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Einfluss und Ursachen von Variabilität in der kunden-auftragsspezifischen Produktion

Definition und Integration von quantitativen Kriterien für die variabilitätsbasierte Maschinenbelegungsplanung
  • , and
Published/Copyright: December 2, 2019
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Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
From the journal Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Volume 114 Issue 11

Kurzfassung

Zur Wahrung ihrer Wettbewerbsfähigkeit ist von Unternehmen mit kundenauftragsspezifischer Produktion ein hohes Maß an Flexibilität zum Umgang mit wertschöpfender und nicht wertschöpfender Variabilität erforderlich. Der vorliegende Beitrag definiert 14 Variabilitätskriterien inklusive mathematischer Beschreibungen dieser, die im Folgenden den Input einer auf die Bedürfnisse der kundenauftragsspezifischen Produktion angepassten variabilitätsberücksichtigenden Maschinenbelegungsplanung darstellen.

Abstract

Definition and integration of quantitative criteria for variability-considering machine allocation planning. In order to maintain their competitiveness, companies with customer-specific productions require a high degree of flexibility in dealing with value-adding and non-value-adding variability. This article defines 14 variability criteria, including mathematical descriptions of these, which in the following represent the input of a variability-considering machine allocation planning approach adapted to the needs of customer order-specific production.

Patrick Wolf, M. Sc., geb. 1989, studierte Informatik an der Technischen Universität Dortmund. Seit 2017 ist er am Institut für Produktionssysteme angestellt und ist in den Themenbereichen Variabilität in der kundenspezifischen Produktion, Digital Manufacturing und Softwaregestaltung im produktiven Umfeld tätig.

Prof. Dr.-Ing. Jochen Deuse, geb. 1967, leitet seit 2005 den Lehrstuhl für Arbeits- und Produktionssysteme und seit 2012 das aus dem Lehrstuhl hervorgegangene Institut für Produktionssysteme der TU Dortmund. Seit April 2019 ist er neben seiner Tätigkeit am IPS auch als Professor an der Faculty of Engineering and Information Technology, School of Mechanical and Mechatronic Engineering, im Bereich Advanced Manufacturing/Industry 4.0 an der University of Technology Sydney tätig. Er promovierte 1998 am Laboratorium für Werkzeugmaschinen und Betriebslehre (WZL) der RWTH Aachen. Anschließend war er in leitender Funktion für die Bosch-Gruppe im In- und Ausland tätig.

Dr.-Ing. Ralph Richter, geb. 1957, leitet seit 2019 in Zusammenarbeit mit Prof. Dr.-Ing Jochen Deuse das Institut für Produktionssysteme der TU Dortmund. Zuvor war er bereits seit 2018 als Gastwissenschaftler an der TU Dortmund tätig. Er promovierte 1991 am Fraunhofer Institut für Arbeitswissenschaft und Organisation (IAO). Anschließend war er in verschiedenen leitenden Positionen für die Bosch-Gruppe im In- und Ausland tätig.

Literatur

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Online erschienen: 2019-12-02
Erschienen im Druck: 2019-11-28

© 2019, Carl Hanser Verlag, München

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  43. Maschinelles Lernen
  44. Merkmalsbasierte Qualitätsprädiktion durch maschinelles Lernen
  45. Vorschau/Preview
  46. Vorschau
https://doi.org/10.3139/104.112184

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