E-Book, Deutsch, Band 14, 282 Seiten, eBook
Wittemann Produktionsplanung mit verdichteten Daten
1985
ISBN: 978-3-642-48175-8
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark
E-Book, Deutsch, Band 14, 282 Seiten, eBook
Reihe: Betriebs- und Wirtschaftsinformatik
ISBN: 978-3-642-48175-8
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark
Zielgruppe
Research
Autoren/Hrsg.
Weitere Infos & Material
1. Zielsetzung.- 2. Unterstützung der Produktionsplanung und -steuerung.- 2.1 Grenzen der Produktionsplanung bei Verwendung detaillierter Daten.- 2.1.1 Inhalt und Bedeutung von Produktionsplanungsmodellen und Produktionsplanungssystemen.- 2.1.1.1 Die Begriffe “Produktionsplanungsmodell” und “Produktionsplanungssystem”.- 2.1.1.2 Einsatz von Produktiohsplanungsmodellen und Produktionsplanungssystemen.- 2.1.2 Software zur Produktionsplanung und -steuerung.- 2.1.2.1 Software nach dem Sukzessivplanungskonzept.- 2.1.2.2 Benutzergesteuerte Softwareprodukte.- 2.1.2.3 Ansätze zur Produktionsprogra m mplanung.- 2.2 Ansätze zur Reduzierung des Datenvolumens in Produktionsplanungssystemen.- 2.2.1 Zielsetzungen.- 2.2.2 Exemplarische Vorgehensweisen.- 2.2.2.1 Auswahl von Daten.- 2.2.2.1.1 Bedeutung.- 2.2.2.1.2 Verfahren.- 2.2.2.2 Zusammenfassung von Daten.- 2.2.2.2.1 Bedeutung.- 2.2.2.2.2 Verfahren.- 2.3 Aggregationsansätze aus dem Gebiet des Operations Research.- 2.3.1 Theoretischer Hintergrund.- 2.3.2 Ausgewählte Ansätze.- 3. Vorschläge zur Aggregation von Datenbeständen in Produktionsplanungssystemen.- 3.1 Eingrenzung des Begriffs Aggregation.- 3.2 Formulierung eines “vollständigen” Modells.- 3.2.1 Prämissen zur Modellerstellung.- 3.2.1.1 Eingehende Variablen.- 3.2.1.2 Nebenbedingungen.- 3.2.1.3 Periodizität.- 3.2.2 Modellformulierung.- 3.2.3 Daten.- 3.2.3.1 Datenbasis.- 3.2.3.2 Fallzahlen.- 3.2.4 Modellbeispiel.- 3.2.5 Interpretation der Lösung.- 3.3 Reduzierung der Modellgröße durch Einsatz der BOUNDING-Technik.- 3.3.1 Prämissen und Daten.- 3.3.2 Modellformulierung.- 3.3.3 Interpretation der Lösung.- 3.4 Reduzierung der Modellgröße durch Aggregation der Datenbestände.- 3.4.1 Vorgehensweise.- 3.4.2 Die Erzeugung aggregierter Datenbestände.- 3.4.2.1 Vorüberlegungen und Möglichkeiten der Aggregation von Produktionsdaten.- 3.4.2.1.1 Aggregation von Teilen.- 3.4.2.1.2 Aggregation von Betriebsmittelgruppen.- 3.4.2.1.3 Aggregation sonstiger Daten.- 3.4.2.2 Alternativen zur Reduzierung der Datenbestände.- 3.4.2.3 Entwurf einer Datenbasis zur Abspeicherung aggregierter Daten.- 3.4.3 Verwendetes Vorgehen zur Aggregation der Daten.- 3.4.3.1 Einsatz der Clusteranalyse.- 3.4.3.2 Aggregationsalgorithmus und Abspeicherung der gewonnenen Daten.- 3.4.3.3 Bildung von Produktgruppen und Teilefamilien.- 3.4.3.4 Einstellen neuer Daten in die Datenbasis.- 3.4.4 Modellformulierung mit aggregierten Daten.- 3.4.4.1 Verwendung aggregierter Teilevariablen.- 3.4.4.1.1 Modell mit aggregierten Teilevariablen.- 3.4.4.1.2 Algorithmus zur Modellgenerierung und Erläuterung anhand des Modellbeispiels.- 3.4.4.2 Modell mit aggregierten Teilevariablen und aggregierten Betriebsmittelgruppen.- 3.4.5 Interpretation der Ergebnisse.- 3.5 Variationen bei der Modellformulierung.- 3.5.1 Kumulation von Kapazitäten.- 3.5.2 Berücksichtigung von Werkzeugrestriktionen.- 3.5.3 Vernachlässigung der Lagervariablen und Mengenkontinuitätsbedingungen.- 3.5.4 Variation des Periodenrasters.- 3.5.5 Betrachtung von Modellausschnitten.- 3.6 Ergänzende Maßnahmen.- 3.6.1 Verfahren zur Erhöhung der Genauigkeit.- 3.6.2 Weitere Möglichkeiten zur Reduzierung der Nebenbedingungen im LP.- 4. Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes aggregierter Datenbestände.- Abbildungsverzeichnis.- 1. MPS-Format für die LP-Struktur der verwendeten Beispieldaten.- 2. DDL für die RECORDS und SETS zur Abspeicherung aggregierter Daten in UDS.
