Neuigkeiten

Wir freuen uns über eine neue hochrangige Veröffentlichung unter Mitwirkung von Janis Neufeld in der Zeitschrift Operation Research Perspectives! In einigen Fertigungsprozessen, wie zum Beispiel in Gewächshäusern, können mehrere Arbeitsaufträge gleichzeitig ausgeführt werden. In unserem Beitrag stellen wir einen neuen Ansatz zur Maschinenbelegungsplanung vor und zeigen, wie eine intelligentere Planung die Effizienz steigern und Wartezeiten verkürzen kann.

Beitrag

Ahmed Missaoui, Janis S. Neufeld, Barry O’Sullivan Local search methods for the cumulative flow shop scheduling problem, Operations Research Perspectives 17 (2026)

https://doi.org/10.1016/j.orp.2026.100403

Abstract

Scheduling problems are typically studied under the assumption that each resource can process only one job at a time. However, in many real-world settings, resources are capable of processing multiple jobs simultaneously, leading to cumulative scheduling problems, where each resource can process several jobs up to a specified capacity. While cumulative scheduling has been investigated in job shops and parallel-machine contexts, it remains unexplored in flow shop environments. In this work, we introduce the cumulative flow shop scheduling problem as a generalization of the classical flow shop. We propose a mixed-integer programming formulation along with two metaheuristic approaches – an iterated local search algorithm and an iterated greedy algorithm – designed to minimize total flow time. Both methods incorporate problem-specific features, such as an adapted initial solution and a rescheduling mechanism to improve resource utilization. With this, they demonstrate strong performance in a comprehensive computational study. Additionally, we analyze trade-offs between total flow time and resource utilization, and investigate how varying job sizes and resource capacities affect outcomes. Our findings provide actionable managerial insights and open new avenues for research on cumulative scheduling problems.

Sommertagung WK Logistik (WK LOG): Austausch und Forschung im Fokus

Die diesjährige Sommertagung der Wissenschaftlichen Kommission Logistik (WK LOG) des VHB, die sich der Förderung der Logistik in Forschung und Lehre widmet, bot eine hervorragende Plattform für den fachlichen Austausch.

Ein besonderer Dank gilt den Organisatoren rund um Frank Meisel für die gelungene Veranstaltung in Kiel.

Am Samstag stellte Janis Neufeld die gemeinsam mit Paul Päprer, Martin Scheffler und Udo Buscher von der TU Dresden verfasste wissenschaftliche Arbeit „A Decomposition Approach for Large-Scale Rolling Stock Scheduling with Heterogeneous Fleets“ vor. Der Beitrag zeigt innovative Ansätze zur effizienten Planung großer heterogener Fahrzeugflotten im Schienenverkehr auf.

Vielen Dank für die interessanten Gespräche und wertvollen Impulse!

Beim Sommerfest der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft wurde Herr Prof. Dr. Neufeld für sein herausragendes Engagement in der Lehre im Wintersemester 2025/26 mit dem Lehrpreis der Masterstudiengänge ausgezeichnet. 

Herzlichen Glückwunsch!

(Foto: Florian Harkenthal)

Neue Publikationen in OMEGA und Computers & Industrial Engineering

Zum Jahresbeginn freuen wir uns über zwei neue Publikationen unseres Lehrstuhls in hochrangigen wissenschaftlichen Zeitschriften!

In Omega erschien der Beitrag “Multi-objective optimization with order acceptance for the cumulative job shop scheduling problem in agribusiness” [Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305048325002300]. In der gemeinsamen Arbeit mit Mike Hewitt (Loyola University Chicago), Florian Linß und Udo Buscher (beide TU Dresden) entwickelte Janis Neufeld einen neuen Optimierungsansatz für die komplexe Ablaufplanung in Gewächshäusern, wie sie beispielsweise bei der Entwicklung neuer Pflanzen vorkommt.

In Zusammenarbeit mit Martin Schönheit und Rainer Lasch (beide TU Dresden) untersuchten wir den Einfluss der Standorte der Fertigungsstätten sowie der Kunden auf die CO2-Emissionen in verteilten Fertigungssystemen im Artikel „Towards holistic environmental awareness in distributed permutation flowshop scheduling: Integrating production and transportation emissions“ [LINK: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360835225009453]. Im Gegensatz zu bestehenden Ansätzen berücksichtigen wir dabei auch den landesspezifischen Energiemix der Stromerzeugung sowie der Transportemissionen. Der entwickelte selbstkonfigurierende Iterated Greedy Algorithmus ist in der Lage, dieses äußerst komplexe Planungsproblem effizient zu lösen. Dieser Beitrag wurde in Computers & Industrial Engineering veröffentlicht.