Auszug
Die originäre Zielsetzung der hier diskutierten quantitativen Modelle zur auftragsbezogenen Planung besteht darin, eine verbesserte Entscheidungsfindung in konkreten industriellen Anwendungsfällen der variantenreichen Serienproduktion herbeizuführen. Hierzu ist allerdings die Bereitstellung der Modelle als Bestandteil eines betrieblichen Planungssystems sowie dessen Überführung in den operativen Betrieb erforderlich. Diese Überführung gestaltet sich in praxi als komplexe Aufgabenstellung, bei der eine Vielzahl spezifischer Einflussfaktoren zu berücksichtigen ist. Dabei begründen die Einmaligkeit des Vorhabens sowie dessen zeitliche Begrenzung einen projekthaften Charakter444. Ziel von den sich so ableitenden Einführungsprojekten ist es sicherzustellen, dass die mit dem Planungssystem verfolgten Ziele erreicht werden.
Vergleiche zu den Grundlagen von Projekten auch z.B. Keßler/Winkelhofer (2004), S. 9.
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Literatur
Vergleiche etwa Zoryk-Schalla (2002), S. 93ff.; Umble et al. (2003); Petroni (2002), Motwani et al. (2002); Hong/Kim (2003); ein umfassender Literaturüberblick ist in Esteves/Pastor (2001) gegeben.
Wetterauer / Meyr (2008)
In Anlehnung an Wetterauer / Meyr (2008).
Motwani et al. (2002)
Kettinger (1997)
Buxmann et al. (2003), S. 95ff.
Mertens et al. (1991)
Wetterauer / Meyr (2008) bezeichnen dieses als Mini-Protoyp.
Mertens et al. (1991)
Hier wird bewusst eine Unterscheidung vorgenommen, die von der geläufigen Differenzierung nach Stamm-und Bewegungsdaten abweicht. Dem Verständnis dieser Arbeit entsprechend, fallen Bewegungsdaten vollumfänglich in den Bereich der organisationalen Parameter. In Bezug auf die Stammdaten wird demgegenüber keine eindeutige Zuordnung vorgenommen. Vielmehr erfolgt eine Unterscheidung entsprechend ihrer inhaltlichen Bedeutung. Demnach sind im Hinblick auf die Bestimmung der Parameter, wie nachfolgend noch detailliert wird, maßgebliche Unterschiede zu verzeichnen.
Sollten Quoten von Relevanz sein, so lassen auch diese sich aus dem auftragsanonymen Planungssystem übernehmen.
Vergleiche etwa Scheer et al. (1994) oder Heß (1997).
Siehe auch Ackermann / Turowski (2007).
Mertens et al. (1991)
Dittrich (2006)
Gegenstand der Ausführungen ist die Produktionsplanungskomponente der Software mySAP ERP.
Der Fokus wird im Nachfolgenden auf die zuvor eingeführten Konfigurationsparameter gelegt. Stellvertretend und eineindeutig wird hierfür die abkürzende Bezeichnung Parameter verwendet.
Aktuelle Übersichten finden sich u.a. in Ehrgott / Gandibleux (2000), Tamiz et al. (1998) und Steuer et al. (1996).
Vergleiche auch Hwang / Yoon (1981) oder Zimmermann/Gutsche (1991), S. 30.
Zum Effizienzbegriff siehe Dyckhoff (1994), S. 89f.
Zudem werden interaktive Methoden unterschieden, bei denen der Entscheidungsträger seine Präferenzen in einem iterativen Prozess unter Berücksichtigung der Ergebnisse spezifischer Angaben formuliert (z.B. Ehrgott / Gandibleux (2000); Isermann (1991)).
Jones et al. (2002a) Klein/Scholl (2004), S. 334f.; grundlegende Prämisse von Kompromissmodellen ist das Konzept des Nutzens (Bamberg/Coenenberg (2006), S. 35ff.).
Jones et al. (2002b)
Nitzsch (2002), S. 103f.
Klein / Scholl (2004), S. 207
Eykhoff (1974), S. 4
Oliva (2003)
Law / Kelton (2000), S. 553
Fu (1994) bezeichnet statische Ansätze daher auch als stationäre Kontrolle.
