Materialbedarfsplanung bei variantenreicher Produktion
Innovative Ansätze zur Bestimmung von Sicherheitsbeständen
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Die zunehmende Individualisierung von Kundenwünschen zwingt zahlreiche Unternehmen zu einer variantenreichen Produktion. Um trotz der geforderten Variantenvielfalt kurze Lieferzeiten bei akzeptablen Lagerkosten gewährleisten zu können, werden oft die Endprodukte aus vorgefertigten Produktkomponenten nach den Kundenwünschen montiert. Bei dieser kundenauftragsbezogenen Montage (assemble-to-order) ist die Bestimmung des Planbedarfs an vorzufertigenden Komponenten eine zentrale Entscheidung.Gerhard Hinterberger zeigt, dass die Material Requirements Planning (MRP)-Logik heutiger PPS-Systeme die...
Die zunehmende Individualisierung von Kundenwünschen zwingt zahlreiche Unternehmen zu einer variantenreichen Produktion. Um trotz der geforderten Variantenvielfalt kurze Lieferzeiten bei akzeptablen Lagerkosten gewährleisten zu können, werden oft die Endprodukte aus vorgefertigten Produktkomponenten nach den Kundenwünschen montiert. Bei dieser kundenauftragsbezogenen Montage (assemble-to-order) ist die Bestimmung des Planbedarfs an vorzufertigenden Komponenten eine zentrale Entscheidung.
Gerhard Hinterberger zeigt, dass die Material Requirements Planning (MRP)-Logik heutiger PPS-Systeme diese Entscheidung nur sehr mangelhaft unterstützt und zu einer ungünstigen Verteilung von Sicherheitsbeständen führt. Der Autor entwickelt sto-cha-stische Optimierungsmodelle, die eine bessere Entscheidungsunterstützung liefern und ohne größere Eingriffe in PPS-Systeme integriert werden können. Er erarbeitet Heuristiken für die Lösung der Optimierungsmodelle und misst deren Leistungsfähigkeit in zahlreichen Simulationsexperimenten anhand von realen Betriebsdaten.
Gerhard Hinterberger zeigt, dass die Material Requirements Planning (MRP)-Logik heutiger PPS-Systeme diese Entscheidung nur sehr mangelhaft unterstützt und zu einer ungünstigen Verteilung von Sicherheitsbeständen führt. Der Autor entwickelt sto-cha-stische Optimierungsmodelle, die eine bessere Entscheidungsunterstützung liefern und ohne größere Eingriffe in PPS-Systeme integriert werden können. Er erarbeitet Heuristiken für die Lösung der Optimierungsmodelle und misst deren Leistungsfähigkeit in zahlreichen Simulationsexperimenten anhand von realen Betriebsdaten.
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