Produkte müssen hergestellt werden, bevor der Käufer sie nutzen kann. Dabei werden die meisten Produkte nicht aus dem Nichts erschaffen, sondern aus Rohstoffen oder Bauteilen hergestellt. Damit ein Produkt erfolgreich hergestellt werden kann, müssen die Bauteile zum Herstellungszeitpunkt vor Ort sein. Die dazu nötigen Prozesse können besonders effizient und ressourcenschonend durchgeführt werden, wenn sie gut geplant sind. Von den zur Planung nötigen mathematischen Modellen und Algorithmen, um die Modelle zu lösen, handeln die vier Publikationen, aus denen diese kumulative Dissertation besteht.

Alle Veröffentlichungen befassen sich mit Problemen, die durch intralogistische Fragestellungen rund um die Teilebereitstellung motiviert sind. Das heißt, es geht um Probleme, bei denen Bauteile bereits auf dem Betriebsgelände angekommen sind und nun zum richtigen Zeitpunkt zur Montage am richtigen Ort sein müssen.

Manche Produkte werden aus Rohstoffen hergestellt , die in großen Ladungen geliefert werden und deshalb auch auf dem Betriebsgelände bevorratet werden. Für andere Produkte werden die Teile erst kurz vor dem Zusammenbau angeliefert. Dieses Vorgehen wird als Just-in-time Prinzip bezeichnet. Dieses findet häufig Anwendung, wenn mehrere Varianten eines Produkts auf dem selben Fließband gefertigt werden. Das beste Beispiel sind verschiedene Modelle, die in der Automobilindustrie die selbe Fertigungsstraße durchlaufen.

Um ausgewählte Teile der Prozesse, wie die Warenlager betrieben werden und von dort zur richtigen Montagestation kommen, handeln die wissenschaftlichen Veröffentlichungen in dieser Arbeit.

Den Publikationen ist eine Einleitung vorangestellt, die diese in einen gemeinsamen wissenschaftlichen Kontext einordnet. Anschließend beschäftigt sich die erste Veröffentlichung mit der Lieferung von Waren vom Lager im Betrieb zum Fließband. Die folgenden Publikationen befassen sich mit Problemen, die durch die Ein- und Auslagerung von Waren in Lagerhäusern motiviert sind. Die ersten drei Publikationen wurden bereits veröffentlicht. Hier folgt nun eine kurze Zusammenfassung der einzelnen Beiträge.

Der erste Beitrag befasst sich mit der Planung der Beladung von Schleppzügen, um periodisch Teile aus einem Zentraldepot zu festen Zeiten zu den Stationen entlang des Fließbands einer Fabrik zu liefern. Die Teile müssen angeliefert werden, bevor sie am Montageband benötigt werden. Eine Schwierigkeit ergibt sich aus der Tatsache, dass die Teile in Behältern mit mehreren identischen Teilen gelagert werden. Nun soll nach Möglichkeit verhindert werden, dass sich an den Stationen viele halbvolle Pakete ansammeln. Die Pakete mit den Teilen werden optimaler Weise immer so spät wie möglich angeliefert. Darum ergibt sich, dass die Züge mit den Teilen beladen werden, die im jeweiligen Zeitabschnitt benötigt werden. Die benötigten Teile ergeben sich aus den auf dem Fließband herzustellenden Werken. Das Produktionsprogramm ist zum Planungszeitpunkt bereits festgelegt. Jedoch lässt sich der Teilebedarf in jedem Zeitabschnitt ändern, indem die Reihenfolge angpasst wird, in der die Modelle das Fließband durchlaufen. Die Veröffentlichung spricht hier vom Problem der Sequenzierung von Fließbändern. Das Problem der Sequenzierung von Fließbändern besteht darin, die Reihenfolge zu bestimmen, in der eine bestimmte Menge von Produkten am Fließband auf den Weg gebracht wird. Klassischerweise werden die Sequenzen oft mit dem Ziel optimiert, den Teilebedarf zu nivellieren. Dieser Ansatz funktioniert jedoch nicht unbedingt gut, wenn Teile zu festen Zeitpunkten in großen Mengen geliefert werden. In der Veröffentlichung wird für dieses Problem eine exakte Lösungsmethode vorgeschlagen, die auf der kombinatorischen Benders Zerlegung sowie auf Bounding-Verfahren und Heuristiken basiert. Es hat sich gezeigt, dass die Algorithmen sowohl auf Instanzen aus der Literatur als auch auf neuen Datensätzen gut funktionieren. Da es sich um ein neues Modell für ein bekanntes Problem handelt, wird auch das Verhältnis zwischen klassische Level Scheduling-Methoden und dem neuen Ansatz untersucht. Dabei wird insbesondere analysiert, ob die klassischen Modelle geeignet sind um den Bestand in einem Montagesystem zu reduzieren, das mit einem Schleppzug beliefert wird. Die Hypothese, dass das neue Modell besser geeignet ist, kann mit diesem Vergleich untermauert werden.