Feichtinger / Hartl (1986)
Schiemenz (1982)
Eine Aggregation ist grundsätzlich nicht zwingend erforderlich (siehe Ausführungen zur multikriteriellen Entscheidungsfindung und insbesondere zu den interaktiven Verfahren). Gleichwohl sind Aussagen über die Präferenz Voraussetzung eines automatisierten Konfigurationsprozesses.
Volling / Spengler (2008)
Gemäß Ewert/Wagenhofer entspricht dieses Verständnis der Kosten-Leistungs-Konzeption III (Ewert / Wagenhofer (2008), S. 54ff.).
Zur Bestimmung der Kosten siehe auch Abschnitt 3.3.2.
Anderson et al. (2000), S. 588.
Ursachen liegen u.a. in der Mehrdimensionalität der Ressourcennachfrage und kombinatorischen Effekte zwischen den Aufträgen. Die zugehörige Entscheidungssituation gleicht demnach der Ausgangslage beim Revenue Management van Slyke / Young (2000).
Hanne (2001)
Hanne (2001), S. 8f.
Zur Berechnung des Fehlers schlägt Hanne verschiedene Maße wie beispielsweise den quadratischen Fehler vor.
Lin / Krajewski (1992); Chand et al. (2002); Scholl et al. (2004)
Scholl et al. (2004); Scholl (2001), S. 317
Als weitere Eigenschaften ergänzen Nelson (2004) das Vorhandensein eines stochastischen Inputprozesses sowie eines Outputprozesses, der die interessierenden (System-)Größen abildet.
Biethahn et al. (2004), S. 14.
Pflug (1996), S. 1.
Heuristiken sind Verfahren bzw. Mengen konsistenter Regeln, die darauf zielen gute Lösungen in akzeptabler Rechenzeit zu generieren. Hierzu vertiefend siehe Voss (2001) sowie die dort angegebenen Quellen.
Für eine Diskussion der Konvexität von Zielfunktionen im Kontext der simulationsbasierten Optimierung siehe Gosavi (2003), S. 323.
Law / Kelton (2000), S. 657
Fu (2001), S. 53.
Vergleiche auch Fu et al. (2005) bzw. Tekin/Sabuncuoglu (2004).
Swisher et al. (2000); Gosavi (2003), S. 4 differenziert ferner zwischen der statischen Betrachtung und der dynamischen Anpassung der Parameter im Zeitverlauf (engl. control optimization).
Fu (1994); Gosavi (2003)
Evans et al. (1991), Law/Kelton (2000), S. 658f.
Aktuelle Literaturüberblicke finden sich in Swisher et al. (2000); Fu et al. (2005); April et al. (2003); Tekin/Sabuncuoglu (2004); Evans et al. (1991)
April et al. (2003)
Für umfassende Übersichten siehe Osman / Laporte (1996), Voss (2001) oder Gendreau/Potvin (2005).
Fu et al. (2005)
Siehe hierzu auch Goldsman et al. (2005) sowie dort angegebene Quellen.
Weitere Details sind im Anhang gegeben.
Beschränkungen der Nachbarschaft ergeben sich etwa durch die Grenzen des Lösungsraums oder das globale Suchverfahren (z.B. aufgrund gesperrter Konfigurationen).
Vergleiche z.B. Ohl (2000); Makridakis et al. (1998); auch sind entsprechende Verfahren in aktuellen APS hinterlegt (z.B. SAP 2005a).
Im Rahmen von Tabu-Search-Verfahren wird die Auswahlentscheidung etwa durch die Selektionsstrategie festgelegt. Mögliche Selektionsstrategien umfassen die Best-Acceptance (Wahl der besten zulässige Lösung der Nachbarschaft) und die First-Acceptance-Strategie (Wahl der ersten zulässigen Lösung). Mögliche Erweiterungen ergeben sich durch Aspirationskriterien (z.B. die Zielerreichungsaspiration oder die Standardaspiration) (Glover / Laguna (1997), Kap. 3.).
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(2009). Anwendungsspezifische Konfiguration des Planungssystems. In: Auftragsbezogene Planung bei variantenreicher Serienproduktion. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-8071-7_8
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Publisher Name: Gabler
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