Wissensbasierte Ansätze für das operative Produktionsmanagement in der flexibilitätsorientierten Prozessindustrie

Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und HabilitationsschriftenDissertation

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Wissensbasierte Ansätze für das operative Produktionsmanagement in der flexibilitätsorientierten Prozessindustrie. / Rainer, Christian.
2013. 251 S.

Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und HabilitationsschriftenDissertation

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title = "Wissensbasierte Ans{\"a}tze f{\"u}r das operative Produktionsmanagement in der flexibilit{\"a}tsorientierten Prozessindustrie",
abstract = "Der Anfang der 1990er Jahre einsetzende Trend in Richtung einer kundenindividuellen Produktion f{\"u}hrte zur Weiterentwicklung von Produktionsstrategien wie Computer Integrated Manufacturing, Total Quality Management, Lean Management und Agile Manufacturing. Agile Manufacturing zielt vor allem auf eine h{\"o}here Flexibilit{\"a}t der Produktion ab, d.h. die F{\"a}higkeit eines Produktionssystems, sich an unvorhergesehene Ver{\"a}nderungen von Produktionssituationen anzupassen. Auf der anderen Seite f{\"u}hrte die rasante Entwicklung der IT zu einer Verbesserung der computergest{\"u}tzten Produktionsplanung- und Steuerungssysteme und zur Entwicklung von wissensbasierten Ans{\"a}tzen. An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an. Das Ziel besteht darin einen Beitrag zur L{\"o}sung von Forschungsfragen zu leisten, welche sich mit wissensbasierten Ans{\"a}tzen zur Analyse und Verbesserung von Produktionssystemen auseinandersetzen. Der Fokus liegt dabei auf flexibilit{\"a}tsorientierten Produktionssystemen der Prozessindustrie, welche bisher in der Forschung noch wenig betrachtet wurden. Kern dieser Arbeit ist die Beantwortung der Frage, mit welchen wissensbasierten Ans{\"a}tzen das operative Produktionsmanagement in der flexibilit{\"a}tsorientierten Prozessindustrie gestaltet und verbessert werden kann. Nach einer betriebstypologischen Charakterisierung der flexibilit{\"a}tsorientierten Prozessindustrie wird dazu ein - auf bestehenden Supply Chain Managementans{\"a}tzen basierendes - Verfahren f{\"u}r die kollaborative Materialbedarfsplanung entwickelt. Durch Verbesserung des Wissenstransfers konnte dadurch die Liefertreue am Beispiel einer Supply Chain der Aluminiumindustrie deutlich gesteigert werden. Weiters besch{\"a}ftigt sich diese Arbeit mit Data-Mining und erl{\"a}utert den Einsatz von Data-Mining Methoden, um potenziell n{\"u}tzliches Wissen zu entdecken, das in bestehenden Daten der Produktionsplanungssysteme implizit vorhanden ist, und zur Ableitung von Planungsregeln sowie zur Verbesserung logistischer Zielgr{\"o}{\ss}en beitragen kann. Die Anwendung des Vorgehenskonzeptes resultiert in einen Ansatz f{\"u}r eine wissensbasierte Produktionsplanung und brachte in einem flexibilit{\"a}tsorientierten integrierten Aluminiumwalzwerk eine signifikante Reduktion der Durchlaufzeit und Best{\"a}nde f{\"u}r eine definierte Prozessstrecke. Verallgemeinert k{\"o}nnen mit dieser als Lean-Data-Mining bezeichneten Vorgehensweise Verschwendungen in der Produktion mittels Data-Mining entdeckt werden, mit dem Ziel Verbesserungsma{\ss}nahmen abzuleiten und die Prozesse mit m{\"o}glichst geringer Verschwendung, wie mit m{\"o}glichst kurzen Durchlaufzeiten, also Lean zu gestalten.",
keywords = "production management, production planning, supply chain management, process industries, aluminum, flexibility, data mining, planning rules, process model, lean, Produktionsmanagement, Produktionsplanung, Supply Chain Management, Prozessindustrie, Aluminium, Flexibilit{\"a}t, Data Mining, Planungsregeln, Vorgehensmodell, Lean",
author = "Christian Rainer",
note = "nicht gesperrt",
year = "2013",
language = "Deutsch",

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T1 - Wissensbasierte Ansätze für das operative Produktionsmanagement in der flexibilitätsorientierten Prozessindustrie