Die übrigen Publikationen befassen sich mit verschiedenen Problemen der Ein- und Auslagerung von Waren in Warenlagern. Dabei liegt der Fokus auf Problemen aus Warenlagern von Fabriken. Die zweite Publikation beschäftigt sich mit autonomen Gabelstaplern. Die anderen beiden Veröffentlichungen betrachten automatisierte Regalsysteme und unterscheiden sich in der Zielsetzung und der Kapazität der Maschine, die die Waren im Lager bewegt. Beide Artikel nutzen Annahmen, um hochentwickelte Optimierungstechniken einsetzen zu können. Im dritten Artikel ist diese Annahme die Dominanz des längsten Weges und im vierten Artikel ist es die "2n-Tour-Annahme". Im Folgenden werden diese Artikel zusammengefasst.

Die zweite Veröffentlichung befasst sich mit einem neuen Problem zu fahrerlosen Transportsystemen in Schmalganglagern. Waren müssen mit Hilfe von autonomen Gabelstaplern ein- und ausgelagert werden. Die fahrerlosen Gabelstapler können die Waren selbständig aus dem Regal aufnehmen und wieder einlagern und sie zu oder von einem Kommissionierplatz transportieren. Alle Aufträge sollen so schnell wie möglich bearbeitet werden. Das Haupthindernis sind die engen Gänge, die es den Fahrzeugen unmöglich machen, innerhalb der Regale aneinander vorbeizufahren. Deshalb ist die Planung des Zugangs zu den Regalgängen unerlässlich. Es werden zwei Strategien zur Kontrolle des Zugangs zu den Regalen entwickelt. Es werden passende Modelle entwickelt und als gemischt ganzzahliges Programm formuliert. Außerdem wird die Komplexität der Modelle untersucht und eine große Nachbarschaftssuche zur Lösung der Modelle entwickelt. Diese liefert für Instanzen mit Hunderten von Einzelaufträgen in kurzer Zeit Lösungen, die im Durchschnitt innerhalb von 2,5 % der optimalen Lösung liegen. Es wird auch analysiert, wie sich die Gestaltung des Warenlagers auf die Effizienz des Systems auswirkt. Insbesondere wird die Heuristik verwendet, um Einblicke in die beste Zugangspolitik, in die Auswirkung der Anzahl der AGVs, sowie in die optimale Anordnung von Lagern mit sehr engen Gängen zu erhalten.

