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Estimation and Evaluation of Municipal Solid Waste Management System by Using Economic-Environmental Models in Taiwan / 台湾における経済環境モデルを用いた都市ごみ管理システムの推計と評価に関する研究 / タイワン ニ オケル ケイザイ カンキョウ モデル オ モチイタ トシ ゴミ カンリ システム ノ スイケイ ト ヒョウカ ニ カンスル ケンキュウ

Weng, Yu-Chi 23 March 2009 (has links)
Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第14561号 / 工博第3029号 / 新制||工||1451(附属図書館) / 26913 / UT51-2009-D273 / 京都大学大学院工学研究科都市環境工学専攻 / (主査)教授 松岡 譲, 教授 酒井 伸一, 准教授 倉田 学児 / 学位規則第4条第1項該当
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Qualification Management and Closed-Loop Production Planning in Semiconductor Manufacturing / Gestion des qualifications et planification de production en boucle fermée dans la fabrications des semiconducteurs

Rowshannahad, Mehdi 26 May 2015 (has links)
La thèse est composée de deux parties. La première partie traite de la gestion des qualifications dans l'industrie des semi-conducteurs. La contrainte de qualification définit l'éligibilité d'une machine à processer un produit. La gestion des qualifications nécessite de résoudre un problème d'allocation et d'équilibrage des charges sur des machines parallèles non-identiques et partiellement reconfigurables. Nous avons défini et introduit des indicateurs pour la gestion des qualifications en tenant compte de la capacité des équipements ainsi que la contrainte de regroupements de lots (batching). Plusieurs algorithmes d'équilibrage de charge sont proposés et validés pour le calcul de la charge optimale sur un parc d'équipements. Ce concept est industrialisé au sein de l'entreprise Soitec et fait partie du processus de prise de décision.La deuxième partie de la thèse porte sur la planification de production en boucle fermée. Le processus de fabrication des plaques SOI à Soitec s'appuie sur la Technologie Smart-Cut. En utilisant cette technologie, une des deux matières premières peut être réutilisée à plusieurs reprises pour la fabrication des produits finis. Le couplage de deux lignes de production crée un système manufacturier en boucle fermée. Nous avons proposé un modèle de dimensionnement de lots original pour la planification de production de ce système manufacturier, que nous avons validé avec des données industrielles. En se basant sur le problème industriel, un problème mono-produit et sans contrainte de capacité est défini, analysé et résolu pour une version simplifiée du problème. / In the first part, we take a binding restriction, called qualification, present in semiconductor manufacturing as a lever for increasing flexibility and optimizing capacity utilization. A qualification determines the processing authorization of a product on a machine (like an eligibility constraint). In order to define the best qualification, the production volume should be allocated to parallel non-identical machines which are partially reconfigurable. Capacitated flexibility measures are introduced to define the best qualification which increases machine capacity utilization at most. Batching is another industrial constraint encountered in semiconductor industry. It influences workload balancing and qualification management. Several workload balancing algorithms are proposed to find the optimal workload balance of a workcenter. Variability measures are also proposed to evaluate the workload variability of a workcenter. The second part deals with closed-loop production planning. Soitec uses Smart-Cut Technology to fabricate SOI wafers. Using this technology, one of the two raw materials used to fabricate SOI wafers can be reused several times to make other SOI wafers. However, before coming back to the SOI fabrication line, the used raw material (by-product) must be reworked in another production line. An original closed-loop production planning model adapted to the supply chain specificities of Soitec is proposed, and is validated using industrial data. Based on this industrial model, a single-item uncapacitated closed-loop lot-sizing model is defined, analyzed, and a dynamic programming algorithm is proposed for a simplified version of the problem.
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Návrh mezioperační dopravy ve výrobním podniku podle principů Průmyslu 4.0 / Design of inter-operational transport in a manufacturing company according to the Industry 4.0 concept

Mravec, Roman January 2021 (has links)
Based on the description and definition of technology and processes falling within the vision of the fourth industrial revolution with the aim of creating intelligent factories, this diploma thesis deals with the principles of the Industry 4.0 concept in Hilti's production plant with a focus on transport and supply of production equipment. The aim of the work is to create a comprehensive proposal that takes into account all the necessary aspects associated with upgrading the existing state of inter-operational transport in a particular production line to fully automated, flexible and autonomous transport of materials and products in the context of Industry 4.0. A prerequisite for creating a design is the connection of automatically guided vehicles (AGVs) serving individual transport orders. The selection of the vehicle was made taking into account the safety of movement, the method of charging, the system and network integrity of existing and proposed technologies and components. The intention is not only to automate the inter-operational service, but also on the basis of the created automation concept, the ability to autonomously procure the flow of material and products. The mathematical calculation of capacity planning in the production line helped to determine the total load and the number of vehicles needed for continuous procurement of transport requirements. The result of the design part is also the design of specific transport routes and transport conditions that AGV vehicles must comply with in order to maintain a high level of safety. Transparency and a constant overview of transported products is provided by the presented scheme for identification of production batches, Auto-ID system. The financial efficiency of the whole project elaborated in the diploma thesis is evaluated as payable after 4 years from the implementation of the proposal. The financial efficiency of the whole project elaborated in the diploma thesis is evaluated as payable after 4 years from the implementation of the proposal due to high labor costs.