AU - Rainer, Christian

N1 - nicht gesperrt

PY - 2013

Y1 - 2013

N2 - Der Anfang der 1990er Jahre einsetzende Trend in Richtung einer kundenindividuellen Produktion führte zur Weiterentwicklung von Produktionsstrategien wie Computer Integrated Manufacturing, Total Quality Management, Lean Management und Agile Manufacturing. Agile Manufacturing zielt vor allem auf eine höhere Flexibilität der Produktion ab, d.h. die Fähigkeit eines Produktionssystems, sich an unvorhergesehene Veränderungen von Produktionssituationen anzupassen. Auf der anderen Seite führte die rasante Entwicklung der IT zu einer Verbesserung der computergestützten Produktionsplanung- und Steuerungssysteme und zur Entwicklung von wissensbasierten Ansätzen. An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an. Das Ziel besteht darin einen Beitrag zur Lösung von Forschungsfragen zu leisten, welche sich mit wissensbasierten Ansätzen zur Analyse und Verbesserung von Produktionssystemen auseinandersetzen. Der Fokus liegt dabei auf flexibilitätsorientierten Produktionssystemen der Prozessindustrie, welche bisher in der Forschung noch wenig betrachtet wurden. Kern dieser Arbeit ist die Beantwortung der Frage, mit welchen wissensbasierten Ansätzen das operative Produktionsmanagement in der flexibilitätsorientierten Prozessindustrie gestaltet und verbessert werden kann. Nach einer betriebstypologischen Charakterisierung der flexibilitätsorientierten Prozessindustrie wird dazu ein - auf bestehenden Supply Chain Managementansätzen basierendes - Verfahren für die kollaborative Materialbedarfsplanung entwickelt. Durch Verbesserung des Wissenstransfers konnte dadurch die Liefertreue am Beispiel einer Supply Chain der Aluminiumindustrie deutlich gesteigert werden. Weiters beschäftigt sich diese Arbeit mit Data-Mining und erläutert den Einsatz von Data-Mining Methoden, um potenziell nützliches Wissen zu entdecken, das in bestehenden Daten der Produktionsplanungssysteme implizit vorhanden ist, und zur Ableitung von Planungsregeln sowie zur Verbesserung logistischer Zielgrößen beitragen kann. Die Anwendung des Vorgehenskonzeptes resultiert in einen Ansatz für eine wissensbasierte Produktionsplanung und brachte in einem flexibilitätsorientierten integrierten Aluminiumwalzwerk eine signifikante Reduktion der Durchlaufzeit und Bestände für eine definierte Prozessstrecke. Verallgemeinert können mit dieser als Lean-Data-Mining bezeichneten Vorgehensweise Verschwendungen in der Produktion mittels Data-Mining entdeckt werden, mit dem Ziel Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten und die Prozesse mit möglichst geringer Verschwendung, wie mit möglichst kurzen Durchlaufzeiten, also Lean zu gestalten.

AB - Der Anfang der 1990er Jahre einsetzende Trend in Richtung einer kundenindividuellen Produktion führte zur Weiterentwicklung von Produktionsstrategien wie Computer Integrated Manufacturing, Total Quality Management, Lean Management und Agile Manufacturing. Agile Manufacturing zielt vor allem auf eine höhere Flexibilität der Produktion ab, d.h. die Fähigkeit eines Produktionssystems, sich an unvorhergesehene Veränderungen von Produktionssituationen anzupassen. Auf der anderen Seite führte die rasante Entwicklung der IT zu einer Verbesserung der computergestützten Produktionsplanung- und Steuerungssysteme und zur Entwicklung von wissensbasierten Ansätzen. An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an. Das Ziel besteht darin einen Beitrag zur Lösung von Forschungsfragen zu leisten, welche sich mit wissensbasierten Ansätzen zur Analyse und Verbesserung von Produktionssystemen auseinandersetzen. Der Fokus liegt dabei auf flexibilitätsorientierten Produktionssystemen der Prozessindustrie, welche bisher in der Forschung noch wenig betrachtet wurden. Kern dieser Arbeit ist die Beantwortung der Frage, mit welchen wissensbasierten Ansätzen das operative Produktionsmanagement in der flexibilitätsorientierten Prozessindustrie gestaltet und verbessert werden kann. Nach einer betriebstypologischen Charakterisierung der flexibilitätsorientierten Prozessindustrie wird dazu ein - auf bestehenden Supply Chain Managementansätzen basierendes - Verfahren für die kollaborative Materialbedarfsplanung entwickelt. Durch Verbesserung des Wissenstransfers konnte dadurch die Liefertreue am Beispiel einer Supply Chain der Aluminiumindustrie deutlich gesteigert werden. Weiters beschäftigt sich diese Arbeit mit Data-Mining und erläutert den Einsatz von Data-Mining Methoden, um potenziell nützliches Wissen zu entdecken, das in bestehenden Daten der Produktionsplanungssysteme implizit vorhanden ist, und zur Ableitung von Planungsregeln sowie zur Verbesserung logistischer Zielgrößen beitragen kann. Die Anwendung des Vorgehenskonzeptes resultiert in einen Ansatz für eine wissensbasierte Produktionsplanung und brachte in einem flexibilitätsorientierten integrierten Aluminiumwalzwerk eine signifikante Reduktion der Durchlaufzeit und Bestände für eine definierte Prozessstrecke. Verallgemeinert können mit dieser als Lean-Data-Mining bezeichneten Vorgehensweise Verschwendungen in der Produktion mittels Data-Mining entdeckt werden, mit dem Ziel Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten und die Prozesse mit möglichst geringer Verschwendung, wie mit möglichst kurzen Durchlaufzeiten, also Lean zu gestalten.

KW - production management

KW - production planning

KW - supply chain management

KW - process industries

KW - aluminum

KW - flexibility

KW - data mining

KW - planning rules

KW - process model

KW - lean

KW - Produktionsmanagement

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KW - Supply Chain Management

KW - Prozessindustrie

KW - Aluminium

KW - Flexibilität

KW - Data Mining

KW - Planungsregeln

KW - Vorgehensmodell

KW - Lean

M3 - Dissertation

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