Fischer, KathrinKathrinFischer14336393X0000-0002-4553-7499Steinke, LeenaLeenaSteinke2021-04-122021-04-122021-04-11Technische Universität Hamburg (2021)http://hdl.handle.net/11420/9243Heutzutage stehen produzierende Unternehmen vor dem Zielkonflikt zwischen Kostenminimierung durch Massenherstellung standardisierter Produkte und der Fertigung individualisierter Produkte zu hohen Kosten. Eine flexibilisierte Massenfertigung mit modular gestalteten Produkten, Komponentengemeinschaft und auftragsbezogener Fertigung soll die Lösung für dieses Dilemma sein. Zudem werden produzierende Unternehmen durch gesellschaftliche und gesetzliche Vorgaben, aber auch aus ökonomischen Gründen angehalten, ihre gebrauchten Produkte zurückzunehmen und wiederaufzubereiten. Modular gestaltete Produkte eignen sich für Refabrikation. In dieser Arbeit wird ein geschlossener Wertschöpfungskreislauf mit Refabrikation untersucht: Produkte werden von Kunden nach der Nutzung zurückgegeben und können so bearbeitet werden, dass ihre enthaltenen Komponenten wieder einen neuwertigen Zustand erreichen und an Stelle von extern beschafften Komponenten zur auftragsbezogenen Herstellung neuwertiger modularer Produkte genutzt werden können. Zur Planung dieses Wertschöpfungskreislaufs wird ein mathematisches Modell entwickelt. Als erstes werden Wertschöpfungsketten mit rückwärtsgerichteten Produktflüssen systematisch analysiert, um die besonderen Planungsanforderungen und damit Vorgaben an die mathematische Modellierung des in dieser Arbeit untersuchten Entscheidungsproblems herauszuarbeiten. Quantitative Methoden zur Entscheidungsunterstützung werden präsentiert. Diese Methoden sind jedoch nicht für das Entscheidungsproblem dieser Arbeit geeignet, da sie die speziellen Planungsanforderungen in der Modellierung vernachlässigen. Das diskrete Standortplanungsmodell ist eine solche Methode; dieses Modell und die Planung von Wertschöpfungskreisläufen mittels dieses Modells werden kritisch diskutiert. Ein diskretes Standortplanungsmodell für die Planung geschlossener Wertschöpfungskreisläufe aus der Literatur wird korrigiert vorgestellt und für ein Anwendungsbeispiel aus der Kopiergeräte-Industrie gelöst. Die Lösungen zeigen, welche Probleme durch die unzureichende mathematische Abbildung entstehen. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen wird das diskrete Standortplanungsmodell schrittweise erweitert. Durch diese Vorgehensweise wird aufgezeigt, welche neuen Erkenntnisse und Verbesserungen durch die weiterentwickelte Modellierung des Entscheidungsproblems erreicht werden. Zunächst wird das diskrete Standortplanungsmodell um Produktionsplanung mit Refabrikation erweitert. Die Lösungen für das Anwendungsbeispiel aus der Kopiergeräte-Industrie zeigen, dass dadurch die wechselseitigen Abhängigkeiten zwischen Standort-, Transport- und Produktionsplanung im Wertschöpfungskreislauf erfasst werden. Außerdem werden nun Zulieferer-Standorte und -Mengen in die Planung miteinbezogen. Danach wird der Modellierungsansatz um (Volumen-)Kapazitätsplanung erweitert und auf einen mehrperiodigen Planungshorizont unterteilt. Nun wird die Kapazität gemeinsam mit Standorten sowie Transport-, Beschaffungs- und Bearbeitungsmengen optimal bestimmt. Die Lösungen belegen, dass so hohe Überkapazitäten verhindert werden und der Zusammenhang zwischen Transport- und Lagermengen mit Standort-Kapazitäten abgebildet wird. Weiterhin kann nun der Einfluss von Produktlebenszyklen, Kunden-Nutzungsdauern von Produkten und des Produkt-Designs untersucht werden. Zudem kann beobachtet werden, dass Umverteilung von Produktionsinput unter bestimmten Bedingungen optimal ist. Da die Produktion mit Refabrikation arbeitsintensiv ist, muss auch die Personalbestandsplanung in die Modellierung miteinbezogen werden. Damit werden Lohnkosten, Bearbeitungszeiten und die Arbeitsstunden des im Standort verfügbaren Personals bei der Optimierung berücksichtigt. Diese Planung wird noch durch eine differenzierte Modellierung der Entscheidungs-zeitpunkte verbessert. Daraus resultiert ein mathematisches Modell, dass die Standort-, Kapazitäts-, Transport-, Produktions- und Personalbestandsplanung des geschlossenen Wertschöpfungskreislaufs kombiniert mit ihren jeweiligen mittel- und langfristigen Entscheidungszeitpunkten durchführt. So kann auch der Einfluss saisonal schwankender Nachfrage auf den Wertschöpfungskreislauf, insbesondere auf die Kapazitäten untersucht werden. Durch diese detaillierte Modellierung kann der Kapazitätsbedarf im Wertschöpfungskreislauf genauer bestimmt werden und die Kostenerfassung gegenüber dem diskreten Standortplanungsmodell ist verbessert. Folglich ist eine detaillierte mathematische Abbildung des Entscheidungsproblems