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Anforderungen an ein EDV-gestütztes Materialflußsteuerungssystem

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Part of the Betriebs- und Wirtschaftsinformatik book series (BETRIEBS, volume 22)

Zusammenfassung

Im folgenden werden fünf Szenarien für die EDV-mäßige Ausgestaltung eines Materialf1ußsteuerungssystems entworfen. Die Planungskomplexität nimmt, ausgehend von der reinen Auftragsfertigung, durch die Einführung von dispositiven Rohstoff-, Zwischenprodukt- und Fertigwarenlagern zu.

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Fußnoten zu Kapitel 2

  1. 1.
    vgl. Hartmann, H.: Materialwirtschaft. 2. Auflage, Stuttgart 1983, S. 174–193.Google Scholar
  2. 2.
    vgl. Scheer, A.-W.: EDV-orientierte Betriebswirtschaftslehre. 2. Auflage, Berlin-Heidelberg-New York-Tokyo 1985, S. 21–26.Google Scholar
  3. 3.
    Kiviat, P.J.: Digital Computer Simulation. Modeling Concepts. Santa Monica 1967, S. 4.Google Scholar
  4. 4.
    zur Durchführung von Simulationsstudien zur Materialflußanalyse vgl. u.a. Ausführungen bei: Todt, H.: Programm zur Simulation von Materialflußsystemen, MASIM. Fachbericht aus dem Institut für Arbeitswissenschaft der TU Berlin. Berlin 1974;Google Scholar
  5. 4a.
    Niedereichholz, Ch.: Innerbetriebliche Materialflußplanung. Darmstadt 1979, S. 125–176;Google Scholar
  6. 4b.
    Müller, E.: Simultane Lagerdisposition und Fertigungsabi aufplanung bei mehrstufiger Mehrproduktfertigung. Berlin-New York 1972, S. 87–114;Google Scholar
  7. 4c.
    Müller, E.: Simultane Losgrößen- und Reihenfolgeplanung bei mehrstufiger Mehrproduktfertigung unter besonderer Berücksichtigung des Kapazitäts-abgleichs. Opladen 1974, S. 40–67;Google Scholar
  8. 4d.
    Geitner, U. W.: Simulationsmodell für die Auftragsplanung eines Industriebetriebes. Krefeld 1983, S. 40–44;Google Scholar
  9. 4e.
    Großmann, A.: Rationeller Materialfluß in Produktionsstätten. Berlin-Köln 1981, S. 77.Google Scholar
  10. 5.
    Weber, K., Trzebiner, R., Tempelmeier, H.: Simulation mit GPSS: Lehr-und Handbuch zu GPSS (General Purpose Simulation System) mit wirtschaftswissenschaftlichen Anwendungsbeispielen. Bern-Stuttgart 1983, S. 64;.Google Scholar
  11. 5a.
    Rösmann, H.: Simulation mit GPSS. München-Wien 1978. Simulation 1978. (Hrsg.: K. Becker-Berke, R. Herschel, W. Hilberg, R. Piloty), S. 18.Google Scholar
  12. 6.
    Scheer, A.-W., Brandenburg, V., Krcmar H.: CAPSIM, Computer-am-Arbeitsplatz-Simulation, Ein Hilfsmittel zur Gestaltung wirtschaftlicher CAP-Systeme. Veröffentlichungen des Instituts für Wirtschaftsinformatik, H. 14 (1979), Hrsg.: A.-W. Scheer.Google Scholar
  13. 6a.
    Scheer, A.-W., Brandenburg, V., Krcmar, H.: Entwicklung eines Systems zur Analyse der Auswirkungen des Distributed Processing auf Tätigkeitsprofile und Arbeitsabläufe — Abschlußbericht. Saarbrücken 1982;Google Scholar
  14. 6b.
