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Ein mathematisches Modell zur Entscheidungsunterstützung für das End-of-Life Management von Produkten mit hierarchischen Strukturen unter Berücksichtigung ökologischer und ökonomischer Kriterien
Stefanie Eisl
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Richard Hartl
DOI
10.25365/thesis.81120
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-27426.16366.401469-6
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Der globale Anstieg an Material- und Energieverbräuchen hat weitreichende Folgen für das gesamte Ökosystem der Erde, die einer umgehenden Handlung bedürfen. Das Wirtschaftsmodell der Kreislaufwirtschaft soll hierbei Abhilfe schaffen, ist jedoch von zahlreichen Unsicherheiten geprägt, allen voran bei der Entscheidung über den weiteren Verbleib des Produktes bzw. seiner Komponenten am Ende des Lebenszyklus. In der vorliegenden Arbeit wird diese Herausforderung adressiert, mit dem Ziel ein mathematisches Entscheidungsunterstützungsmodell zu entwickeln, welches für hierarchische Produktstrukturen eine optimale Zuordnung von End-of-Life (EoL) Strategien unter gleichzeitiger Berücksichtigung ökonomischer und ökologischer Kriterien ermöglicht. Methodisch folgt die Arbeit einem strukturierten Vorgehen, das sich im Aufbau widerspiegelt. Ausgehend von den theoretischen Grundlagen wird der Stand der Forschung zur Auswahl und Bewertung von EoL Strategien mittels Literaturrecherche in Kombination mit Forward und Backward Reference Research aufgearbeitet, um die Forschungslücken zu identifizieren. Auf Basis dieser Erkenntnisse erfolgt die mathematische Modellierung des Problems. Anschließend wird das Modell in eine lösbare Modellstruktur in FICO Xpress Workbench überführt und mit Hilfe automatisiert generierter Beispieldatensätze durch Plausibilitäts- und Sensitivitätsanalysen überprüft. Die Anwendbarkeit des Ansatzes wird abschließend anhand eines realitätsnahen Anwendungsfall aus dem Bereich der Windenergie demonstriert und die Ergebnisse werden zusammengeführt, eingeordnet und diskutiert. Die Auswertung in Bezug auf die Forschungsfragen zeigt drei zentrale Erkenntnisse. Erstens zeigt die Literaturanalyse, dass EoL Entscheidungsprozesse in weiten Teilen qualitativ bewertet werden. Quantitative Optimierungsansätze existieren, bilden jedoch Produkthierarchie und Demontagegrad häufig nur unzureichend ab und integrieren ökologische Zielgrößen meist vereinfacht. Zweitens weisen die durchgeführten Untersuchungen darauf hin, dass das entwickelte Modell für die betrachteten Instanzen, deren Größe sich an realen Problemstellungen orientiert, in allen Fällen in vertretbarer Zeit exakt lösbar ist. Ein Schwellenwert, ab dem heuristische Lösungsmethoden erforderlich sind, wurde nicht identifiziert. Die Laufzeit des Algorithmus wird dabei nicht nur von der Problemgröße, sondern ebenso von der Anzahl der erzeugten Lösungen und der gewählten Granularität beeinflusst. Drittens unterstreicht die Fallstudie die Anwendbarkeit des Modells und bildet den Konflikt zwischen ökonomischen und ökologischen Zielsetzungen ab, wobei die Zuverlässigkeit der Ergebnisse stark von der Verfügbarkeit und Qualität der Inputdaten abhängt. Aktuelle Entwicklungen, etwa im Bereich Predictive Maintenance oder digitaler Produktpässe, versprechen hierbei eine Verbesserung.
Abstract
(Englisch)
The global increase in material and energy consumption has far-reaching impacts on the earth’s ecosystems and calls for urgent action. The circular economy is intended to address this challenge, yet its practical implementation is characterized by substantial uncertainties, particularly when deciding what to do with a product and its components at the end of intended life. This thesis addresses this issue by developing a mathematical decision support model that enables an optimal allocation of end-of-life (EoL) strategies for hierarchical product structures while simultaneously accounting for economic and environmental criteria. Methodologically, the thesis follows a structured approach that is reflected in its overall chapter logic. Building on the theoretical foundations, the state of research on selecting and evaluating EoL strategies is reviewed through a literature study combined with forward and backward reference searching to identify research gaps. These insights provide the basis for the mathematical modeling of the problem. The model is then implemented in FICO Xpress Workbench, and is validated using plausibility and sensitivity analyses on automatically generated example datasets. Finally, the applicability of the approach is demonstrated through a use case from the wind energy sector, and the results are consolidated and discussed. The evaluation with respect to the research questions reveals three key findings. First, the literature review indicates that EoL decision processes are still mostly assessed qualitatively. A few quantitative optimization approaches exist, but they often represent product hierarchies and disassembly depth insufficiently and typically integrate environmental objectives only in a simplified manner. Second, the computational experiments show that the developed model can be solved exact within reasonable time, for all considered instances, whose size is aligned with real-world problem settings. No threshold was identified beyond which heuristic solution methods would be required. Runtime is influenced not only by problem size but also by the number of generated solutions and the chosen granularity. Third, the case study highlights the model’s applicability and captures the tension between economic and environmental objectives, while also underscoring that the reliability of results strongly depends on the availability and quality of input data. Recent developments such as predictive maintenance and digital product passports are expected to improve this situation.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Entscheidungsunterstützung Kreislaufwirtschaft End-of-Life Management Mathematische Modellierung Multi-Objective Optimization
Schlagwörter
(Englisch)
decision-support circular economy end-of-life management mathematical modelling multi-objective optimization
Autor*innen
Stefanie Eisl 
Haupttitel (Deutsch)
Ein mathematisches Modell zur Entscheidungsunterstützung für das End-of-Life Management von Produkten mit hierarchischen Strukturen unter Berücksichtigung ökologischer und ökonomischer Kriterien
Paralleltitel (Englisch)
A mathematical model for decision support in the end-of-life management of products with hierarchical structures taking into account ecological and economic criteria
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
79 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Richard Hartl
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.99 Betriebswirtschaft. Sonstiges
AC Nummer
AC17889316
Utheses ID
80521
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |