Multi-Product, Multi-Period Supply Chain Network Optimization for Offshore Wind Projects under Uncertainty

Abstract

Sammendrag

I denne oppgaven studeres forsyningskjeden til et offshore vindprosjekt. Problemet som studeres er planlegging og koordinasjon forsyningskjeden med hensikt å minimere total kostnad. Problemet tar hensyn til usikkerhet og denne oppgaven ønsker å studere en trade-off (avveining). En trade-off mellom å ha betydelige buffere av deler og komponenter som fører til større lagerkostnader, i motsetning til å ha lavere buffere, men være mer utsatt for å ikke møte etterspørselen som er satt av installasjonsplanen.

Problemet er et fler-produkt-, fler-periode-forsyningskjede-optimaliseringsproblem med usikkerhet og en to-stegs stokastisk modell har blitt formulert. I tillegg har det blitt utviklet en matheristikk for å gjøre løsningsprosessen av problemet enklere. Resultatene viser et høyere leveransenivå og robusthet i møte med usikkerhet.

Som følge av mangel på forskning på forsyningskjedeoptimering i offshore-vind industrien, forsøker denne oppgaven å bidra til å tette et vakuum i litteraturen. Spesielt siden modellen tar hensyn til usikkerhet som viser seg å være en verkebyll for industrien.

Summary

In this thesis, the supply chain for an offshore wind project is studied. The problem studied is to plan and coordinate the supply in order to minimize total costs. The problem is under uncertainty and this thesis aims to study a trade-off. A trade-off between having substantial buffers of parts and components that leads to greater inventory costs, as opposed to lowering the buffers, but being more exposed not meeting the demand of the installation schedule.

The problem is a Multi-Product, Multi-Period supply chain optimization problem under uncertainty and a model is formulated as a two-stage stochastic model. In addition, a matheuristic has been developed to aid the solution of the problem. The results do indicate a higher service level and robustness when facing uncertainty.

Due to a lack of research regarding supply chain optimization in the offshore wind industry, this thesis aims to contribute to fill a void in the literature. Especially because the model takes uncertainty into account which proves to be a pain-point in the industry.