erforderlich, sodass daraus ökonomisch sinnvolle Handlungsempfehlungen resultieren.Nowadays, manufacturing companies are faced with the trade-off between cost minimization through mass production of standardized products and the production of individualized products at high costs. Flexible mass production with modularly designed products, component commonality and order-related production should be the solution to this dilemma. In addition, manufacturing companies are encouraged by social and legal requirements, but also for economic reasons, to take back their used products and remanufacture them. Products with a modular design are suitable for remanufacturing. In this work, a closed-loop supply chain with remanufacturing is examined: Products are returned by customers after use and can be processed in such a way that the components they contain are as good as new and used instead of externally procured components for the order-related manufacture of as-new modular products. Subsequently, a mathematical model for planning this closed-loop supply chain is developed. First, supply chains with reverse product flows are systematically analyzed in order to work out the special planning requirements and thus specifications for the mathematical modeling of the decision problem examined in this work. Quantitative methods for decision support are presented. However, these methods are not suitable for the decision problem of this work because they neglect special planning requirements in the modeling. The facility location problem is one such method; this model and the planning of supply chains using this model are discussed critically. A facility location problem for planning a closed-loop supply chain from the literature is corrected and solved for an example from the copier industry. The solutions show which problems arise from the inadequate mathematical mapping. Building on this knowledge the facility location problem will be expanded step by step. This procedure shows which new findings and improvements can be achieved through the further developed modeling of the decision problem. First of all, the facility location problem is expanded to include production planning with remanufacturing. The solutions for the example from the copier industry show that the mutual dependencies between location, transport and production planning in the supply chain are recorded. In addition, supplier locations and quantities are now considered in the planning. Then the modeling approach is expanded to include (volume) capacity planning and divided into a multi-period planning horizon. Now, the capacity is optimally determined together with the locations as well as the transport, procurement and processing quantities. The solutions prove that now high overcapacities are prevented and the relationship between transport and storage quantities is mapped with site capacities. Furthermore, the influence of product life cycles, customer usage duration of products and product design can now be examined. It can also be observed that the redistribution of production input is optimal under certain conditions. Since production with remanufacturing is labor-intensive, workforce planning must also be included in the modeling. This means that wage costs, processing times and the working hours available at the location are taken into account in the optimization. This planning is further improved by a differentiated modeling of the decision times. This results in a mathematical model that plans the location, capacity, transport, production and workforce of the closed-loop supply chain combined with their respective medium and long-term decision points. In this way, the influence of seasonally fluctuating demand on the supply chain, in particular on capacities, can be examined. With this detailed modeling, the capacity requirement can be determined more precisely and the recording of costs compared to the facility location problem is improved. Consequently, a detailed mathematical mapping of the decision problem is required so that recommendations for economically reasonable measures result.dehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Closed Loop Supply ChainReverse LogistikDiskretes StandortplanungsmodellRefabrikationKapazitätsplanungIntra TransportFlexible MassenfertigungAuftragsbezogene FertigungModularisierungKomponentengemeinschaftProduktlebenszyklusOptimizationSupply Chain ManagementReverse LogisticsFacility Location ProblemRemanufacturingCapacity PlanningMass CustomizationAssemble to OrderModularisationComponent CommonalityProduct Life CycleDesign Based ResearchCradle to CradleWirtschaftDoctoral Thesis10.15480/882.341910.15480/882.3419Kersten, WolfgangWolfgangKerstenOther