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Strategische Planung technischer Kapazität in komplexen Produktionssystemen: mathematische Optimierung grafischer Modelle mit der Software AURELIE

Hochmuth, Christian Andreas 28 May 2020 (has links)
Aktuelle Entwicklungen führen zu komplexeren Produktionssystemen, insbesondere in der variantenreichen Serienfertigung. Als Folge bestehen erhebliche Herausforderungen darin, die technische Kapazität mit strategischem Zeithorizont effizient, transparent und flexibel zu planen. Da zahlreiche Abhängigkeiten berücksichtigt werden müssen, ist in der Praxis festzustellen, dass sich Vollständigkeit und Verständlichkeit der Modelle ausschließen. Zur Lösung dieses Zielkonflikts wird ein softwaregestützter Workflow vorgeschlagen, welcher in der neu entwickelten Software AURELIE realisiert wurde. Der Workflow basiert auf der grafischen Modellierung eines geplanten Systems von Wertströmen, der automatischen Validierung und Transformation des grafischen Modells und der automatischen Optimierung des resultierenden mathematischen Modells. Den Ausgangspunkt bildet ein grafisches Modell, das nicht nur verständlich ist, sondern auch das System in seiner Komplexität vollständig widerspiegelt. Aus Sicht der Forschung liegt der wesentliche Beitrag neben einer formalen Systembeschreibung und dem Aufzeigen der Forschungslücke in der Entwicklung der notwendigen Modelle und Algorithmen. Der Neuheitsgrad ist durch den ganzheitlichen Lösungsansatz gegeben, dessen Umsetzbarkeit durch die Software AURELIE belegt wird. Aus Sicht der Praxis werden die Effizienz, Transparenz und Flexibilität im Planungsprozess signifikant gesteigert. Dies wird durch die weltweite Einführung der Software AURELIE an den Standorten der Bosch Rexroth AG bestätigt.:Vorwort Referat Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Algorithmenverzeichnis 1 Einführung 1.1 Ausgangssituation: Potenziale in der Planung 1.2 Problembeschreibung und Einordnung der Dissertation 1.3 Lösungsansatz: softwaregestützter Workflow 1.4 Forschungsfragen und Aufbau der Arbeit 2 Lösungsvorbereitung: Systemanalyse 2.1 Kontext: strategische Planung technischer Kapazität in der Serienfertigung 2.2 Systemstruktur: rekursive Zusammensetzung von Wertströmen 2.2.1 Prozessschritte, Stückzahlverteilung und Verknüpfungstypen 2.2.2 Prozesse und Wertströme 2.3 Systemschnittstelle: Funktionen der Eingaben und Ausgaben 2.3.1 Materialfluss: Bereitstellung von Komponenten für Produkte 2.3.2 Informationsfluss: Planung der Produktion 2.4 Grundlagen der Kalkulation: einfacher Fall eines Prozessschritts 2.4.1 Taktzeiten, Nutzungsgrad und Betriebsmittelzeit 2.4.2 Kapazität, Auslastung und Investitionen 2.5 Erweiterung der Kalkulation: allgemeiner Fall verknüpfter Prozessschritte 2.5.1 Sequenzielle Verknüpfung Beispiel SQ1 Beispiel SQ2 Beispiel SQ3 2.5.2 Alternative Verknüpfung Beispiel AL1 Beispiel AL2 Beispiel AL3 2.5.3 Selektive Verknüpfung Beispiel SL1 Beispiel SL2 2.6 Anforderungen in Bezug auf die Modellierung und die Optimierung 2.6.1 Kategorisierung möglicher Anforderungen 2.6.2 Formulierung der essenziellen Anforderungen 3 Stand der Technik 3.1 Auswahl zu evaluierender Softwaretypen 3.2 Software zur Erstellung von Tabellenkalkulationen 3.2.1 Beispiel: Microsoft Excel 3.2.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 3.3 Software zur Materialflusssimulation 3.3.1 Beispiel: Siemens Plant Simulation 3.3.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 3.4 Software für Supply Chain Management 3.4.1 Beispiel: SAP APO Supply Network Planning 3.4.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 3.5 Software zur Prozessmodellierung 3.5.1 Beispiel: BPMN mit idealem Interpreter und Optimierer 3.5.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 3.6 Fazit: Bedarf nach einer neuen Entwicklung 4 Lösungsschritt I: grafische Modellierung und Modelltransformation 4.1 Kurzeinführung: Graphentheorie und Komplexität 4.1.1 Graphentheorie 4.1.2 Komplexität von Algorithmen 4.2 Modellierung eines Systems durch Wertstromgraphen 4.2.1 Grafische Modellstruktur: Knoten und Kanten 4.2.2 Modellelemente: Quellen, Senken, Ressourcen und Flusspunkte 4.3 Validierung eines grafischen Modells 4.3.1 Ziel, Grundidee und Datenstrukturen 4.3.2 Beschreibung der Algorithmen 4.3.3 Beweis der Zeitkomplexität 4.4 Transformation eines grafischen Modells in ein mathematisches Modell 4.4.1 Mathematische Modellstruktur: Matrizen und Folgen 4.4.2 Ziel, Grundidee und Datenstrukturen 4.4.3 Beschreibung der Algorithmen 4.4.4 Beweis der Zeitkomplexität 4.5 Umsetzung in der Software AURELIE 4.5.1 Funktionsübersicht und Benutzerführung 4.5.