Trotz einer permanenten Weiterentwicklung der in der Praxis weit verbreiteten hierarchisch-funktional strukturierten Planungssysteme konnten die Probleme der Produktionsplanung bislang nicht überzeugend gelöst werden. Als Alternative werden deshalb Konzepte analysiert, die Dispositionsfunktionen integrieren und das Dispositionsproblem nach objekt- bzw. produktbezogenen Kriterien hierarchisch strukturieren, wobei auch dezentrale Konzepte erwogen werden. Um die Vorteile objektbezogener Modelle zu nutzen und gleichzeitig unvorhergesehene Ereignisse adäquat zu antizipieren, wird das Konzept HIerarchische PROduktionsplanung mit Fuzzy Interaktiven Tools (HIPROFIT) entwickelt. HIPROFIT umfaßt u.a. das neue fuzzy-clusteranalytische Verfahren (CLAZZI) sowie das Fuzzy-Mehrzielsatisfizierungsverfahren FULPAL.
Reihe
Thesis
Auflage
Sprache
Verlagsort
Frankfurt a.M.
Deutschland
Zielgruppe
Editions-Typ
Illustrationen
Maße
Höhe: 21 cm
Breite: 14.8 cm
Gewicht
ISBN-13
978-3-631-34235-0 (9783631342350)
Schweitzer Klassifikation
Der Autor: Peter Rausch wurde 1969 in Frankfurt am Main geboren. Von 1988 bis 1993 Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Universität Frankfurt am Main. 1993 Abschluß als Diplom-Kaufmann. Von 1994 bis 1998 Doktorand am Institut für Statistik und Mathematik an der Universität Frankfurt am Main; 1998 Promotion. Seit 1998 ist er als Berater und Systemanalytiker in einem Dienstleistungsunternehmen tätig.
Aus dem Inhalt: Systeme der hierarchischen Produktionsplanung - Aggregation als Instrument der Problemdekomposition - Die «klassische» PPS (das MRP II-Konzept) - Das Modell von Hax und Meal - Funktionale vs. objektbezogene Systeme - Dezentralisierungskonzepte - Marktähnliche Konzepte - Clusteranalyse-gestützte Konstruktion linearer Modelle - Fuzziness in hierarchischen Produktionsplanungssystemen - Hierarchische Produktionsplanung mit fuzzy interaktiven Tools - Fuzzybasierte Clusteranalysen - Interaktive Verfahren der Fuzzy-Mehrzieloptimierung - Interaktives Disponieren mit HIPROFIT - Interaktives Disponieren mit fuzzy-stochastischen Daten.
