Bachelorarbeit, 2009
52 Seiten, Note: 2,7
1 Einleitung
2 Begriffliche und konzeptionelle Grundlagen
2.1 Begrifflichkeiten und Definitionen der Reverse Logistics
2.2 Begriffe zur Demontageplanung und Abgrenzung zur Montageplanung
2.3 Darstellungsmöglichkeiten der Demontagevorgänge
2.3.1 Darstellung der Demontagereihenfolge durch den Verbindungsgraph
2.3.2 Darstellung der Demontagereihenfolge durch den AND/OR-Graph
2.4 Zusammenhang zwischen Demontagetiefen- und Demontagereihenfolgeplanung
2.5 Der Einfluss von Unsicherheit bei der Informationsgewinnung für die Planung der Demontage
2.6 Einordnung der ausgewählten Modelle in den wissenschaftlichen Kontext
3 Bestimmung der optimalen Demontagetiefe nach Penev und De Ron
3.1 Formulierung des Problems
3.2 Anwendung der Graphentheorie auf das Problem
3.3 Ansatz zur Bestimmung der optimalen Demontagetiefe
4 Bestimmung der optimalen Demontagetiefe nach Krikke et al.
4.1 Voraussetzungen und Überblick über das Problem
4.2 Annahmen und Modellformulierung
4.3 Mathematische Optimierung des Demontageplans
4.4 Optimierung des Recyclings
5 Erzeugung des optimalen Demontageplans nach Johnson und Wang
5.1 Voraussetzungen und Ziele des Ansatzes
5.2 Ökonomische Analyse der möglichen Handlungsoptionen
5.3 Erstellung des optimalen Demontageplans
5.4 Optimierung des Demontageprozesses
6 Vergleich und Beurteilung der Modelle
7 Fazit
Die Arbeit untersucht verschiedene mathematische und grafische Modellansätze zur Bestimmung der optimalen Demontagetiefe von Altprodukten, um unter Berücksichtigung ökonomischer und ökologischer Faktoren den maximalen Nettoertrag zu erzielen.
3.1 Formulierung des Problems
Um einen optimalen Demontageplan zu erstellen, müssen alle Aspekte, die Einfluss darauf haben, berücksichtigt werden. Einen signifikanten Aspekt zur Erstellung des Demontageprozesses bildet die Gestaltung des zurückgenommenen Altprodukts. Der Planer des Demontageprozesses kann die Gestaltung des Altprodukts nicht verändern und muss sich daher an den bestehenden Gegebenheiten orientieren. Außerdem soll der Mangel an Informationen über die zurückgeführten Altprodukte auf ein Minimum reduziert werden. Zur Gestaltung des Demontageprozesses ist es zunächst nötig, eine geeignete Demontagestrategie zu finden. Dazu wird zunächst die Gestaltung des Altprodukts analysiert und die Beziehungen der Komponenten zueinander dargestellt. In dieser grafischen Darstellung können signifikante Komponenten und/oder Materialien identifiziert werden. Dabei legen gefährliche Substanzen die Mindestanzahl der DO fest. Zusätzlich können unwirtschaftliche DO vernachlässigt werden. Der in diesem Modell erstellte Demontageplan ist die Kombination aus diesen beiden Voraussetzungen. Die Ermittlung der Lösung, wie die Demontage ausgeführt werden soll, ist der wichtigste Teil der Gestaltung des Demontageprozesses. Daher liegt der Fokus in diesem Modell auf der Lösung dieses Problems. Dazu wird von den Autoren folgender Ablaufplan erstellt:
1. Identifizierung der wertvollen und/oder giftigen Komponenten.
2. Finden der nettoertragsmaximierenden Option, um giftige Komponenten zu entfernen und gleichzeitig die wertvollen Komponenten zu demontieren.
3. Schreddern des verbleibenden Produkts, sofern kein Nutzen mehr durch zusätzliche DO ermöglicht werden kann.
1 Einleitung: Stellt die Relevanz der Demontageplanung im Rahmen der Reverse Logistics dar und definiert den Fokus der Arbeit auf die Demontagetiefenplanung.
2 Begriffliche und konzeptionelle Grundlagen: Definiert zentrale Begriffe wie Reverse Logistics, KWO und Demontage und erläutert grafische Darstellungsformen sowie Entscheidungsprobleme bei Unsicherheit.
3 Bestimmung der optimalen Demontagetiefe nach Penev und De Ron: Stellt ein statisches Modell vor, das mittels Graphentheorie und AND/OR-Graphen einen Demontageplan zur Maximierung des Nettoertrags generiert.
4 Bestimmung der optimalen Demontagetiefe nach Krikke et al.: Präsentiert ein taktisches, wahrscheinlichkeitstheoretisches Modell, das den Zustand der Altprodukte und verschiedene Qualitätsklassen bei der Optimierung berücksichtigt.
5 Erzeugung des optimalen Demontageplans nach Johnson und Wang: Erläutert ein Modell für selektive Demontage, das durch Clustern von kompatiblen Materialien und DFD-Richtlinien den Demontageaufwand minimiert.
6 Vergleich und Beurteilung der Modelle: Analysiert und vergleicht die drei Ansätze hinsichtlich Berechnungsaufwand, praktischer Anwendbarkeit und Modellannahmen.
7 Fazit: Bewertet die unterschiedlichen Ansätze in ihrer praktischen Eignung und diskutiert den Einfluss gesellschaftlicher Trends auf die Demontageplanung.
Reverse Logistics, Demontagetiefe, Demontageplanung, Demontagereihenfolge, AND/OR-Graph, Recycling, Nettoertrag, Altprodukte, Kreislaufwirtschaft, Modellbildung, Demontagebaum, Materialwert, Produktlebenszyklus, Design for Disassembly, Unsicherheit.
Die Arbeit befasst sich mit der systematischen Planung des Demontageprozesses von Altprodukten, um durch eine optimale Bestimmung der Demontagetiefe ökonomische Erträge zu maximieren.
Die Arbeit fokussiert auf die Reverse Logistics, verschiedene mathematische Optimierungsmodelle für Demontageabläufe sowie die grafische Modellierung von Produktstrukturen.
Das Ziel ist der Vergleich verschiedener Ansätze zur Bestimmung der optimalen Demontagetiefe, um Herstellern eine wirtschaftliche Entscheidungsgrundlage für das Ende des Produktlebenszyklus zu bieten.
Die Arbeit nutzt Literaturanalysen, die Auswertung von Graphentheorien (AND/OR-Graphen), mathematische Optimierungsmodelle und die Analyse stochastischer Prozesse.
Der Hauptteil erläutert detailliert drei unterschiedliche Modelle zur Demontageplanung und vergleicht diese kritisch hinsichtlich ihrer Annahmen und ihres Berechnungsaufwands.
Wichtige Begriffe sind unter anderem Demontagetiefe, Reverse Logistics, Nettoertrag, Demontagebaum und Design for Disassembly.
Sie verwenden einen AND/OR-Graph, um alle möglichen Demontagesequenzen abzubilden und durch eine wirtschaftliche Optimierung den besten Pfad zu ermitteln.
Dieser Ansatz integriert den Faktor Unsicherheit in Bezug auf den qualitativen Zustand der Altprodukte durch bedingte Wahrscheinlichkeiten in einem taktischen Planungsmodell.
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