Zur Bestimmung der Anzahl und Lage von Hubstandorten sowie der Transportmengen auf einzelnen Transportrelationen wird ein Hub-Location-Problem mit Direktverkehrsrelationen und beschränkter Sortierkapazität der potentiellen Hubstandorte als gemischt binäres lineares Optimierungsproblem modelliert. Somit werden bereits in der Planungsphase die Kapazitätsrestriktionen der Hubs berücksichtigt und dadurch mögliche Kapazitätsüberlastungen der Hubs sowie die daraus resultierende Errichtung von Sekundäarhubs vermieden. Zur optimalen Lösung des Hub-Location-Problems wird ein Branch-and-Bound-Verfahren eingesetzt, für das ein effizientes Näherungsverfahren zur Bestimmung von unteren Schranken in den Knoten des Suchbaums entwickelt wird. Zur Bestimmung einer Eröffnungslösung werden die heuristischen Add- und Drop-Verfahren eingesetzt. Für die im Rahmen der Eröffnungsverfahren notwendigen Berechnungen von Allokationslösungen wird ein modifizierter Tripel-Algorithmus entwickelt. Im Verlauf des Branch-and-Bound- Verfahrens werden erstmalig logische Tests bei einem Hub-Location-Problem mit dem Ziel eingesetzt, noch freie Entscheidungsvariablen des Suchbaums vorzeitig zu fixieren. Mit Hilfe der entwickelten Verfahren werden Problemgrößen mit bis zu 100 potentiellen Hubstandorten optimal gelöst. Dies ist auf den Einsatz der logischen Tests sowie die effizient Berechnung der unteren Schranken zurückzuführen. Der Einsatz der logischen Tests bewirkt eine Reduzierung der Rechenzeit um bis zu 80%.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Kosteneinsparpotenziale durch Erweiterung von betrieblichen Systemgrenzen. Dargestellt an Beispielen von Koopertionen aus den Bereichen Energieversorgung und Abfallentsorgung
Aktualisiert: 2021-02-11
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In dieser Arbeit werden zwei Verfahren zur operativen Planung und Steuerung von Crossdocking-Zentren (CDZ) entwickelt und bewertet. Es wird erläutert, wie externe Logistikdienstleister zur Steuerung von CDZ eingesetzt werden können und es werden sowohl ein zentral-hierarchischer als auch ein dezentral-heterarchischer Planungsansatz abgeleitet. Hierdurch lassen sich die Kosten in der Tourenplanung deutlich senken und es wird ein reibungsloser Ablauf der logistischen Prozesse im CDZ ermöglicht.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Die effiziente Nutzung von Ressourcen im Krankenhaus ist seit der Einführung von Fallpauschalen von zentraler Bedeutung. Ein besonderes Interesse gilt in diesem Zusammenhang der Planung in Operationssälen, denn diese stellen in Krankenhäusern einen bedeutenden Kosten- und auch Erlöstreiber dar. Nicht exakt bekannte Dauern elektiver Eingriffe, darüber hinaus zufällig auftretende Notfälle und außerdem unterschiedliche Interessen der beteiligten Parteien sind im Kontext von Operationssaalbelegungen spezielle Herausforderungen, woraus sich eine insgesamt sehr anspruchsvolle und komplexe Fragestellung ergibt. Zur Unterstützung bei der Ermittlung von Operationssaalbelegungen werden in der Literatur vielfältige mathematische Optimierungsmodelle vorgeschlagen, die zunächst ausführlich diskutiert werden. Das Werk setzt auf den bestehenden Optimierungsansätzen auf, um diese konsequent weiterzuentwickeln indem Unsicherheit sowie Mehrfachzielsetzung zunächst separat und schließlich simultan in einem innovativen multikriteriellen und szenariobasierten gemischt-ganzzahligen Optimierungsmodell integriert werden. Unter Zuhilfenahme der Theorie unscharfer Mengen wird die Zufriedenheit von beteiligten Parteien mit einer Lösung beschrieben und darüber hinaus wird durch ein Robustheitskonzept eine hohe Stabilität der Operationssaalbelegung erreicht. Hierauf aufbauend wird ein geschlossener mathematischer Ansatz entwickelt, der für die Operationssaalbelegung auf der Grundlage von akzeptablen Zielfunktionswerten eine robuste Kompromisslösung ermittelt. Die Qualität der ermittelten Belegungen wird im Rahmen von verschiedenen Fallstudien analysiert und im Hinblick auf die Auslastung der Operationssäle, die Zielerreichungsgrade und die Einhaltung der verfügbaren Kapazitäten bewertet.
Aktualisiert: 2019-12-20
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