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The Dial-A-Ride Problem (DARP) has often been used to organize transport of elderly and handicapped people, assuming that these people can book their transport in advance. But the DARP can also be used to organize usual passenger or goods transportation in real online scenarios with time window constraints. This paper presents an efficient exact algorithm with significantly reduced calculation times.

Der vorliegende Beitrag zeigt die in der WestLB angestrebte Anwendung des Verlustverteilungsansatzes, der zur Quantifizierung operationeller Risiken nach der Basel II-Rahmenvereinbarung herangezogen werden kann. Der Verlustverteilungsansatz gehört zur Klasse der fortgeschrittenen Messverfahren für operationelle Risiken und stellt in dieser den in der Bankenlandschaft am weitesten verbreiteten Ansatz dar.

Schwerpunkt des traditionellen Produktions-Controlling ist der Bereich der Kosten. In Abhängigkeit davon, welche Rolle Lieferfähigkeit und Liefertreue in der Branche spielen, werden output-bezogene Performance-Indikatoren eingeführt. Während damit im Allgemeinen nur Symptome diagnostiziert werden können, stellt sich die Frage nach den Gründen von Planabweichungen und Möglichkeiten zur Verbesserung der Lieferperformance. Um Produkte gemäß Kundenwunsch auszuliefern sind mit Sicherheit die Durchlaufzeit und deren Varianz von Interesse. Eine ex-post Messung dieser Größen ist hilfreich; wichtiger ist jedoch eine Verringerung der Werte. Daher ist es zweckdienlich, die logistische Leistung bereits innerhalb des Fertigungsablaufs zu messen, statt an dessen Ende. Somit sollte es leichter fallen, Abweichungen früher zu erkennen und rechtzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Mit Hilfe geeigneter Daten ist möglich, nicht nur die Durchlaufzeit zu verstehen, sondern auch Durchsatz- und Kostenthemen zu erklären und diese für planerische Zwecke zu verwenden.

Der Bedarf an Modellen zur realitätsnahen Abbildung von Fertigungsprozessen ist nach wie vor aktuell. Gerade für das Verständnis fundamentaler Zusammenhänge in der Produktion sind geeignete Modelle von unschätzbarerem Wert, denn logistische Prozesse sind in der Praxis oft schwer nachzuvollziehen, so dass für die Beschreibung des Verhaltens bestehender Systeme flexible und transparente Methoden gefordert werden, die mit einem vertretbaren Ermittlungsaufwand einher gehen. Kaum ein anderer Industriezweig als die Halbleiterbranche ist durch die verschärften Rahmenbedingungen eines überaus komplexen, kapital- und zeitintensiven Produktionsprozesses gekennzeichnet. Eingebettet in einem wechselhaften Umfeld nimmt die Prämisse des wirtschaftlichen Produzierens einen zentralen Stellenwert ein, so dass nicht nur marktseitige Forderungen mit den betriebsseitigen Bedingungen in Einklang gebracht werden müssen, sondern vor allem auch ein Konsens zwischen den betrieblichen Anforderungen gefunden werden muss. Die typischen Charakteristika der Mikrochipfertigung hinsichtlich Fertigungslogistik, Materialfluss in einem Fertigungsverbund und die Herausforderungen bei der Modellierung von Arbeitsschritten zur Lösung verschiedener planerischer und operationeller Probleme werden in [9] ausführlich dargestellt.

Stochastic yields from disassembly complicate the planning of so-called disassemble to order problems, where a specified amount of components must be harvested from various models of returned products. Chance constraint programming, a branch of stochastic programming, has proven useful in several applications of operations management. This contribution will first formulate a novel chance constrained programming model for the single-period disassemble-to-order problem. We will then illustrate its application using an example, and highlight the tradeoff between service and costs which emerges. We also suggest a variety of extensions to the basic model, many of which will likely prove to be trivial and relevant to industry.

Scope of this work is the development of an optimization approach to find the optimal configuration of automotive plant capacities for a time horizon of one to seven years regarding market demand, planning premises, and dependencies between the shops (body shop, paint shop, final assembly) and between planning periods (e.g. learning curves). The methodology has been implemented in a planning tool and includes production and workforce planning. The optimization algorithm is based on a dynamic programming approach.

Contributions to multi-echelon safety stock optimization can be classified as being either of the stochastic- or guaranteed-service framework. Though both approaches have been used in inventory theory for a long time, there is still a lack of a detailed comparison. In this paper, such a comparison is presented. Differences in the materials flow are outlined and insights into the performance of both approaches are gained from a simulation study.

In the academic world, as well as in Industry, there is a wide unity that companies with a combination of high customer-value products and good logistics are especially successful in competition. Good logistics are marked by low production- and inventory costs as well as by a high ability to deliver timely.

Due to the increasing environmental awareness of their customers, manufacturing firms have to incorporate an ecological aspect in their corporate identity to remain competitive. In several cases these firms offer an option for their customers to return the product to them after its end-of-use or alternatively its end-of-life. The field of reverse logistics presents an overall approach on how these backward flows of products can be handled efficiently. Therefore, it expands the original focus of logistics to a closed-loop supply chain perspective.

Advanced Planning Systems decompose Supply Chain Management into long-term, mid-term, and short-term planning tasks. In this paper, we outline these tasks and reference application-oriented state-of-the-art solution approaches with regard to the process industries.