    Brandenburg, V., Krcmar, H.: CAPSIM — Computer-am-Arbeitsplatz-Simulation: Ein Hilfsmittel zur Gestaltung wirtschaftlicher CAP-Systeme. In: Simulationstechnik. 1. Symposium Simulationstechnik, Erlangen, April 1982, Proceedings. Hrsg.: M. Goller. Berlin-Heidelberg-New York 1982 (Informatik-Fachberichte, Bd. 56. Hrsg.: W. Brauer im Auftrag der Gesellschaft für Informatik (GI)), S. 46–55;CrossRefGoogle Scholar
  15. 6c.
    Brandenburg, V., Krcmar, H.: Simulation organisatorischer Abläufe mit CAPSIM. In: Simulationstechnik. 1. Symposium Simulationstechnik, Erlangen, April 1982, Proceedings. Hrsg.: M. Goller. Berlin-Heidelberg-New York 1982 (Informatik-Fachberichte, Bd. 56. Hrsg. W. Brauer im Auftrag der Gesellschaft für Informatik (GI)), S. 427–433;Google Scholar
  16. 6d.
    Brandenburg, V.: Simulation von Computer-am-Arbeitsplatz-Systemen. München 1983 (Wirtschaftsinformatik und Quantitative Bestriebswirtschaftslehre, Bd. 10. Hrsg.: D.B. Pressmar, Mithrsg.: A.-W. Scheer, Ch. Schneeweiß, H. Wagner);Google Scholar
  17. 6e.
    Brandenburg, V., Krcmar, H., Loos, P.: CAPSIM Benutzerhandbuch. Saarbrücken 1986;Google Scholar
  18. 6f.
    Krcmar, H.: Die Gestaltung von Computer-am-Arbeitsplatz-Systemen — Entwicklung von Alternativen und deren Bewertung durch Simulation. München 1984 (Wirtschaftsinformatik und Quantitative Betriebswirtschaftslehre, Bd. 15, Hrsg.: D.B. Pressmar, Mithrsg.: A.-W. Scheer, Ch. Schneeweiß, H. Wagner);Google Scholar
  19. 6g.
    Krcmar, H.: Die Gestaltung von Computer-am-Arbeitsplatz-Systemen — ablauforientierte Planung durch Simulation. Veröffentlichungen des Instituts für Wirtschaftsinformatik, H. 46 (1984). Hrsg.: A.-W. Scheer.Google Scholar
  20. 7.
    Niemeyer, G.: Die Simulation von Systemabläufen mit Hilfe von Fortran IV — GPSS auf Fortran-Basis. Berlin-New York 1972.Google Scholar
  21. 8.
    entnommen aus: Krcmar, H.: Gestaltung von Computer-am-Arbeitsplatz-Systemen — Entwicklung von Alternativen und deren Bewertung durch Simulation. München 1984 (Wirtschaftsinformatik und Quantitative Betriebswirtschaftslehre, Bd. 15. Hrsg.: D.B. Pressmar, Mithrsg.: A.-W. Scheer, Ch. Schneeweiß, H. Wagner), S. 167.Google Scholar
  22. 9.
    Weber, K., Trzebiner, R., Tempelmeier, H.: Simulation a.a.O., S. 62.Google Scholar
  23. 10.
    “Neuere Untersuchungen der Durchlaufzeit in Produktionsstätten ergaben bei losgebundener Fertigung im Mittel für die Vorgänge des Einwirkens einen Anteil von rund 33% an der Fertigungsdurchlaufzeit. 65% der Durchlaufzeit sind Liegezeiten…. Berücksichtigt man für den einzelnen Arbeitsgegenstand auch jene Liegezeiten, die durch Losbildung entstehen, steigt der Anteil der Liegezeiten des Arbeitsgegenstandes sogar bis auf 99,98% der Durchlaufzeit.” Großmann, A.: Rationeller Materialfluß in Produktionsstätten. Berlin-Köln 1981, S. 21.Google Scholar
  24. 10a.
    Weitere Untersuchungen ergaben folgenden Anteil der Warte- und Transportzeiten an den GesamtdurchlaufzeitenGoogle Scholar
  25. 10b.
