Quantifizierung von Unsicherheiten in auftragsbezogenen Produktionsnetzen

Die zuverlässige Einhaltung von Lieferzusagen stellt ein wichtiges Kriterium bei der Auswahl der Teilnehmer eines auftragsbezogenen Produktionsnetzes dar. Für die objektive Bewertung der Lieferzuverlässigkeit der potenziellen Netzwerkteilnehmer bedarf es der Quantifizierung der relevanten Unsicherhe...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Zschorn, Lars
Other Authors: TU Chemnitz, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Format: Doctoral Thesis
Language:deu
Published: Universitätsbibliothek Chemnitz 2007
Subjects:
Online Access:http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200702128
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200702128
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/5523/data/Zschorn_toc.html
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/5523/data/Zschorn_Diss.pdf
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/5523/data/Zschorn_Diss.ps
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/5523/20070212.txt
Description
Summary:Die zuverlässige Einhaltung von Lieferzusagen stellt ein wichtiges Kriterium bei der Auswahl der Teilnehmer eines auftragsbezogenen Produktionsnetzes dar. Für die objektive Bewertung der Lieferzuverlässigkeit der potenziellen Netzwerkteilnehmer bedarf es der Quantifizierung der relevanten Unsicherheiten integriert in einen allgemein gültigen Ansatz der Verfügbarkeitsprüfung. Die Arbeit stellt daraus resultierend Ansätze zur Berechnung der Unsicherheit vor. Durch die Quantifizierung der Unsicherheit innerhalb der Unternehmen ergibt sich zudem die Möglichkeit der flexiblen, situationsabhängigen Nutzung des für langfristige Rahmenverträge reservierten Sicherheitsbestandes zur Befriedigung kurzfristiger Anfragen. Diese Aufgabe unterstützt ein konfigurierbares Modell zur Entscheidungsunterstützung, das auf einem Neuro-Fuzzy-System basiert. Die Kennzahlen der Lieferzuverlässigkeit unterliegen einem dynamischen Verhalten während des Wertschöpfungsprozesses in dem auftragsbasierten Produktionsnetz. Durch die Integration dieser Kennzahlen in das Management dieses Prozesses ergibt sich die Möglichkeit, aus der Zunahme der Unsicherheit mögliche Störungen und deren Auswirkungen bereits vor ihrem Eintreten zu erfassen und im Rahmen eines präventiven Störungsmanagements zu agieren.