Volume 56, Issue 2 - 2

Enterprise-wide optimization (EWO) is a new emerging area that lies at the interface of chemical engineering and operations research, and has become a major goal in the process industries due to the increasing pressures for remaining competitive in the global marketplace. EWO involves optimizing the operations of supply, production and distribution activities of a company to reduce costs and inventories. A major focus in EWO is the production optimization, which often requires the use of nonlinear process models. Major operational items include production planning, scheduliOverview of Planning and Scheduling for Enterprise-wide Optimization of Process Industriesng, real-time optimization and control. This paper provides an overview of major challenges in the development of deterministic and stochastic linear/nonlinear optimization models and algorithms for the optimization of entire supply chains that are involved in EWO problems. We specifically review two major challenges: (a) modeling of planning and scheduling, (b) multiscale optimization. We consider two major applications in batch scheduling and crude oil scheduling. We conclude with a brief discussion on future directions. Unternehmensweite Optimierung (Enterprise-wide optimization, EWO) ist ein neues Gebiet an der Schnittstelle zwischen chemischer Verfahrenstechnik und Operations Research. Wegen steigender Wettbewerbsanforderungen auf den globalen Märkten hat es sich zu einem bedeutenden Ziel in der Prozessindustrie entwickelt. EWO umfasst die Optimierung des Betriebs von Versorgungs-, Herstellungs- und Verteilungsaktivitäten von Unternehmen mit dem Ziel der Verringerung von Kosten und Lagerbeständen. Ein wichtiger Bereich von EWO ist die Optimierung der Herstellung, wozu häufig nichtlineare Prozessmodelle erforderlich sind. Produktionsplanung und -feinplanung, Echtzeitoptimierung und Regelung gehören zu den wichtige operativen Aufgaben. Dieser Beitrag liefert eine Übersicht über die wesentlichen Herausforderungen in der Entwicklung von deterministischen sowie linearen/nichtlinearen stochastischen Optimierungsmodellen und Algorithmen zur Optimierung der gesamten Versorgungskette (supply chain), die Teil der EWO-Problemstellung sind. Insbesondere werden zwei wesentliche Herausforderungen besprochen: (a) Die Modellierung von Planungs- und Feinplanungsaufgaben, und (b) die Optimierung auf verschiedenen Zeitskalen (multiscale optimization). Dazu werden zwei Anwendungen der Feinplanung im Bereich Chargenprozesse sowie Mineralölverarbeitung vorgestellt. Eine kurze Diskussion und ein Ausblick auf zukünftige Arbeiten beschließen den Beitrag.

Die Echtzeitoptimierung von Produktionsplänen für Chargenprozesse ist gekennzeichnet durch kritische Antwortzeiten und unsichere Daten. Unsicherheitsbehaftete Entscheidungsprozesse auf gleitenden Zeithorizonten können durch Modelle mit gemischt-ganzzahliger Kompensation abgebildet werden. Der Beitrag vergleicht zwei hybridisierte evolutionäre Algorithmen für eine Fallstudie aus dieser Problemklasse. The real-time optimization of batch production schedules is characterized by critical response times and uncertain data. Decision processes under uncertainty on moving horizons can be represented by models with mixed-integer compensation. This contribution compares two hybridized evolutionary algorithms for a case study which belongs to this class of problems.

Neben der Vereinfachung von Planungsobjekten wie den Prozessen oder Ressourcen kann die Hierarchisierung dieser Planungsobjekte zu einer leichter beherrschbaren Modellierung führen. Ansätze stellen dabei das Ausschneiden irrelevanter Planungsobjekte oder deren ‘ünstliche’ Gruppierung dar. Durch die Anwendung dieser Ansätze wird eine schnelle und präzise Lieferterminermittlung ermöglicht und andererseits können langfristige Ressourcenbelastungen und Personen- und Materialbedarfe berechnet werden. A simplification of complex production problems can be achieved by a hierarchical structuring. Methods such as abstraction, reduction or grouping of planning objects (resources or operations) allow a faster and more accurate calculation of delivery dates. At the same time they enable to forecast long term resource and personal loads and material requirements. Applying these methods we get an abstraction of a production problem using the same model description, that allows to apply known scheduling algorithms and simple and user friendly manipulation.

Eine neue Strategie zur Schnittplanoptimierung wird diskutiert. Bisherige mathematische Modelle können Qualitätsaspekte nicht genau genug berücksichtigen und müssen deshalb ergänzt werden. Die neuen Algorithmen und Modelle verbinden die Planungs- mit den Qualitätskontrollsystemen und ermöglichen dadurch einen Qualitätsgewinn, der Energie und Rohstoffe spart und gleichzeitig auch die Lieferungsqualität verbessert und den Lieferumfang erhöht. A new strategy to the trim-loss problem will be presented. The previous approaches are not able to handle quality aspects exactly. The paper presents a novel mathematical model and algorithm that enables the integration of planning and quality control system data. This allows to optimize the trim-loss problem with respect to quality, which results in improved quality, energy and raw material savings, as well as more precise and complete customer deliveries.

Der Beitrag beschreibt Wege und Handlungsbedarf zu einer weiteren Integration von Produktion und Logistik. Die aktuelle Automatisierungslandschaft in der Prozessindustrie wird dargestellt und ein konkretes Realisierungsbeispiel einer integrierten Abfüllautomatisierung wird erläutert. Der Beitrag zeigt die Heterogenität der zum Einsatz kommenden Systeme im Bereich der Produktionslogistik und die daraus resultierenden Integrationsherausforderungen bei der Umsetzung von systemübergreifenden Automatisierungsapplikationen. Als Ansatz für eine Verbesserung der Effizienz und Nachhaltigkeit von derartigen Automatisierungslösungen wird ein allgemeines Informationsmodell für logistische Prozesse vorgestellt, das als generische Schnittstelle zwischen System- und Applikationsebene dient. This paper describes means and needs for a further integration of production and logistics. The actual automation landscape at the process industry is presented and an example of an integrated filling process is described. The paper describes the heterogeneity of the automation system landscape and the resulting tasks for an implementation of across systems automation applications. A generic information modell for logistic processes is presented as an approach for increasing efficiency and sustainability of such automation solutions by using this information model as an interface between system layer and application layer of an integrated automation.