Produktionswirtschaft und Logistik

Development of a Cost Optimal Predictive Maintenance Strategy

Christoph Weeber, Technische Universität München (Masterarbeit)
Junior Management Science 9(3), 2024, 1805-1835

Maintenance costs account for a significant share of operating expenses. Selecting the optimal maintenance strategy for each application is crucial to optimize operational processes and minimize MRO spending. In recent years, Machine Learning has become popular for analyzing large amounts of data and improving decision-making in various industries. This yields great potential in the field of Predictive Maintenance. In this thesis, a methodology to determine and compare the average maintenance costs per cycle for Reactive, Preventive, and Predictive Maintenance, as well as a Reference Case is developed. This cost comparison methodology is then applied to a realistic example of a fleet of ten aircraft. Unlike previous research, this thesis combines all aspects in one approach, from Machine Learning algorithm selection and RUL prediction, to the maintenance cost comparison based on a fleet of aircraft. The NASA CMAPSS jet engine dataset is used as an example. Results suggest that maintenance costs per cycle for Predictive Maintenance are 36.0 % lower than for Preventive Maintenance and 88.3 % lower compared to Reactive Maintenance. In general, this thesis serves as a guideline that highlights the necessary steps to determine the cost-optimal maintenance strategy for an application.

Keywords: machine learning algorithm; NASA CMAPSS dataset; optimal maintenance strategy; predictive maintenance; preventive maintenance; reactive maintenance.

DOI: https://doi.org/10.5282/jums/v9i3pp1805-1835

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Cost Allocation in Vehicle Routing Problems with Time Windows

Federico Arroyo, Technische Universität München (Masterarbeit)
Junior Management Science 9(1), 2024, 1241-1268

The estimation of costs allocated to each customer when serving them in a collaborative logistic operation is a complex problem whose solution is computationally very expensive. In this work the case of central horizontal collaboration for vehicle routing problems with time windows and a central depot is studied. An approximation to the Shapley value method via structured random sampling is used to calculate the cost associated with customers in Solomon instances. Such costs are regressed to a linear model with a set of defined features. The results show that cost can be predicted with considerable accuracy with few features. Moreover, the extent to which vehicles’ capacity, customers’ demand and distance, the degree of customer clustering and time window horizons affect cost and potential savings from carriers in collaboration is assessed. Additionally, individual regression models of different set of instances show how various pricing strategies for customers can be fitted to their classification when grouping them.

Keywords: collaborative vehicle routing; cost allocation; Shapley value method; structured random sampling; time windows.

DOI: https://doi.org/10.5282/jums/v9i1pp1241-1268

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Die Organisation der Produktionsarbeit der Zukunft – Anforderungen und technische Lösungsansätze

Jan Felix Csavajda, Universität Stuttgart (Bachelorarbeit)
Junior Management Science 7(4), 2022, 1032-1097

Mit Blick auf die industrielle Produktion der Zukunft und Industrie 4.0 steht vermehrt die Technologie im Fokus, Organisation und die Rolle des Menschen hingegen weniger. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, organisationale Anforderungen und Kennzahlen der zukünftigen Produktion zu bestimmen. Anhand einer quantitativen Empirie erfolgt eine Relevanzbewertung aus Praxissicht. Ergänzend zeigt ein Technologielösungsatlas die beispielhafte praktische Umsetzung der organisationalen Anforderungen auf. Als Ergebnis wird eine idealtypische arbeitsorganisatorische Ablauforganisation der zukünftigen Produktion vorgestellt. Eine zentrale Erkenntnis ist, dass die Teilbereiche Organisation und Mensch im Zusammenhang mit Industrie 4.0 bisher unzureichend betrachtet werden. Moderne Arbeits- und Führungskonzepte, eine konsequente Mitarbeiterqualifikation, Lean Management 4.0, eine verbesserte Abstimmung, Vernetzung und Transparenz sowie die Verwendung von Kennzahlen sind essenziell. Für die erfolgreiche Implementierung von technischen Industrie 4.0 Lösungen ist der primäre Aufbau eines organisatorischen Grundrahmens zwingend erforderlich. Diese Arbeit verdeutlicht, welche Konzepte hier zukünftig im Fokus stehen müssen, auch um die unternehmerische Wettbewerbsfähigkeit sicherzustellen.

Keywords: Industrie 4.0; Produktion; Arbeitsorganisation; Anforderungen; Kennzahlen.