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 4.6 Fazit: Erreichen des vorgegebenen Entwicklungsziels 5 Lösungsschritt II: mathematische Optimierung 5.1 Kurzeinführung: lineare Optimierung und Korrektheit 5.1.1 Lineare Optimierung 5.1.2 Korrektheit von Algorithmen 5.2 Maximierung der Kapazitäten 5.2.1 Ziel, Grundidee und Datenstrukturen 5.2.2 Beschreibung des Algorithmus 5.2.3 Beweis der Korrektheit und Zeitkomplexität 5.3 Minimierung der Investitionen 5.3.1 Ziel, Grundidee und Datenstrukturen 5.3.2 Beschreibung des Algorithmus 5.3.3 Beweis der Korrektheit und Zeitkomplexität 5.4 Optimierung der Auslastung 5.4.1 Ziel, Grundidee und Datenstrukturen 5.4.2 Beschreibung des Algorithmus 5.4.3 Beweis der Korrektheit und Zeitkomplexität 5.5 Umsetzung in der Software AURELIE 5.5.1 Funktionsübersicht und Benutzerführung 5.5.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 5.5.3 Wesentliche Erweiterungen 5.5.4 Validierung der Optimierungsergebnisse 5.6 Fazit: Erreichen des vorgegebenen Entwicklungsziels 6 Schluss 6.1 Zusammenfassung der Ergebnisse 6.2 Implikationen für Forschung und planerische Praxis 6.3 Ausblick: mögliche Weiterentwicklungen A Technische Dokumentation A.1 Algorithmen, Teil I: grafische Modellierung und Modelltransformation A.1.1 Nichtrekursive Breitensuche von Knoten in einem Graphen A.1.2 Rekursive Breitensuche von Knoten in einem Graphen A.1.3 Nichtrekursive Tiefensuche von Knoten in einem Graphen A.1.4 Rekursive Tiefensuche von Knoten in einem Graphen A.1.5 Traversierung der Kanten eines grafischen Modells A.1.6 Validierung eines grafischen Modells A.1.7 Traversierung der Knoten eines grafischen Modells A.1.8 Transformation eines grafischen Modells A.2 Algorithmen, Teil II: mathematische Optimierung A.2.1 Minimierung einer allgemeinen linearen Zielfunktion A.2.2 Maximierung der technischen Kapazitäten A.2.3 Minimierung der Überlastung (Komponenten größer als eins) A.2.4 Optimierung der Auslastung (alle Komponenten) Abkürzungsverzeichnis Symbolverzeichnis Index Literaturverzeichnis / Recent developments lead to increasingly complex production systems, especially in the case of series production with a great number of variants. As a result, considerable challenges exist in planning the technical capacity with strategic time horizon efficiently, transparently and flexibly. Since numerous interdependencies must be considered, it can be observed in practice that completeness and understandability of the models are mutually exclusive. To solve this conflict of objectives, a software-based workflow is proposed, which was implemented in the newly developed software AURELIE. The workflow relies on the graphical modeling of a planned system of value streams, the automated validation and transformation of the graphical model and the automated optimization of the resulting mathematical model. The starting point is a graphical model, which is not only understandable, but also reflects the system completely with respect to its complexity. From a research perspective, the essential contribution, besides a formal system description and the identification of the research gap, lies in the development of the required models and algorithms. The degree of novelty is given by the holistic solution approach, which is proven feasible by the software AURELIE. From a practical perspective, efficiency, transparency and flexibility in the planning process are significantly increased. This is confirmed by the worldwide implementation of the software AURELIE at the locations of Bosch Rexroth AG.:Vorwort Referat Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Algorithmenverzeichnis 1 Einführung 1.1 Ausgangssituation: Potenziale in der Planung 1.2 Problembeschreibung und Einordnung der Dissertation 1.3 Lösungsansatz: softwaregestützter Workflow 1.4 Forschungsfragen und Aufbau der Arbeit 2 Lösungsvorbereitung: Systemanalyse 2.1 Kontext: strategische Planung technischer Kapazität in der Serienfertigung 2.2 Systemstruktur: rekursive Zusammensetzung von Wertströmen 2.2.1 Prozessschritte, Stückzahlverteilung und Verknüpfungstypen 2.2.2 Prozesse und Wertströme 2.3 Systemschnittstelle: Funktionen der Eingaben und Ausgaben 2.3.1 Materialfluss: Bereitstellung von Komponenten für Produkte 2.3.2 Informationsfluss: Planung der Produktion 2.4 Grundlagen der Kalkulation: einfacher Fall eines Prozessschritts 2.4.1 Taktzeiten, Nutzungsgrad und Betriebsmittelzeit 2.4.2 Kapazität, Auslastung und Investitionen 2.5 Erweiterung der Kalkulation: allgemeiner Fall verknüpfter Prozessschritte 2.5.1 Sequenzielle Verknüpfung Beispiel SQ1 Beispiel SQ2 Beispiel SQ3 2.5.2 Alternative Verknüpfung Beispiel AL1 Beispiel AL2 Beispiel AL3 2.5.3 Selektive Verknüpfung Beispiel SL1 Beispiel SL2 2.6 Anforderungen in Bezug auf die Modellierung und die Optimierung 2.6.1 Kategorisierung möglicher Anforderungen 2.6.2 Formulierung der essenziellen Anforderungen 3 Stand der Technik 3.1 Auswahl zu evaluierender Softwaretypen 3.2 Software zur Erstellung von Tabellenkalkulationen 3.2.1 Beispiel: Microsoft Excel 3.2.