OffshorePlan - Komplementäre Nutzung mathematischer und ereignisdiskreter Modelle zur Lösung komplexer Planungs- und Steuerungsprobleme in der Offshore-Baustellenlogistik

Abstract

Die Errichtung von Offshore-Windparks unterliegt hoher wetterbedingter Unsicherheit und Ressourcenknappheit. Da weder ereignisdiskrete Simulation noch mathematische Optimierung allein alle Praxisanforderungen erfüllen können, zielte das Projekt auf die komplementäre Nutzung beider Modellierungsparadigmen ab. Das Planungsproblem wurde systematisch in Teilprobleme zerlegt, für die mathematische Optimierungs- und Simulationsmodelle entwickelt wurden. Auf dieser Basis wurde ein kaskadierendes Rahmenkonzept erarbeitet, das an kritischen Entscheidungspunkten situationsabhängig geeignete Lösungsverfahren auswählt, bewertet und kombiniert. Zur Erfüllung ganzheitlicher Praxisanforderungen wurde das System in der zweiten Förderphase um eine integrierte Personaleinsatzplanung ergänzt. Umfangreiche Analysen mit über 18.000 simulierten Methodenkombinationen belegten, dass keine Einzelmethode dominiert und Pareto-optimale Lösungen nur durch die Kombination unterschiedlicher Verfahren entstehen. Die Integration der Personaleinsatzplanung reduzierte den bereitzustellenden Crew-Bedarf im Durchschnitt um 50% gegenüber der üblichen Vollbesetzung. Zudem wurde ein neuartiges Framework zur iterativen Verifikation und Validierung entwickelt, das mathematische Optimierungslösungen (MILP) anhand lokaler Petri-Netze überprüft. Interviews mit Fachleuten aus der Branche bestätigten den hohen Praxisnutzen, insbesondere bei der kurzfristigen Koordination zwischen Schiff, Hafen und Projektleitung. The project aimed to develop an approach for the resilient construction planning of offshore wind farms while investigating the question of how discrete event simulation and mixed-integer optimization can be used complementarily to support operational and tactical decisions throughout the entire planning period. To this end, a cascading framework was developed that selects suitable solution methods depending on the model and situation, evaluates their results, and combines them with each other. In addition to the methodological design, the focus was on the derivation of guidelines for the use of hybrid models. During the first project phase, the overall problem of offshore wind farm construction was systematically analyzed and broken down into key sub-problems, in particular operational scheduling, capacity design of base ports, and transport planning. Building on this, both mathematical optimization models and discrete event simulation models were developed and formally described in a uniform metamodel. In a second step, transformation and coupling mechanisms were created that enable automated model instantiation and the exchange of states between simulation and optimization. Various solution approaches were evaluated in terms of computing time and result quality. The second project phase focused on the cascading, complementary use of the developed models in dynamic decision-making situations. To this end, recurring decision points were identified and a framework concept was developed that evaluates several solution strategies in parallel and selects them adaptively. The approaches were extended to integrated problem settings, in particular by integrating personnel resource planning. This was supplemented by a comprehensive evaluation using simulation experiments, external validation, and a newly developed verification and validation framework. The results show that robust and efficient planning can only be achieved by combining different methods. In addition, transferability to related domains was demonstrated and a basis for further learning-based method selection was created.