In dieser Masterarbeit wird ein Netzwerkflussproblem eines Unternehmens im Spezialkraftfahrzeugbau untersucht. Das Problem ist mehrperiodisch und kapazitiv, hat mehrere Produkte, eine Zwischenlagerung, ganzzahlige Design-Variablen, und die Bedienung mehrerer Verbindungen durch ein Transportmittel ist möglich. Der Hersteller verfügt über ein internes Supply-Netzwerk. Es besteht aus Knoten, die Produktionsanlagen, Montagestandorte und Lagerhäuser darstellen, sowie Kanten, die den Transportverbindungen zwischen den Knoten entsprechen. Der Transport von Waren erfolgt durch Installation kapazitiver Einrichtungen wie Lastkraftwagen, Lieferwagen und Autos auf den Kanten. Da es eine große Vielfalt nachgefragter Produkte gibt, wird eine güterbasierte Aggregation angewendet, um die Komplexität des Problems zu verringern. Die Arbeit analysiert die von Roland Braune generierten Daten, wobei zwei verschiedene Aggregationsmethoden angewendet werden, die Einzelknoten- und die uneingeschränkte Aggregation. Die Studie weist auf die Ungenauigkeiten der einfachen Aggregationsmethoden hin und unterstützt die Entwicklung und Verbesserung eines fortschrittlichen Aggregationsverfahrens, das eine Untergrenze gewährleistet.

This paper studies a capacitated network loading problem of a manufacturer in the automotive industry. The problem is classified as a multiperiod multicommodity capacitated fixed charge network flow problem with integer design variables and intermediate storage. The manufacturer has an internal supply network, where a set of multicommodity demands have to be routed between the nodes represented by production plants, assembly locations and warehouses. Commodities are transported by installing capacitated facilities such as trucks, delivery vans and cars on the arcs (i.e. transport connections). Since there is a large variety of demanded products, commodity aggregation is applied to reduce the problem complexity. The paper analyzes the data generated by Roland Braune’s solution of the capacitated network loading problem, where two different aggregation methods are applied, namely, the single-node and unrestricted aggregation procedures. The study points out the inaccuracies of the straightforward aggregation methods and supports the development and improvement of an advanced aggregation procedure that ensures a lower bound.