Mehrstufige Losgrößenplanung bei Kapazitätsrestriktionen: Produktion und Logistik
Autor Florian Sahling Cuvânt înainte de Prof. Dr. Stefan Helberde Limba Germană Paperback – 14 ian 2010
Din seria Produktion und Logistik
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Specificații
ISBN-13: 9783834920737
ISBN-10: 3834920738
Pagini: 240
Ilustrații: XXXI, 208 S. 38 Abb.
Dimensiuni: 148 x 210 x 14 mm
Greutate: 0.3 kg
Ediția:2010
Editura: Gabler Verlag
Colecția Gabler Verlag
Seria Produktion und Logistik
Locul publicării:Wiesbaden, Germany
ISBN-10: 3834920738
Pagini: 240
Ilustrații: XXXI, 208 S. 38 Abb.
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Public țintă
ResearchCuprins
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.
Notă biografică
Dr. Florian Sahling ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover am Institut für Produktionswirtschaft (Prof. Dr. Stefan Helber).
Textul de pe ultima copertă
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.