Problem
Skalierende Optimierungsmodelle aufbauen, die mehrere Planungsdomänen integrieren, operative Ziele unter realen Restriktionen maximieren und entscheidungsreife Pläne liefern.
- +Silosierte Planung: Wartung, Produktion und Qualität planen getrennt, Konflikte sind die Folge.
- +Kapazitätsengpässe: Kritische Aktivitäten konkurrieren um knappe Ressourcen.
- +Komplexe Restriktionen: Zeitfenster und Qualifikationsregeln machen manuelle Planung jenseits einer gewissen Größe unmöglich.
Ansatz
- +Mehrzieloptimierung: Abwägung zwischen Durchsatz, Verzögerung und Kosten.
- +Restriktionsintegration: Qualifikationen, Kapazitätsgrenzen und Reihenfolgeregeln werden gleichzeitig berücksichtigt.
- +Progressive Modellebenen: vom Basis-Scheduling bis zur dynamischen Performance-Modellierung (zeitvariable Fähigkeiten).
Geliefert
- +Validierte Optimierungsmodelle (MIP).
- +Szenarioanalyse-Tools für „What-if"-Bewertungen.
- +Integration mit Produktionssystemen für rollierende Horizonte.
Ergebnis
- +Effizienz: Lösungszeit unter einer Sekunde für 80 bis 400+ Aktivitäten über 20+ Ressourcen.
- +Performance-bewusst: Strategischer Takt schafft zusätzliche Kapazität durch Performance-Wiederherstellung.
- +Strategisch: Proaktive Konflikterkennung Wochen im Voraus, also Systemoptimierung statt lokaler Optima.
Wo es im Einsatz war
- +Produktions- und Kapazitätsplanung.
- +Wartung und Engineering-Operations.
- +Mitarbeiter- und Ressourcenmanagement (Identifikation von Skill-Lücken).
- +Supply-Chain- und Logistiksynchronisierung.
Stack
Mathematische Optimierung · Mixed-Integer Programming · Constraint Satisfaction · Kapazitätsplanung
Passende Lösungen
Foto: Inside Bright Advanced Semiconductor Production Fab Cleanroom with Working Overhead Wafer Transfer System, by IM Imagery, Adobe Stock 498638756