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 3.3 Software zur Materialflusssimulation 3.3.1 Beispiel: Siemens Plant Simulation 3.3.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 3.4 Software für Supply Chain Management 3.4.1 Beispiel: SAP APO Supply Network Planning 3.4.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 3.5 Software zur Prozessmodellierung 3.5.1 Beispiel: BPMN mit idealem Interpreter und Optimierer 3.5.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 3.6 Fazit: Bedarf nach einer neuen Entwicklung 4 Lösungsschritt I: grafische Modellierung und Modelltransformation 4.1 Kurzeinführung: Graphentheorie und Komplexität 4.1.1 Graphentheorie 4.1.2 Komplexität von Algorithmen 4.2 Modellierung eines Systems durch Wertstromgraphen 4.2.1 Grafische Modellstruktur: Knoten und Kanten 4.2.2 Modellelemente: Quellen, Senken, Ressourcen und Flusspunkte 4.3 Validierung eines grafischen Modells 4.3.1 Ziel, Grundidee und Datenstrukturen 4.3.2 Beschreibung der Algorithmen 4.3.3 Beweis der Zeitkomplexität 4.4 Transformation eines grafischen Modells in ein mathematisches Modell 4.4.1 Mathematische Modellstruktur: Matrizen und Folgen 4.4.2 Ziel, Grundidee und Datenstrukturen 4.4.3 Beschreibung der Algorithmen 4.4.4 Beweis der Zeitkomplexität 4.5 Umsetzung in der Software AURELIE 4.5.1 Funktionsübersicht und Benutzerführung 4.5.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 4.6 Fazit: Erreichen des vorgegebenen Entwicklungsziels 5 Lösungsschritt II: mathematische Optimierung 5.1 Kurzeinführung: lineare Optimierung und Korrektheit 5.1.1 Lineare Optimierung 5.1.2 Korrektheit von Algorithmen 5.2 Maximierung der Kapazitäten 5.2.1 Ziel, Grundidee und Datenstrukturen 5.2.2 Beschreibung des Algorithmus 5.2.3 Beweis der Korrektheit und Zeitkomplexität 5.3 Minimierung der Investitionen 5.3.1 Ziel, Grundidee und Datenstrukturen 5.3.2 Beschreibung des Algorithmus 5.3.3 Beweis der Korrektheit und Zeitkomplexität 5.4 Optimierung der Auslastung 5.4.1 Ziel, Grundidee und Datenstrukturen 5.4.2 Beschreibung des Algorithmus 5.4.3 Beweis der Korrektheit und Zeitkomplexität 5.5 Umsetzung in der Software AURELIE 5.5.1 Funktionsübersicht und Benutzerführung 5.5.2 Erfüllungsgrad der Anforderungen 5.5.3 Wesentliche Erweiterungen 5.5.4 Validierung der Optimierungsergebnisse 5.6 Fazit: Erreichen des vorgegebenen Entwicklungsziels 6 Schluss 6.1 Zusammenfassung der Ergebnisse 6.2 Implikationen für Forschung und planerische Praxis 6.3 Ausblick: mögliche Weiterentwicklungen A Technische Dokumentation A.1 Algorithmen, Teil I: grafische Modellierung und Modelltransformation A.1.1 Nichtrekursive Breitensuche von Knoten in einem Graphen A.1.2 Rekursive Breitensuche von Knoten in einem Graphen A.1.3 Nichtrekursive Tiefensuche von Knoten in einem Graphen A.1.4 Rekursive Tiefensuche von Knoten in einem Graphen A.1.5 Traversierung der Kanten eines grafischen Modells A.1.6 Validierung eines grafischen Modells A.1.7 Traversierung der Knoten eines grafischen Modells A.1.8 Transformation eines grafischen Modells A.2 Algorithmen, Teil II: mathematische Optimierung A.2.1 Minimierung einer allgemeinen linearen Zielfunktion A.2.2 Maximierung der technischen Kapazitäten A.2.3 Minimierung der Überlastung (Komponenten größer als eins) A.2.4 Optimierung der Auslastung (alle Komponenten) Abkürzungsverzeichnis Symbolverzeichnis Index Literaturverzeichnis
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Differenzierungsmodell für eine anforderungsorientierte verkehrliche Kapazitätsplanung im ÖPNV

Bergner, Ulrich 22 October 2018 (has links)
Die verkehrliche Kapazitätsplanung ist für ÖPNV-Unternehmen ein wichtiger Geschäftsprozess. Die Planungsergebnisse entscheiden maßgeblich über den Einsatz kostenträchtiger Ressourcen und über den Erfolg der ÖPNV-Dienstleistung am Verkehrsmarkt. Trotz dieser Bedeutung beschränkt sich die Planung bisher noch weitgehend auf die Umsetzung von Aufgabenträgervorgaben und vernachlässigt ergänzende Anforderungen der Kunden und Unternehmen. Die vorliegende Arbeit ermittelt die Anforderungen aller relevanten Anspruchsgruppen und benennt Umsetzungsdefizite der heutigen Planungspraxis. Diese Defizite bilden die Grundlage für die Entwicklung einer neuen, anforderungsorientierten Planungsmethodik. Für diese Methodik wird die Qualität des Platzangebotes aus der Perspektive der Kunden definiert und ermittelt. Aus Kundensicht stellt dabei eine uneingeschränkte Sitzplatzverfügbarkeit das höchste Qualitätsniveau