In international business competition the logistic requirements of industrial enterprises are continuously increasing. The achievement of manufacturing targets associated with performance significantly depends on production planning and control (PPC) and its configuration. Due to the fact that the configuration is also based on customer requirements and specific business conditions general best practices do not exist. This article introduces an approach to support a customized designed selection and consistent parameterization of the PPC methods. The approach is based on Lödding's PPC model and combines its different functions in the sense of a cascaded production control.
Kurzfassung Die logistische Leistungsfähigkeit stellt einen entscheidenden Erfolgsfaktor für moderne produzierende Unternehmen dar. Ein aktuell entwickelter Ansatz ermöglicht es Unternehmen, den umfassenden Reifegrad Ihrer Produktionslogistik aufwandsarm zu ermitteln und so Schwachstellen und Potenziale zu erkennen. Grundlage dafür stellen Modelle und Methoden aus verschiedenen Fachbereichen dar, welche hierzu anwendungsorientiert zusammengetragen sind. Über die reine Bewertung hinaus können einem Anwender darauf aufbauend zielgerichtete Maßnahmen zur Verbesserung der logistischen Performance an die Hand gegeben werden.
The environment in which production enterprises operate is one of ever-growing complexity and dynamism -especially in the face of the current recession. The resulting increased pressure to reduce prices and costs forces enterprises to intensively examine the economic efficiency of investment decisions in their productions. Within the context of a research project at the Institute of Production Systems and Logistics at the Leibniz Universitat Hannover, a demonstrator has been developed which, based on the example of rigidly linked lines in the forging industry, allows measures in the production to be evaluated regarding their impact on logistic and monetary objectives. By applying the stored decision logic the delivery reliability for example and the residual gains can be assessed. A driver tree along with Logistic Operating Curves and transfer functions that allow a monetary evaluation of changes in the logistic performance, form the basis for this decision logic.
Kurzfassung Die deutsche Schmiedeindustrie befindet sich unter erheblichem Preis- und Innovationsdruck. Eine Möglichkeit zur Kostenreduzierung insbesondere bei der Einführung neuer Fertigungstechnologien, wie z.B. dem Präzisionsschmieden, besteht in der ganzheitlichen Gestaltung einer logistisch und technisch leistungsfähigen Prozesskette. Dabei sind zur kontinuierlichen Prozesskettenoptimierung neben technologischen Schnittstellen auch indirekte Prozesse wie die Werkzeugversorgung zu betrachten. Die hieraus resultierenden Prozessveränderungen müssen mit Unterstützung eines dynamischen Produktionscontrollings erfasst werden, um eine logistische Positionierung zu ermöglichen.
Kurzfassung Auf Grund des starken Preisdrucks in westlichen Industrienationen und der damit einhergehenden Globalisierung der Produktion rückt die Logistik immer stärker in den Fokus der Unternehmen. Durch Investitionen in logistische Maßnahmen werden die Unternehmen befähigt, sich durch eine Steigerung der logistischen Leistungsfähigkeit gegenüber den Konkurrenten am Markt zu behaupten. Um eine fundierte und quantitativ nachvollziehbare Entscheidungsbasis zu schaffen, benötigen Unternehmen ein geeignetes Modell, um Maßnahmen in der Produktion sowohl logistisch als auch monetär bewerten zu können. Ziel des auf dem Sonderforschungsbereich 489 aufbauenden Transferprojekts T7 ist nun, ein allgemeingültiges Modell zur logistischen und monetären Bewertung von Maßnahmen in der Produktion zu entwickeln.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.