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Effiziente Gestaltung von Demontagenetzwerken

Wirkmodell zur Ermittlung von Einflussgrößen auf die Ausprägung von Demontagenetzwerken für XXL-Produkte
  • , and
Published/Copyright: March 20, 2017
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Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
From the journal Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Volume 111 Issue 5

Kurzfassung

Die Demontage von großskaligen Produkten wie Windenergie-, Kranoder Förderanlagen, die auch als XXL-Produkte bezeichnet werden, gewinnt zunehmend an Bedeutung. Ein Grund dafür sind die begrenzten Laufzeiten der Anlagen. Die Herausforderung der Demontage liegt in der Positionierung zwischen der zum Teil aufwändigen und teuren Demontage am Einsatzort und dem teuren Abtransport von Einzelteilen zu einer Demontagefabrik. Aus diesem Grund soll im Rahmen eines Forschungsprojekts „Demo-Net“ ein Wirkmodell entwickelt werden, welches Unternehmen bei der Gestaltung eines XXL-Demontagenetzwerkwerkes unterstützt. Die Forschungshypothese besteht darin, dass eine verteilte Demontage aus ökologischen, ökonomischen und logistischen Gesichtspunkten sinnvoller ist. Die Grundlage für das Vorhaben bildet die Erweiterung eines Standortplanungs- und Allokationsproblems als mathematisches Optimierungsmodell zur Demontage von XXL-Produkten. Zur Lösung des Optimierungsproblems wird ein genetischer Algorithmus entwickelt.

Abstract

Disassembling of large-scale products (e. g. wind energy plants, crane and conveyor systems which are known as XXL-Products) becomes increasingly important, as the operating time is limited. The challenge is to optimize the positioning of the complex and expensive disassembling on the operation site on the one hand and the costly transportation of modules to the disassembling factories. For this reason the location and allocation problem will be pictured in a mathematical model within the research project “DemoNet”. This model supports companies to create a XXL-disassembly-network. The research hypothesis assumes: a disassembly under ecological, economical and logistical aspects constitutes the optimum. The extension of a location planning tool forms the basis of the mathematical optimization model for the disassembly of XXL-Products. For solving the problem a genetic algorithms will be used. The result helps companies to arrange disassembling networks for XXL-Products efficiently.

Martin Westbomke, M.Sc., geb. 1989, studierte an der Leibniz Universität Hannover Wirtschaftsingenieurwesen mit den Schwerpunkten Produktionstechnik und Produktionswirtschaft. Seit 2016 ist er am IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH als Projektingenieur im Bereich Logistik tätig. Im Rahmen seiner Forschungs- und Beratungsprojekte befasst er sich mit den Themen Produktionsnetzplanung und Operations Research.

Henrik Prinzhorn, M.Sc., geb. 1987, studierte an der Leibniz Universität Hannover Wirtschaftsingenieurwesen mit den Schwerpunkten elektrische Energietechnik und Produktionswirtschaft. Seit 2012 ist er am IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH tätig, seit März 2014 arbeitet er als Projektingenieur im Bereich Logistik. In Forschungs- und Beratungsprojekten setzt er sich mit den Themen der Produktionsplanung und -steuerung, Materialflusssimulation sowie Operations Research auseinander.

Prof. Dr.-Ing. habil. Peter Nyhuis, geb. 1957, studierte Maschinenbau an der Leibniz Universität Hannover und arbeitete im Anschluss als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fabrikanlagen und Logistik (IFA). Nach seiner Promotion zum Dr.-Ing. wurde er habilitiert, bevor er als Führungskraft im Bereich Supply Chain Management in der Elektronik- und Maschinenbaubranche tätig war. Seit 2003 leitet er das Institut für Fabrikanlagen und Logistik (IFA) der Leibniz Universität Hannover. Im Jahr 2008 übernahm er die Funktion eines geschäftsführenden Gesellschafters des IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gemeinnützige GmbH.

References

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Online erschienen: 2017-03-20
Erschienen im Druck: 2016-05-29

© 2016, Carl Hanser Verlag, München

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https://doi.org/10.3139/104.111520

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