In der dritten Veröffentlichung wird ein automatisiertes Speicher- und Abrufsystem zum Anlass genommen, um ein Gruppierungs oder Batchingproblem zu untersuchen. Batchingprobleme befassen sich mit der Frage, welche Aufträge gemeinsam ausgeführt werden können. Das Problem ist die Planung einer Reihe von Aufträgen auf einer einzigen Batchingmaschine. Jeder Auftrag hat eine Fälligkeit. Das ziel ist es, die maximale Verspätung zu minimieren. Zusätzlich haben Aufträge Vorrangbeziehungen und Inkompatibilitäten. Dieses Belegungsplanungsmodell für eine einzelne Batchingmaschine hat viele Anwendungsmöglichkeiten. Es wird sich in dieser Veröffentlichung auf die Planung eines einzelnen Krans in einem automatisierten Regalbediengerät konzentriert.Dabei stellen sich folgende Fragen: Welche Aufträge sollten angesichts einer Reihe von Transportaufträgen zusammen im selben Doppelbefehlszyklus verarbeitet werden? In welcher Reihenfolge sollten die Zyklen abgearbeitet werden? Da sich Ein- und Auslagerungsanforderungen auf denselben physischen Gegenstand beziehen können, müssen Vorrangbeziehungen beachtet werden. Darüber hinaus ist der Kran möglicherweise nicht in der Lage, mehrere Ein- oder Auslagerungsanforderungen im selben Zyklus zu bearbeiten. Deshalb müssen Inkompatibilitäten berücksichtigt werden. So kann ein Kran mit Kapazität eins nicht zwei Einlagerungsaufträge im selben Befehlszyklus Durchführen. Der Einfachheit halber wird davon ausgegangen, dass beim Ein- und Auslagern von Gütern die längste Verarbeitungszeit die Gesamtverarbeitungszeit bestimmt und die anderen Zeiten vernachlässigt werden können. Diese zentrale Annahme erlaubt es uns, ein Routingproblem als Batchingproblem zu lösen. Es wird ein neuartiger exakter Algorithmus vorgestellt, der auf Branch & Benders Cut basiert und nachweislich selbst große Instanzen mit mehr als 100 Jobs in vielen Fällen optimal löst. Für den Spezialfall ohne Vorrangbeschränkungen und Inkompatibilitäten verbessert er einige der bekanntesten Lösungen aus der Literatur.

Die vierte Veröffentlichung befasst sich ebenfalls mit einem automatischen Ein- und Auslagerungssystem. In einem geteilten Lagersystem werden die einzulagernden Artikel nicht im Voraus bestimmten Regalplätzen zugeordnet. Dieses System verfügt über einen Kran, der mehrere Ladeeinheiten transportieren kann. Die Annahme im dritten Aufsatz kann daher hier nicht mehr getroffen werden. Stattdessen wird die so genannte "2n-Tour-Annahme" getroffen. Zu Beginn ist der Kran vollständig mit den einzulagernden Gegenständen beladen. Dann wird auf ein leeres Regal zugegriffen und ein Gegenstand eingelagert. Nun werden alle Fächer aufgesucht, die einen einzulagernden Gegenstand enthalten. Dieser wird aus dem Lager entfernt. Anschließend wird ein einzulagernder Gegenstand an dessen Stelle gestellt. Bei einer Reihe von Ein- und Auslagerungsanfragen besteht das Planungsproblem darin, zu entscheiden, welche Anfragen zusammen in derselben Tour bearbeitet werden und die Reihenfolge festzulegen, in der die Anforderungen bearbeitet werden. Außerdem wird jede Einlagerungsanforderung einem verfügbaren Platz im Regal zugeordnet. Das Ziel ist es, alle Aufträge so schnell wie möglich zu bearbeiten. Das Problem wird als eine spezielle Art von Routenplanungs-Problemen formuliert. Einige offene Fragen bezüglich der zeitlichen Komplexität bezüglich der damit verbundenen Routing-Probleme werden beantwortet. Die Neuformulierung ermöglicht es, auf die reichhaltige und ausgereifte Routenplanungs-Toolbox aus der Literatur zurückzugreifen, um einen neuen exakten Lösungsansatz für das Modell vorzuschlagen. Es wird gezeigt, dass diese Methode in der Lage ist, große Instanzen optimal zu lösen und damit frühere Methoden aus der Literatur zu übertreffen. Der neue Ansatz wird verwendet, um vielfältige Erkenntnisse abzuleiten. Insbesondere wird gezeigt, dass der Systemdurchsatz anhand einer einfachen Regel aus der Kapazität des Krans vorhergesagt werden kann. Weiterhin wird die optimale Form eines Regals bestimmt und der idealen Planungshorizont bei rollierender Planung untersucht. Schließlich wird gezeigt, wie der Ansatz sich leicht erweitert lässt, um eine ganze Familie von verwandten Planungsproblemen zu lösen.