dar, während die zulässige Mindestqualität von der kundenseitigen Akzeptanzgrenze für Qualitätsverluste durch Sitzplatzmangel bestimmt wird. Unter Anwendung anerkannter Regeln der Risikobewertung werden zur Bestimmung dieser Qualitätsverluste die Risikoparameter ‚Stehdichte‘, ‚Stehdauer‘ und ‚Stehplatzwahrscheinlichkeit‘ für sämtliche Linienabschnitte und alle Kundenfahrten einer Fahrplanfahrt ermittelt. Dies geschieht auf der Grundlage realisierter Fahrten in Form von haltestellenbasierten Quelle/Ziel-Matrizen. Dem dynamischen Charakter der Risikoparameter im Fahrtverlauf folgend zeigen die Rechenergebnisse stark variierende Qualitätsverluste und liefern so ein transparentes Bild der von den Kunden erlebten Platzqualität. Damit ermöglichen sie die Ermittlung spezifischer Qualitätsniveaus für jede Quelle/Ziel-Gruppe der Matrix und, sofern im elektronischen Fahrgeldmanagementsystem eine Zuordnung von Fahrten zu Kunden erfolgt, auch für unterschiedliche Marktsegmente. Aus den detaillierten Ergebnissen lassen sich zielgerichtete Angebotsmaßnahmen ableiten, deren Realisierung eine bessere Erfüllung der Anforderungen der relevanten Anspruchsgruppen verspricht und Ansätze für ein stärker marktorientiertes Vorgehen bei der Angebotsgestaltung liefert.:Abbildungsverzeichnis VI Verzeichnis der Abkürzungen und Glossar XI Verzeichnis der Formelzeichen und Symbole XIII 1. Einleitung, Zielsetzung und Aufbau der Arbeit 1 2. Status Quo der verkehrlichen Kapazitätsplanung im ÖPNV 5 2.1. Verkehrliche und betriebliche Kapazitätsplanung 5 2.2. Ziele der verkehrlichen Kapazitätsplanung 7 2.3. Ermittlung der Platznachfrage 7 2.3.1. Manuelle Zählungen 8 2.3.2. Automatische Zählungen 9 2.3.3. Auswertung von Vertriebsdaten 9 2.3.4. Fahrgastbefragungen 10 2.3.5. Sonstige Erhebungsmethoden 10 2.4. Ergebnisse der Nachfrageerhebung 10 2.4.1. Verteilung und Schwankungen der Platznachfrage im Netz 10 2.4.2. Stochastische Nachfrageschwankungen 14 2.5. Einfluss der Erhebungsmethoden auf die Durchführung des Planungsprozesses 16 2.6. Ermittlung des Platzangebotes 17 2.6.1. Platzangebotes eines Fahrzeugs 18 2.6.2. Sitzplätze eines Fahrzeugs 18 2.6.3. Stehplätze eines Fahrzeugs 19 2.6.3.1. Ermittlung der Stehplatzfläche eines Fahrzeugs 19 2.6.3.2. Ermittlung der zulässigen Stehdichte im Fahrzeug 19 2.6.4. Sitzplatzanteil eines Fahrzeugs 21 2.6.5. Platzangebot eines Zeitintervalls 23 2.6.6. Vergleich von Platzangebot und Platznachfrage für ein Zeitintervall 24 2.7. Berücksichtigung von Schwankungen der Nachfrage 25 2.8. Begrenzung der Stehdauer der Fahrgäste 28 2.9. Prüfung der Ergebnisse und Anpassung des Platzangebotes 29 2.10. Auswirkung qualitätsbezogener Festlegungen auf das Planungsergebnis 30 2.11. Praxis der verkehrlichen Kapazitätsplanung in Verkehrsunternehmen 34 3. Anforderungen an die verkehrliche Kapazitätsplanung im ÖPNV 39 3.1. Bestimmung der Anspruchsgruppen 39 3.2. Struktur des Planungsprozesses 40 3.3. Anforderungen der Kunden 45 3.3.1. Anforderungen aus der Wahrnehmung von Dienstleistungsqualität 45 3.3.1.1. Anforderungen aus der Diskonfirmationstheorie 46 3.3.1.2. Anforderungen aus der Bildung von Erwartungen 47 3.3.1.3. Anforderungen aus der Wahrnehmung der Leistung 50 3.3.1.4. Anforderungen aus der Einteilung in Zufriedenheitsfaktoren 51 3.3.1.5. Anforderungen aus Einflüssen auf die Kundenzufriedenheit 53 3.3.1.5.1. Assimilations-Kontrast-Theorie 54 3.3.1.5.2. Attributionstheorie 54 3.3.1.5.3. Gerechtigkeitstheorie 55 3.3.1.5.4. Theorie des wahrgenommenen Risikos 56 3.3.1.5.5. Sitzplatz- und Stehflächenmangel als funktionales Risiko 58 3.3.2. Anforderungen der Kunden aus Kundenbefragungen 63 3.3.2.1. Befragungen zur Bevorzugung von Sitzplätzen 64 3.3.2.2. Untersuchungen zur Akzeptanz von Stehdichte 69 3.3.2.3. Untersuchungen zur Akzeptanz von Stehdauer 73 3.3.2.4. Untersuchungen zum Zusammenhang zwischen Stehdichte und Stehdauer 79 3.4. Anforderungen des Unternehmens 82 3.4.1. Anforderungen aus dem Leistungsaustausch am Markt 83 3.4.2. Anforderungen aus den Besonderheiten von Dienstleistungen 88 3.4.2.1. Anforderungen aus der Immaterialität/Intangibilität von Dienstleistungen 89 3.4.2.2. Anforderungen aus der Nichtlagerbarkeit/Nichttransportfähigkeit von Dienstleistungen 90 3.4.2.3. Anforderungen aus der Integration des externen Faktors von Dienstleistungen 90 3.4.2.4. Anforderungen aus der Heterogenität/Individualität von Dienstleistungen 92 3.4.2.5. Zusammenfassung der Anforderungen aus den Besonderheiten von Dienstleistungen 92 3.4.3. Anforderungen aus den Unternehmenszielen 93 3.4.3.1. Anforderungen aus den Marketingstrategien des Unternehmens 96 3.4.3.1.1. Anforderungen aus der Marktfeldstrategie 98 3.4.3.1.2. Anforderungen aus der Marktsegmentierungsstrategie 