Ein Beitrag zur Grobplanung von Lagersystemen bei ungewissen Planungsdaten
- Bei der Gestaltung eines optimalen Materialflusses sind Lagersysteme von großer Bedeutung. Die Errichtung dieser Lagersysteme verursacht Kosten, die über einen längeren Zeitraum gebunden sind. Um diese Kosten zu ermitteln, müssen Daten berücksichtigt werden, die weit in der Zukunft liegen. Die sichere Ermittlung aller Daten ist jedoch in der Planungsphase unmöglich, da sie einer Vielzahl von Einflüssen unterliegen, welche sich im Laufe der Zeit ändern können. Daher wird bei herkömmlichen Planungen versucht, mit Sicherheitszuschlägen bei den einzelnen Planungswerten die aus der Unsicherheit resultierenden Risiken implizit einzudämmen. Sicherheitszuschläge verursachen jedoch höhere Kosten. Dieses kann dazu führen, dass potentiell günstige Systeme verworfen werden. Daher werden Werkzeuge benötigt, die auch bei Unsicherheit die Planungsaufgaben unterstützen. In dieser Arbeit wird ein solches Werkzeug auf der Basis von evolutionären Algorithmen vorgestellt.
- Storage systems are very important for planning optimal material flow systems. The construction of these storage systems causes costs, which are fixed a long period of time. Determination of these costs requires to take data into account, which concern the distant future. However, it is impossible to determine all data in the planning phase in a reliable way, as they are affected by a multitude of factors liable the change in the course of time. Consequently, conventional planning tries implicitly to reduce the risks resulting from uncertainties by making allowances with respect to individual planning values just to be on the safe side. However, making such allowances will cause additional costs. The result of such increased costs could be, that potentially better systems are discarded. Hence the use of tools is required, which are helpful in overcoming uncertainties in the planning process. The purpose of this paper is to show such a tool by using evolutionary algorithms.
