Die vorliegende kumulative Doktorarbeit besteht aus sechs Artikeln, die in wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht wurden. Der Schwerpunkt dieser Doktorarbeit liegt in der Entwick-lung neuer Lösungsansätze für die Planungsprobleme, die in der Fertigung und in der Logistik auftreten. Die Arbeit gliedert sich in zwei Teile: „Maschinenplanung in der Produktion“ und „Planungsprobleme in der Logistikplanung“, die jeweils aus drei Artikeln bestehen. Um einen möglichst umfassenden Überblick über das Thema Maschinenplanung zu erhalten, beginnt der erste Teil der Arbeit mit zwei systematischen Literaturüberblickarbeiten, die im Ter-tiärstudie durchgeführt wurden (d.h. Überblick von Literaturüberblicke). In beiden diese arbeiten wird eine Stichprobe von rund 130 Literaturüberblicken zu Problemen in Bereich der Maschi-nenplanung analysiert. Der erste Artikel verwendet einen subjektiven quantitativen Ansatz zur Bewertung der Stichprobe, während der zweite Artikel die sogenannte Inhaltsanalyse (Content Analyse, CA) verwendet. Dies ist ein objektiver quantitativer Ansatz, um aussagekräftige Infor-mationen aus massiven Daten zu extrahieren. Basierend auf der Analyse werden die Attribute von Planungsproblemen in der Produktion identifiziert und in verschiedene Kategorien klassifi-ziert. Obwohl liegt der Fokus dieser beiden Arbeiten auf der Überprüfung von Planungsproble-men in der Fertigung, die Ergebnisse beschränken sich jedoch nicht auf das Maschinenpla-nungsproblem, und die Ergebnisse können auf den zweiten Teil der Doktorarbeit ausgedehnt werden. Allgemeine Nachteile als auch Hindernisse von Literaturüberblickarbeiten werden iden-tifiziert, und in beiden Artikeln werden auch einige Vorschläge für zukünftige Forschungen ge-geben. Der dritte Artikel im ersten Teil der Arbeit stellt die Ergebnisse von 105 neuen heuristischen Al-gorithmen vor, die entwickelt wurden, um die Gesamtauslaufzeit einer Reihe von Jobs in einer Fertigungsumgebung eines Flowshops zu minimieren. Die rechnerischen Experimente bestätigen, dass die in diesem Artikel vorgeschlagene beste Heuristik den durchschnittlichen Fehler des bes-ten vorhandenen Algorithmus um etwa 25 Prozent verbessert. Der erste Artikel im zweiten Teil konzentriert sich auf die Minimierung der Anzahl elektrischer Schleppzüge, die für die Lieferung von Ersatzteilen vom Lager an die Produktionslinien verant-wortlich sind. Zusammen mit der Minimierung der Anzahl dieser Elektrofahrzeuge ist das Papier auch darauf ausgerichtet, die Arbeitslast unter den Fahrern der Fahrzeuge abzugleichen. Für die-ses Problem werden nach Analyse der Komplexität des Problems eine Öffnungsheuristik, ein MILP-Modell (Mixed Integer Linear Programing) und ein Nachbarschaftssuchansatz mit hilfe die so genante Tabu-Search meta-heuristikvorgeschlagen. Darüber hinaus werden einige Erkenntnis-se aus dem Management diskutiert, beispielsweise der Einfluss der Batteriekapazität auf die An-zahl der benötigten Fahrzeuge. Der zweite Artikel des zweiten Teils befasst sich mit dem Problem der Vorbereitung von Unit-Loaded Devices (ULDs) an Luftfrachtgütern, die in Ebenen geladen werden sollen. Das Ziel dieses Problems besteht darin, die Anzahl der erforderlichen Arbeitskräfte so zu minimieren, dass alle bestehenden Abflugzeiten eingehalten werden und die Anzahl der verfügbaren Plätze für die Ladung von ULDs nicht gestört wird. Für dieses Problem wird zunächst ein MILP-Modell vorgeschlagen und anschließend mit einigen Heuristiken verstärkt, wodurch das Modell inner-halb von 10 Sekunden nahezu optimale Lösungen finden konnte. Der Artikel untersucht auch den inhärenten Kompromiss zwischen Arbeits- und Raumnutzung sowie die Ungewissheit über das zu verarbeitende Frachtvolumen. Der letzte Artikel des zweiten Teils schlägt ein integriertes Modell vor, um die Ergonomie und die Wirtschaftlichkeit des manuellen Kommissionierprozesses durch rotierende Paletten im La-ger zu verbessern. Für das in dieser Arbeit behandelte Problem stellen wir zuerst ein MILP-Modell vor und schlagen dann eine Nachbarschaftssuche vor, die auf so genannte Simuliertem Anealing meta-heuristik basiert ist. Die Ergebnisse des numerischen Experiments zeigen, dass selektiv rotierende Paletten sowohl die Kommissionierzeit als auch die Belastung des Kommissi-onierers reduzieren können, was zu einem schnelleren und weniger riskanten Kommissionier-prozess führt.