99 3.4.3.1.3. Anforderungen aus der auf die Abnehmer gerichteten Strategie 103 3.4.4. Anforderungen aus den Modellen der Dienstleistungsqualität 105 3.4.4.1. Anforderungen aus dem GAP-Modell 107 3.4.4.2. Anforderungen aus dem Dienstleistungsqualitätsmodell von Grönroos 110 3.4.4.3. Anforderungen aus dem Dienstleistungsqualitätsmodell von Meyer/Mattmüller 111 3.4.4.4. Anforderungen aus dem Dynamischen Prozessmodell von Boulding/Kalra/Staelin/Zeithaml 112 3.4.4.5. Anforderungen aus dem Beziehungs-Qualitätsmodell von Liljander/Strandvik 113 3.4.4.6. Anforderungen aus dem Qualitativen Zufriedenheitsmodell von Stauss/Neuhaus 115 3.4.5. Anforderungen aus dem operativen Qualitätsmanagement 115 3.4.5.1. Anforderungen aus der Qualitätsplanung 116 3.4.5.2. Anforderungen aus der Qualitätslenkung 117 3.4.5.3. Anforderungen aus der Qualitätsprüfung 118 3.4.5.4. Anforderungen der DIN EN 13816 2002 zur Messung der Dienstleistungsqualität 122 3.4.5.5. Anforderungen aus der Qualitätsmanagementdarlegung 126 3.4.6. Anforderungen aus dem Prozessmanagement 127 3.4.7. Anforderungen an die Erbringung von Kompatibilitätsnachweisen 129 3.5. Anforderungen des Aufgabenträgers 129 3.6. Defizite bei der Erfüllung von Anforderungen durch den Status quo der verkehrlichen Kapazitätsplanung 132 4. Differenzierungsmodell für eine anforderungsorientierte verkehrliche Kapazitätsplanung im ÖPNV 138 4.1. Entwicklungslinien einer anforderungsorientierten Kapazitätsplanung 138 4.2. Entwicklungsschritte des Differenzierungsmodells 140 4.2.1. Stärkung der Nachfrageorientierung 140 4.2.2. Stärkung der Qualitätsorientierung 141 4.2.3. Stärkung der Marktorientierung 143 4.2.4. Stärkung der Kostenorientierung 144 4.3. Methodische Verbesserung der Prozesselemente 145 4.3.1. Arbeitsgrundlagen des Planungsprozesses 146 4.3.2. Prozesselement Planungsvorgaben 146 4.3.3. Prozesselement Nachfrage 146 4.3.4. Prozesselement Angebot 148 4.3.5. Prozesselement Messverfahren 148 4.3.5.1. Definition der zu messenden Platzqualität 150 4.3.5.2. Erläuterungen zur Messung der Platzqualität 152 4.3.5.3. Messung der Risikoparameter für Platzqualität 155 4.3.5.4. Ermittlung der Qualitätsverluste und der Platzqualität 158 4.3.5.5. Variation des Qualitätsziels im Hinblick auf Marktsegmente 162 4.3.6. Prozesselement Ermittlung der Planungsergebnisse 165 4.3.6.1. Ermittlung qualitätsbezogener Kennzahlen 165 4.3.6.2. Ermittlung von Kennzahlen zu Ressourceneinsatz, Betriebsleistung und Kosten 166 4.3.7. Prozesselement Prüfung 166 4.3.7.1. Prüfung der Konformität mit den Unternehmenszielen 167 4.3.7.2. Prüfung der Konformität mit Anforderungen des Aufgabenträgers 167 4.3.8. Prozesselement Veränderung 169 5. Anwendung des Differenzierungsmodells 171 5.1. Gestaltung des Anwendungsbeispiels 171 5.1.1. Festlegungen zur Infrastruktur 171 5.1.2. Festlegungen zum Fahrbetrieb 172 5.1.3. Festlegungen zum Platzangebot 173 5.1.4. Festlegungen zur Platznachfrage 173 5.1.5 Festlegungen zur Platzqualität 174 5.2. Ergebnisse der anwendungsorientierten Planung 175 5.2.1. Standardergebnisse 175 5.2.2. Relevante Einflüsse 182 5.2.2.1. Bemessungsnachfrage 182 5.2.2.2. Platzangebot 183 5.2.2.3. Taktverdichtung 184 5.2.2.4. Qualitätsziel 186 5.2.2.5. Sitzplatzanteil des Fahrzeugs 187 5.2.2.6. Beförderungsgeschwindigkeit 187 5.2.2.7. Fahrgastwechsel 188 5.2.3. Anforderungsorientierung 189 5.2.3.1. Verbesserung der Nachfrageorientierung 190 5.2.3.2. Stärkung der Qualitätsorientierung 190 5.2.3.3. Implementierung der Marktorientierung 191 5.2.3.4. Stärkung der Kostenorientierung 192 6. Fazit und Ausblick 195 Quellenverzeichnis 199 Verzeichnis der Anhänge 208 Anhang A: Befragung größerer Verkehrsunternehmen zur Praxis der verkehrliche Kapazitätsplanung im schienengebundenen ÖPNV 208 Anhang B: Befragung der Fahrgäste zum Sitzplatzwunsch und zur Fahrtdauer 211 Anhang C: Befragung der U-Bahn-Fahrgäste zum Sitzplatzbedarf im Zusammenhang mit der Beschäftigung während der Fahrt sowie mit dem Alter und dem Geschlecht 214 Anhang D: Befragung der U-Bahn-Fahrgäste zur akzeptierten Stehdauer im Zusammenhang mit der Stehplatzdichte sowie mit dem Alter und dem Geschlecht 216 Anhang E: Befragung der U-Bahn-Fahrgäste der Linie U3 zum Sitzplatzwunsch und zur akzeptierten Stehdauer im Zusammenhang mit der während der Befragung vorgefundenen Stehplatzdichte 217 / Transport related capacity planning constitutes an important business process for public transport companies. Respective results have a crucial impact on the allocation of costly resources and on public transport services. Despite this significance, planning is mostly limited to implementing standards put forth by authorities thereby neglecting to address complementary customer and corporate needs. The paper determines relevant stakeholder requirements and depicts implementation deficits of current planning methods. Furthermore, these deficiencies allow for laying the foundation to develop a new requirement based planning methodology. Against this backdrop the quality of available space from a customer perspective is defined and derived. Moreover, from the aforementioned perspective the ample provision of available space is brought to focus while bearing a minimal customer based quality threshold - determined by loss of seating capacity - in mind. By applying all renowned standards pertaining to risk assessment relevant parameters such as standing density, - duration and -probability are determined for all customer related trips of a schedule. The aforementioned approach is based on realized trips in relation to an underlying stop-oriented origin-destination-matrix. Following dynamic characteristics of risk parameters en route the calculation results depict a stark variation in outcome as to loss of quality. Hence, a vivid picture attributed to customer`s perceived seating quality emerges. In so far as an electronic fare management system is in place specific quality levels with regard to an underlying origin-destination-matrix based on assigned customer trips can be derived while also taking various market segments into consideration. Emphasis is laid upon a market-oriented approach bringing to focus enhanced services. Moreover, detailed results allow for deriving concise measures, which in turn improve compliance pertaining to relevant stakeholder requirements.:Abbildungsverzeichnis VI Verzeichnis der Abkürzungen und Glossar XI Verzeichnis der Formelzeichen und Symbole XIII 1. Einleitung, Zielsetzung und Aufbau der Arbeit 1 2. Status Quo der verkehrlichen Kapazitätsplanung im ÖPNV 5 2.1. Verkehrliche und betriebliche Kapazitätsplanung 5 2.2. Ziele der verkehrlichen Kapazitätsplanung 7 2.3. Ermittlung der Platznachfrage 7 2.3.1. Manuelle Zählungen 8 2.3.2. Automatische Zählungen 9 2.3.3. Auswertung von Vertriebsdaten 9 2.3.4. Fahrgastbefragungen 10 2.3.5. Sonstige Erhebungsmethoden 10 2.4. Ergebnisse der Nachfrageerhebung 10 2.4.1. Verteilung und Schwankungen der Platznachfrage im Netz 10 2.4.2. Stochastische Nachfrageschwankungen 14 2.5. Einfluss der Erhebungsmethoden auf die Durchführung des Planungsprozesses 16 2.6. Ermittlung des Platzangebotes 17 2.6.1. Platzangebotes eines Fahrzeugs 18 2.6.2. Sitzplätze eines Fahrzeugs 18 2.6.3. Stehplätze eines Fahrzeugs 19 2.6.3.1. Ermittlung der Stehplatzfläche eines Fahrzeugs 19 2.6.3.2. Ermittlung der zulässigen Stehdichte im Fahrzeug 19 2.6.4. Sitzplatzanteil eines Fahrzeugs 21 2.6.5. Platzangebot eines Zeitintervalls 23 2.6.6. Vergleich von Platzangebot und Platznachfrage für ein Zeitintervall 24 2.7. Berücksichtigung von Schwankungen der Nachfrage 25 2.8. Begrenzung der Stehdauer der Fahrgäste 28 2.9. Prüfung der Ergebnisse und Anpassung des Platzangebotes 29 2.10. Auswirkung qualitätsbezogener Festlegungen auf das Planungsergebnis 30 2.11. Praxis der verkehrlichen Kapazitätsplanung in Verkehrsunternehmen 34 3. Anforderungen an die verkehrliche Kapazitätsplanung im ÖPNV 39 3.1. Bestimmung der Anspruchsgruppen 39 3.2. Struktur des Planungsprozesses 40 3.3. Anforderungen der Kunden 45 3.3.1. Anforderungen aus der Wahrnehmung von Dienstleistungsqualität 45 3.3.1.1. Anforderungen aus der Diskonfirmationstheorie 46 3.3.1.2. Anforderungen aus der Bildung von Erwartungen 47 3.3.1.3. Anforderungen aus der Wahrnehmung der Leistung 50 3.3.1.4. Anforderungen aus der Einteilung in Zufriedenheitsfaktoren 51 3.3.1.5. Anforderungen aus Einflüssen auf die Kundenzufriedenheit 53 3.3.1.5.1. Assimilations-Kontrast-Theorie 54 3.3.1.5.2. Attributionstheorie 54 3.3.1.5.3. Gerechtigkeitstheorie 55 3.3.1.5.4. Theorie des wahrgenommenen Risikos 56 3.3.1.5.5. Sitzplatz- und Stehflächenmangel als funktionales Risiko 58 3.3.2. Anforderungen der Kunden aus Kundenbefragungen 63 3.3.2.1. Befragungen zur Bevorzugung von Sitzplätzen 64 3.3.2.2. Untersuchungen zur Akzeptanz von Stehdichte 69 3.3.2.3. Untersuchungen zur Akzeptanz von Stehdauer 73 3.3.2.4. Untersuchungen zum Zusammenhang zwischen Stehdichte und Stehdauer 79 3.4. Anforderungen des Unternehmens 82 3.4.1. Anforderungen aus dem Leistungsaustausch am Markt 83 3.4.2. Anforderungen aus den Besonderheiten von Dienstleistungen 88 3.4.2.1. Anforderungen aus der Immaterialität/Intangibilität von Dienstleistungen 89 3.4.2.2. Anforderungen aus der Nichtlagerbarkeit/Nichttransportfähigkeit von Dienstleistungen 90 3.4.2.3. Anforderungen aus der Integration des externen Faktors von Dienstleistungen 90 3.4.2.4. Anforderungen aus der Heterogenität/Individualität von