    Scheer: 80%, vgl. Scheer, A.-W: Wirtschaftlichkeitsfaktoren EDV-orientierter betriebswirtschaftlicher Problemlösungen. Veröffentlichungen des Instituts für Wirtschaftsinformatik, H. 49 (1985), Hrsg.: A.-W. Scheer, S. 5;Google Scholar
  26. 10c.
    Wiendahl: 80%, vgl. Wiendahl, H.-P.: Grundlagen neuer Verfahren der Fertigungssteuerung. In: Statistisch orientierte Fertigungssteuerung. Hrsg.: 1621Institut für Fabrikanlagen der Universität Hannover (IFA). Hannover 1984, S. 1–19, insbes. S. 5;Google Scholar
  27. 10d.
    Hackstein: 80–90%, vgl. Hackstein, R.: Produktionsplanung und -Steuerung (PPS) — Ein Handbuch für die Betriebspraxis. Düsseldorf 1984, S. 94;Google Scholar
  28. 10e.
    Rittinghausen: 95%, vgl. Rittinghausen, H.: Integrierte Materialflußauto-matisierung in der Einzel- und Serienfertigung. München-Wien 1980 (Produktionstechnik — Berlin, Bd. 12. Hrsg.: G. Spur), S. 7.Google Scholar
  29. 11.
    Scheer, A.-W. unter Mitarbeit von Bolmerg, L., Demmer, H. und Helber, C: Wirtschafts- und Betriebsinformatik. München 1978, S. 164.Google Scholar
  30. 12.
    vgl. Andler, K.: Rationalisierung der Fabrikation und optimale Losgröße. Diss. Stuttgart 1929.Google Scholar
  31. 13.
    vgl. Hochstädter, D.: Optimale Bestellpolitiken für Ein- und Mehr-Lagermodelle. Lösungen und Approximationen. Witterschlick b. Bonn 1967Google Scholar
  32. 13a.
    Hochstädter, D.: Stochastische Lagerhaltungsmodelle. Berlin-Heidelberg-New York 1969 (Lecture Notes in Operations Research and Mathematical Economics, Bd. 10. Hrsg.: M. Beckmann, H. P. Künzi);Google Scholar
  33. 13b.
    Berg, C. C: Materialwirtschaft. Stuttgart-New York 1979Google Scholar
  34. 13c.
    Dinkelbach, W.: Zum Problem der Produktionsplanung in Ein- und Mehrproduktunternehmen. Würzburg-Wien 1964.Google Scholar
  35. 13d.
    Graf, H.: Methodenauswahl für die Materialbewirtschaftung in Maschinenbaubetrieben. Mainz 1977;Google Scholar
  36. 13e.
    Haseborg, F. ter: Optimale Lagerhaltungspolitiken für Ein- und Mehrproduktläger. Göttingen 1979;Google Scholar
  37. 13f.
    Klingst, A.: Optimale Lagerhaltung. Warum und wieviel bestellen? Würzburg-Wien 1971;Google Scholar
  38. 13g.
    Narath, H.: Die Ermittlung des wirtschaftlich günstigsten Lagerbestandes, des günstigsten Zeitpunktes der Nachbestellung und der Größe des Reservelagerbestandes. Zeitschrift für Betriebswirtschaftslehre, 4 (1972), S. 473–476;Google Scholar
  39. 13h.
    Rhode, R.: Kurzfristige Material- und Finanzplanung bei mehrfacher Zielsetzung. Diss. Würzburg 1981;Google Scholar
  40. 13i.
    Schneeweiß, Ch.: Modellierung industrieller Lagerhaltungssysteme. Einführung und Fallstudien. Berlin-Heidelberg-New York 1981;CrossRefGoogle Scholar
  41. 13k.
    Schneeweiß, Ch.: Industrielle Lagerhaltungsmodelle — eine modellierungstheoretische Übersicht. OR-Spektrum, 4 (1982), S. 63–77.CrossRefGoogle Scholar
  42. 14.
