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Wissenschaftliche Abschlussarbeit - Detailansicht

Bereich Ingenieurwissenschaften - Fakultät Maschinenwesen - Institut für Technische Logistik und Arbeitssysteme - Professur für Technische Logistik

Weiterentwicklung eines genetischen Algorithmus zur Optimierung von Kommissionierprozessen
Art der Abschlussarbeit
Diplomarbeit
Autoren
  • Schweigel, Gregor
Betreuer
  • Prof. Dr.-Ing. habil. Thorsten Schmidt
  • M. Sc. Patrick Boden
  • Dipl.-Ing. Marius Essers
Abstract
Der in dieser Arbeit weiterentwickelte hybride Genetische Algorithmus (GA) ermöglicht eine Optimierung des Kommissioniervorgangs in einem Lager mit verschobenen Multi-Block-Layout. Dies wird am Beispiel des Lagers der A. Menarini Research & Business Service GmbH, Berlin am Standort Großbeeren erarbeitet. Einer vorangestellten Untersuchung des Kommissionierprozesses folgt eine Analyse zu Optimierungsproblemen. Als geeignetes Optimierungsverfahren wird der GA näher untersucht und erörtert.
Das Ziel beim Einsatz des GA ist es, den Zeitaufwand beim Kommissionieren zu verringern, in dem die zurückgelegten Wege minimiert werden. Der Algorithmus setzt dies um, indem er die Reihenfolge der anzufahrenden Lagerorte verändert und möglichst kurze Wege ausgibt. Dieses Problem stellt ein Single Picker Routing Problem (SPRP) dar, was ein Spezialfall des Travelling Salesman Problems (TSP) ist. Der GA wird so programmiert und weiterentwickelt, dass er Restriktionen, die speziell für den Einsatz im Kommissionierungsprozess vorgegeben sind, beachten kann. Zusätzlich errechnet der GA den optimalen Depotplatz für jeden Auftrag.
Zugeordnete Forschungsschwerpunkte
  • Simulation und Modellierung materialflusstechnischer Systeme
Schlagwörter
Kommissionierung, Optimierung, Metaheuristik
Berichtsjahr
2020
Stand: 29.06.2020