Dienstleistungen 92 3.4.2.5. Zusammenfassung der Anforderungen aus den Besonderheiten von Dienstleistungen 92 3.4.3. Anforderungen aus den Unternehmenszielen 93 3.4.3.1. Anforderungen aus den Marketingstrategien des Unternehmens 96 3.4.3.1.1. Anforderungen aus der Marktfeldstrategie 98 3.4.3.1.2. Anforderungen aus der Marktsegmentierungsstrategie 99 3.4.3.1.3. Anforderungen aus der auf die Abnehmer gerichteten Strategie 103 3.4.4. Anforderungen aus den Modellen der Dienstleistungsqualität 105 3.4.4.1. Anforderungen aus dem GAP-Modell 107 3.4.4.2. Anforderungen aus dem Dienstleistungsqualitätsmodell von Grönroos 110 3.4.4.3. Anforderungen aus dem Dienstleistungsqualitätsmodell von Meyer/Mattmüller 111 3.4.4.4. Anforderungen aus dem Dynamischen Prozessmodell von Boulding/Kalra/Staelin/Zeithaml 112 3.4.4.5. Anforderungen aus dem Beziehungs-Qualitätsmodell von Liljander/Strandvik 113 3.4.4.6. Anforderungen aus dem Qualitativen Zufriedenheitsmodell von Stauss/Neuhaus 115 3.4.5. Anforderungen aus dem operativen Qualitätsmanagement 115 3.4.5.1. Anforderungen aus der Qualitätsplanung 116 3.4.5.2. Anforderungen aus der Qualitätslenkung 117 3.4.5.3. Anforderungen aus der Qualitätsprüfung 118 3.4.5.4. Anforderungen der DIN EN 13816 2002 zur Messung der Dienstleistungsqualität 122 3.4.5.5. Anforderungen aus der Qualitätsmanagementdarlegung 126 3.4.6. Anforderungen aus dem Prozessmanagement 127 3.4.7. Anforderungen an die Erbringung von Kompatibilitätsnachweisen 129 3.5. Anforderungen des Aufgabenträgers 129 3.6. Defizite bei der Erfüllung von Anforderungen durch den Status quo der verkehrlichen Kapazitätsplanung 132 4. Differenzierungsmodell für eine anforderungsorientierte verkehrliche Kapazitätsplanung im ÖPNV 138 4.1. Entwicklungslinien einer anforderungsorientierten Kapazitätsplanung 138 4.2. Entwicklungsschritte des Differenzierungsmodells 140 4.2.1. Stärkung der Nachfrageorientierung 140 4.2.2. Stärkung der Qualitätsorientierung 141 4.2.3. Stärkung der Marktorientierung 143 4.2.4. Stärkung der Kostenorientierung 144 4.3. Methodische Verbesserung der Prozesselemente 145 4.3.1. Arbeitsgrundlagen des Planungsprozesses 146 4.3.2. Prozesselement Planungsvorgaben 146 4.3.3. Prozesselement Nachfrage 146 4.3.4. Prozesselement Angebot 148 4.3.5. Prozesselement Messverfahren 148 4.3.5.1. Definition der zu messenden Platzqualität 150 4.3.5.2. Erläuterungen zur Messung der Platzqualität 152 4.3.5.3. Messung der Risikoparameter für Platzqualität 155 4.3.5.4. Ermittlung der Qualitätsverluste und der Platzqualität 158 4.3.5.5. Variation des Qualitätsziels im Hinblick auf Marktsegmente 162 4.3.6. Prozesselement Ermittlung der Planungsergebnisse 165 4.3.6.1. Ermittlung qualitätsbezogener Kennzahlen 165 4.3.6.2. Ermittlung von Kennzahlen zu Ressourceneinsatz, Betriebsleistung und Kosten 166 4.3.7. Prozesselement Prüfung 166 4.3.7.1. Prüfung der Konformität mit den Unternehmenszielen 167 4.3.7.2. Prüfung der Konformität mit Anforderungen des Aufgabenträgers 167 4.3.8. Prozesselement Veränderung 169 5. Anwendung des Differenzierungsmodells 171 5.1. Gestaltung des Anwendungsbeispiels 171 5.1.1. Festlegungen zur Infrastruktur 171 5.1.2. Festlegungen zum Fahrbetrieb 172 5.1.3. Festlegungen zum Platzangebot 173 5.1.4. Festlegungen zur Platznachfrage 173 5.1.5 Festlegungen zur Platzqualität 174 5.2. Ergebnisse der anwendungsorientierten Planung 175 5.2.1. Standardergebnisse 175 5.2.2. Relevante Einflüsse 182 5.2.2.1. Bemessungsnachfrage 182 5.2.2.2. Platzangebot 183 5.2.2.3. Taktverdichtung 184 5.2.2.4. Qualitätsziel 186 5.2.2.5. Sitzplatzanteil des Fahrzeugs 187 5.2.2.6. Beförderungsgeschwindigkeit 187 5.2.2.7. Fahrgastwechsel 188 5.2.3. Anforderungsorientierung 189 5.2.3.1. Verbesserung der Nachfrageorientierung 190 5.2.3.2. Stärkung der Qualitätsorientierung 190 5.2.3.3. Implementierung der Marktorientierung 191 5.2.3.4. Stärkung der Kostenorientierung 192 6. Fazit und Ausblick 195 Quellenverzeichnis 199 Verzeichnis der Anhänge 208 Anhang A: Befragung größerer Verkehrsunternehmen zur Praxis der verkehrliche Kapazitätsplanung im schienengebundenen ÖPNV 208 Anhang B: Befragung der Fahrgäste zum Sitzplatzwunsch und zur Fahrtdauer 211 Anhang C: Befragung der U-Bahn-Fahrgäste zum Sitzplatzbedarf im Zusammenhang mit der Beschäftigung während der Fahrt sowie mit dem Alter und dem Geschlecht 214 Anhang D: Befragung der U-Bahn-Fahrgäste zur akzeptierten Stehdauer im Zusammenhang mit der Stehplatzdichte sowie mit dem Alter und dem Geschlecht 216 Anhang E: Befragung der U-Bahn-Fahrgäste der Linie U3 zum Sitzplatzwunsch und zur akzeptierten Stehdauer im Zusammenhang mit der während der Befragung vorgefundenen Stehplatzdichte 217

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