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Der Einfluss von Sustainable Supply Chain Management auf die Unternehmensperformance – Eine empirische Analyse herstellender und verarbeitender Unternehmen in Deutschland

Sören Schwulera, Georg-August-Universität Göttingen (Masterarbeit)
Junior Management Science 7(3), 2022, 756-801

Unternehmen implementieren Sustainable Supply Chain Management (SSCM) Praktiken, um nicht nur auf ökonomischer, sondern auch auf ökologischer und sozialer Ebene der Tripple Bottom Line (TBL) wettbewerbsfähig zu bleiben. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es empirisch den Einfluss von SSCM Praktiken auf die ökonomische, ökologische und auch die soziale Ebene der Unternehmensperformance von herstellenden und verarbeitenden Unternehmen zu untersuchen. Zur Zielerreichung wurde anhand einschlägiger Fachliteratur ein theoretisches Forschungsmodell mit jeweils vier internen und externen SSCM Praktiken aufgestellt, für die ein positiver Effekt auf alle drei Ebenen der Unternehmensperformance erwartet wurde. Nach einer Online-Befragung in den 500 umsatzstärksten herstellenden und verarbeitenden Unternehmen in Deutschland wurden 61 Fragebögen anhand einer Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung ausgewertet. Es konnten insgesamt 10 der 28 erwarteten positiven Effekte interner und externer SSCM Praktiken auf die drei Ebenen der Unternehmensperformance bestätigt werden. Die vorliegende Arbeit bietet ein theoretisches Forschungsmodell für weiterführende Studien und dient Entscheidungsträgern in Unternehmen als Entscheidungshilfe zur Implementierung von SSCM Praktiken.

Keywords: Sustainable Supply Chain Management; Unternehmensperformance; Tripple Bottom Line; Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung.

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Regionalität bei Stromtarifen aus Sicht von Energieversorgungsunternehmen – Eine qualitative Inhaltsanalyse zu Regionalstrom in Deutschland

Jonathan Müller, Karlsruher Institut für Technologie (Bachelorarbeit)
Junior Management Science 7(1), 2022, 67-102

Keywords: Regional electricity; energy sector; energy transition; German electricity network.

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Multi-Period Optimization of the Refuelling Infrastructure for Alternative Fuel Vehicles

Alexander Böhle, Karlsruher Institut für Technologie (Bachelorarbeit)
Junior Management Science 6(4), 2021, 790-825

Alternative fuel vehicles (AFV) are gaining increasing attention as a mean to reduce greenhouse gas (GHG) emissions. One of the most critical barriers to the widespread adoption of AFVs is the lack of sufficient refuelling infrastructure. Although it is expected, that an adequate number of alternative fuel stations (AFS) will eventually be constructed, due to the high resource intensity of infrastructure development, an optimal step-by-step construction plan is needed. For such a plan to be actionable, it is necessary, that the underlying model considers realistic station sizes and budgetary limitations. This bachelor thesis addresses this issue by introducing a new formulation of the flow-refuelling location model, that combines multi-periodicity and node capacity restrictions (MP-NC FRLM). For this purpose, the models of Capar and Kluschke have been extended, and the pre-generation process of sets and variables has been improved. The thesis furthermore adapts and applies the two evaluation concepts Value of the Multi-Period Solution (VMPS) and Value of Multi-Period Planning (VMPP) to assess the model’s relative additional benefit over static counterparts. Besides, several hypotheses about potential drivers of the two evaluation concepts VMPS and VMPP have been made within the scope of a numerical experiment, to help central planners identify situations, where the additional complexity of a dynamic model would be worthwhile. While the MP-NC FRLM has proven to provide additional benefit over static counterparts, it comes at the cost of a higher solving time. The main contributor to the higher solving is hereby the incorporation of a time module.

Keywords: Alternative fuel vehicle; refuelling infrastructure; optimal location; multi-period; fuel station.

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Stochastic Optimization of Bioreactor Control Policies Using a Markov Decision Process Model

Quirin Stockinger, Technische Universität München (Masterarbeit)
Junior Management Science 5(1), 2020, 50-80

Biopharmaceuticals are the fastest-growing segment of the pharmaceutical industry. Their manufacture is complicated by the uncertainty exhibited therein. Scholars have studied the planning and operation of such production systems under some uncertainties, but the simultaneous consideration of fermentation and resin yield uncertainty is lacking so-far. To study the optimal operation of biopharmaceutical production and purification systems under these uncertainties, a stochastic, dynamic approachisnecessary. This thesis provides such a model by extending an existing discret estate-space, infinite horizon Markov decision process model of upstream fermentation. Tissue Plasminogen Activator fermentation and chromatography was implemented. This example was used to discuss the optimal policy for operating different fermentation setups. The average per-cycle operating profit of a serial setup was 1,272 $; the parallel setup produced negative average rewards. Managerial insights were derived from a comparison to a basic, titer maximizing policy and process sensitivities. In conclusion, the integrated stochastic optimization of biopharma production and purification control aids decision making. However, the model assumptions pose room for further studies.

