Using linear programming to analyze and optimize stochastic flow lines


Helber, Stefan ; Schimmelpfeng, Katja ; Stolletz, Raik ; Lagershausen, Svenja



DOI: https://doi.org/10.1007/s10479-010-0692-3
URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10479...
Weitere URL: https://www.researchgate.net/publication/5091164_U...
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2011
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Annals of Operations Research
Band/Volume: 182
Heft/Issue: 1
Seitenbereich: 193-211
Ort der Veröffentlichung: New York, NY [u.a.]
Verlag: Springer Science + Business Media B.V.
ISSN: 0254-5330 , 1572-9338
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > ABWL u. Produktion (Stolletz 2010-)
Fachgebiet: 650 Management
Abstract: This paper presents a linear programming approach to analyze and optimize flow lines with limited buffer capacities and stochastic processing times. The basic idea is to solve a huge but simple linear program that models an entire simulation run of a multi-stage production process in discrete time, to determine a production rate estimate. As our methodology is purely numerical, it offers the full modeling flexibility of stochastic simulation with respect to the probability distribution of processing times. However, unlike discrete-event simulation models, it also offers the optimization power of linear programming and hence allows us to solve buffer allocation problems. We show under which conditions our method works well by comparing its results to exact values for two-machine models and approximate simulation results for longer lines.




Dieser Datensatz wurde nicht während einer Tätigkeit an der Universität Mannheim veröffentlicht, dies ist eine Externe Publikation.




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