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Beschreibung
Im Rahmen der kapazitätsorientierten Produktionsplanung stellt die Losgrößenplanung das zentrale Bindeglied zwischen der Hauptproduktionsprogrammplanung und der Ressourceneinsatzplanung dar. Allerdings scheitern die in den neueren Advanced-Planning-Systemen integrierten Standardansätze in der betrieblichen Praxis häufig an der Erstellung zulässiger Produktionspläne. Florian Sahling entwickelt für das mehrstufige Losgrößenproblem mit Kapazitätsrestriktionen einen Lösungsansatz auf der Basis der mathematischen Optimierung. In umfangreichen numerischen Untersuchungen zeigt der Autor, dass seine Fix-and-Optimize-Heuristik sehr leistungsfähig in Hinblick auf die Lösungsgüte und Rechenzeit ist. Zudem ist sie auch sehr flexibel, sodass Modellerweiterungen recht leicht algorithmisch umgesetzt werden können.
Im Rahmen der kapazitätsorientierten Produktionsplanung stellt die Losgrößenplanung das zentrale Bindeglied zwischen der Hauptproduktionsprogrammplanung und der Ressourceneinsatzplanung dar. Allerdings scheitern die in den neueren Advanced-Planning-Systemen integrierten Standardansätze in der betrieblichen Praxis häufig an der Erstellung zulässiger Produktionspläne. Florian Sahling entwickelt für das mehrstufige Losgrößenproblem mit Kapazitätsrestriktionen einen Lösungsansatz auf der Basis der mathematischen Optimierung. In umfangreichen numerischen Untersuchungen zeigt der Autor, dass seine Fix-and-Optimize-Heuristik sehr leistungsfähig in Hinblick auf die Lösungsgüte und Rechenzeit ist. Zudem ist sie auch sehr flexibel, sodass Modellerweiterungen recht leicht algorithmisch umgesetzt werden können.
Über den Autor
Dr. Florian Sahling ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover am Institut für Produktionswirtschaft (Prof. Dr. Stefan Helber).
Zusammenfassung
Im Rahmen der kapazitätsorientierten Produktionsplanung stellt die Losgrößenplanung das zentrale Bindeglied zwischen der Hauptproduktionsprogrammplanung und der Ressourceneinsatzplanung dar. Allerdings scheitern die in den neueren Advanced-Planning-Systemen integrierten Standardansätze in der betrieblichen Praxis häufig an der Erstellung zulässiger Produktionspläne. Florian Sahling entwickelt für das mehrstufige Losgrößenproblem mit Kapazitätsrestriktionen einen Lösungsansatz auf der Basis der mathematischen Optimierung. In umfangreichen numerischen Untersuchungen zeigt der Autor, dass seine Fix-and-Optimize-Heuristik sehr leistungsfähig in Hinblick auf die Lösungsgüte und Rechenzeit ist. Zudem ist sie auch sehr flexibel, sodass Modellerweiterungen recht leicht algorithmisch umgesetzt werden können.
Inhaltsverzeichnis
Einordnung und Klassifizierung von Problemen der Losgrößenplanung.- Modellformulierungen für mehrstufige Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen.- Algorithmische Ansätze zur Lösung dynamischer Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen.- Eine iterative Fix&Optimize-Heuristik zur Lösung des mehrstufigen Losgrößenproblems mit Kapazitätsrestriktionen.- Anwendung der Fix&Optimize-Heuristik zur Lösung des MLCLSP-L.- Anwendung der Fix&Optimize-Heuristik auf ein Losgrößenproblem mit reihenfolgeabhängigen Rüstvorgängen aus der Lebensmittelindustrie.- Betriebswirtschaftliche Bewertung und Ausblick.
Details
| Erscheinungsjahr: | 2010 |
|---|---|
| Fachbereich: | Betriebswirtschaft |
| Genre: | Recht, Sozialwissenschaften, Wirtschaft |
| Rubrik: | Recht & Wirtschaft |
| Medium: | Taschenbuch |
| Reihe: | Produktion und Logistik |
| Inhalt: |
xxxi
208 S. 38 s/w Illustr. 208 S. 38 Abb. |
| ISBN-13: | 9783834920737 |
| ISBN-10: | 3834920738 |
| Sprache: | Deutsch |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: | Sahling, Florian |
| Hersteller: |
Gabler Verlag
Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler Produktion und Logistik |
| Verantwortliche Person für die EU: | Springer Gabler in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, D-69121 Heidelberg, juergen.hartmann@springer.com |
| Maße: | 210 x 148 x 15 mm |
| Von/Mit: | Florian Sahling |
| Erscheinungsdatum: | 14.01.2010 |
| Gewicht: | 0,354 kg |