Keywords: Markov decision process; biopharmaceuticals production; fermentation uncertainty; chromatography resin; stochastic performance decay.

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Designing and Scheduling Cost-Efficient Tours by Using the Concept of Truck Platooning

Florian Stehbeck, Technische Universität München (Masterarbeit)
Junior Management Science 4(4), 2019, 566-634

Truck Platooning is a promising new technology to reduce the fuel consumption by around 15% via the exploitation of a preceding and digitally connected truck’s slipstream. However, the cost-efficient coordination of such platoons under consideration of mandatory EU driving time restrictions turns out to be a highly complex task.

For this purpose, we provide a comprehensive literature review and formulate the exact EU-Truck Platooning Problem (EU-TPP) as an Integer Linear Program (ILP) which also features a hypothetical task-relieving effect for following drivers in a convoy. In order to increase the computational efficiency, we introduce an auxiliary constraint and two hierarchical planning-based matheuristic approaches: the Shortest Path Heuristic (SPH) and the Platoon Routing Heuristic (PRH).

Besides a qualitative sensitivity analysis, we perform an extensive numerical study to investigate the impact of different critical influence factors on platooning, being of major political and economic interest.

Our experiments with the EU-TPP suggest remarkable fuel cost savings of up to 10.83% without a 50% task relief, while its inclusion leads to additional personnel cost savings of up to even 31.86% at best with maximally 12 trucks to be coordinated in a recreated part of the European highway network. Moreover, we prove our matheuristics’ highly favorable character in terms of solution quality and processing time.

Keywords: autonomous transport; Truck Platooning; driving time and rest periods; cost-efficient routing & scheduling; computational efficiency.

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State-of-the-Art dynamischer Methoden zur multikriteriellen Entscheidungsunterstützung

Sebastian Schär, Georg-August-Universität Göttingen (Bachelorarbeit)
Junior Management Science 3(3), 2018, 146-165

Die Methoden der multikriteriellen Entscheidungsunterstützung (MCDA) bieten die Möglichkeit eine Vielzahl an Kriterien unterschiedlicher Natur im Zuge der Entscheidungsfindung simultan einzubeziehen. Bestimmte Entscheidungen, insbesondere im strategischen Bereich, zeichnen sich zudem durch eine hohe Komplexität aus, da die zugrundeliegenden Annahmen sowie die Auswirkungen der Entscheidung mit Unsicherheiten behaftet sind.
Das Ziel dieser Arbeit war es, durch ein strukturiertes Literaturreview herauszustellen, welche Ansätze zur Erfassung einer solchen dynamischen Entscheidungskomponente es bislang gibt.
Zur Identifikation relevanter Literatur wurden themenrelevante, wissenschaftliche Verlage wie ELSEVIER, sowie die EBSCO Datenbank genutzt. Auch Dissertationen, Konferenzberichte sowie vorherige Reviewartikel wurden inkludiert. Insgesamt wurden 60 Zeitschriftenartikel aus 31 verschiedenen Zeitschriften, 6 Konferenz-Paper, 11 Buchquellen und eine Dissertation gefunden. Die Literatur wurde anschließend nach dem zugrundeliegenden Verständnis der dynamischen Komponente, sowie deren methodischer Erfassung klassifiziert. Hierbei offenbarten sich drei Gruppen von Ansätzen Dynamik in die MCDA zu integrieren: (1) Szenario-basierte Ansätze, (2) Eine Kombination von MCDA mit Lebenszyklusmodellen (LCA), sowie (3) die direkte Einbeziehung von Dynamik in der Problemformulierung über mehrere Datensätze (DMCDA).
Ein kritischer Vergleich dieser zeigt eine fortgeschrittene Entwicklung mit vielen Anwendungsbeispielen im Forschungsstrang der Szenario-basierten Ansätze. Eine Kombination von MCDA mit LCA kommt vor allem in Nachhaltigkeitsfragen und bei der Beurteilung von Energietechnologien zum Einsatz. Das Gebiet der DMCDA-Ansätze erweist sich als vergleichsweise jüngerer Forschungsstrang mit Ansatzpunkten für zukünftige Forschungsvorhaben.

Keywords: Multikriterielle Entscheidungsunterstützung, DMCDA, uncertainty,
dynamic decision making, MADM

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