    vgl. Zacharias, C.-O.: Ein heuristisches Verfahren zur Behandlung des lost-sales-Falles bei der (s,S,T)-Bestellpolitik. Veröffentlichungen des Instituts für Wirtschaftsinformatik, H. 27 (1981), Hrsg.: A.-W. Scheer; Schneeweiß, Ch.: Industrielle Lagerhaltungsmodelle… a.a.O., insbes. S. 63Google Scholar
  43. 15.
    Schneeweiß, Ch.: Industrielle Lagerhaltungsmodelle… a.a.O., insbes. S. 63Google Scholar
  44. 16.
    vgl. Schneeweiß, Ch.: Modellierung industrieller Lagerhaltungssysteme. Einführung und Fallstudien. Berlin-Heidelberg-New York 1981, S. 6CrossRefGoogle Scholar
  45. Scheer, A.-W.: Absatzprognosen. Berlin-Heidelberg-New York-Tokyo 1983, S. 5.CrossRefGoogle Scholar
  46. 17.
    vgl. Tietz, B.: Die Grundlagen des Marketing. Bd.1: Die Marketing-Methoden, 2. Aufl., München 1975, S. 508;Google Scholar
  47. 17a.
    Scheer, A.-W.: Absatzprognosen, a.a.O., S. 94 f;Prognoserechnung. Hrsg.: P. Mertens. 4. Aufl., WUrzburg-Wien 1981, S. 35–46 u. 61–65Google Scholar
  48. 17b.
    Prognoserechnung. Hrsg.: P. Mertens. 4. Aufl., Würzburg-Wien 1981, S. 35–46 u. 61–65;Google Scholar
  49. 17c.
    Schneeweiß, Ch.: Modellierung industrieller Lagerhaltungssysteme… a.a.O., S. 95 f.Google Scholar
  50. 18.
    vgl. Scheer, A.-W.: Absatzprognosen, a.a.O., S. 121.Google Scholar
  51. 19.
    Scheer, A.-W.: Absatzprognosen, a.a.O.;Prognoserechnung. Hrsg.: P. Mertens, a.a.D.Google Scholar
  52. 19a.
    Prognoserechnung. Hrsg.: P. Mertens, a.a.O.Google Scholar
  53. 20.
    zu den kausalen Prognoseverfahren: Prognoserechnung. Hrsg.: P. Mertens, a.a.O.Google Scholar
  54. 20a.
    Scheer, A.-W.: Absatzprognosen, a.a.O. und die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  55. 21.
    System RM — Funktionsbeschreibung. Hrsg.: 1621Systeme, Anwendungen, Produkte in der Datenverarbeitung (SAP). Walldorf 1985, S. 121.Google Scholar
  56. 22.
    OPT als Planungs- und Simulationswerkzeug. Hrsg.: 1621Creative Output. o.O. 1986, S. 10–12.Google Scholar
  57. 23.
    z.B. Firma SAP, vgl. System RM — Funktionsbeschreibung. Hrsg.: 1621Systeme, Anwendungen, Produkte in der Datenverarbeitung (SAP). Walldorf 1985, S. 14–16Google Scholar
  58. 24.
    vgl. Schneeweiß, Ch.: Modellierung industrieller Lagerhaltungssysteme… a.a.O., S. 46.Google Scholar
  59. 25.
    vgl. Codd, E. F.: A Relational Model for Large Shared Data Banks. CACM, 13 (1971), S. 377–387.Google Scholar
  60. 26.
    z.B. VisiCalc (VisiCorp), Multiplan (Microsoft), Lotus 1–2-3 (Lotus), OPEN-ACCESS (SPI).Google Scholar
  61. 27.
    z. B. Whizzard, FCS-EPS (EPS), INFPLAN (Siemens).Google Scholar
  62. 28.
    Hartmann, H.: Materialwirtschaft. 2. Auflage, Stuttgart 1983, S. 91.Google Scholar
  63. 29.
    zur Kostenvergleichsrechnung siehe Wöhe, G.: Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre. 15. Auflage, München 1984, S. 684f.Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1987

Authors and Affiliations

  1. 1.Institut für WirtschaftsinformatikUniversität des SaarlandesSaarbrückenDeutschland

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