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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.

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M3 - Dissertation

ER -