Funded by Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) "SFB 871/3" -119193472 and "Systematic analysis of the effect of production planning and control processes on logistical objectives" -434659386.
Für ein erfolgreiches Gelingen des Inverted Classroom-Konzepts ist die eigenständige Vorbereitung der Studierenden auf die Präsenzveranstaltung zwingend erforderlich. Damit die Studierenden für das Selbstlernen im Voraus motiviert sind, muss ein Mehrwert durch die Vorbereitung für sie entstehen. Dazu muss eine erfolgreiche Verzahnung der Selbstlerninhalte und der vertiefenden Praxisinhalte innerhalb der Präsenzveranstaltung erfolgen, damit die selbstgelernten Inhalte mit Beispielen verknüpft werden können und somit zu einem nachhaltigen Lernerfolg führen. In diesem Beitrag wird diese Herausforderung anhand einer beispielhaften Umsetzung eines Inverted Classroom-Konzepts für die Vorlesung „Produktionsmanagement und –logistik“ an der Leibniz Universität Hannover verdeutlicht. Im Rahmen der Pilotierung des Konzepts wurde festgestellt, dass eine vollständige Digitalisierung der Lerninhalte zu keinem Mehrwert für den Lernerfolg führt. Somit wurden die Erfahrungen aus der Pilotierung analysiert und das Konzept entsprechend angepasst. Die Anpassungen ermöglichten eine auf die selbstgelernten Inhalte aufbauende Präsenzveranstaltung und führten somit zu einer erfolgreichen Verzahnung von Selbstlernphase und Vorlesung im Rahmen eines Inverted Classrooms.
Vier deutsche produktionstechnische Institute, WZL, Fraunhofer IGCV, IPMT und IFA, haben sich zum fünften Mal zur Durchführung einer Studie zusammengeschlossen, um die aktuellen Entwicklungen der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) in der Praxis zu erfassen. Das Ziel der Expertenbefragung lag darin, den aktuellen Status quo der PPS in Bezug auf die Berücksichtigung von Robustheit, Nachhaltigkeit und Komplexitätsbeherrschung zu identifizieren. Die Ergebnisse der gemeinsamen Studie zeigen, dass die Corona-Pandemie einen erheblichen Einfluss auf die verfolgten Ziele hatte.
Herkömmliche Ansätze zur Klassifizierung von Produkten reichen heutzutage nicht mehr aus, um die Vorteilhaftigkeit von Produktportfolios ganzheitlich zu bewerten. Insbesondere logistische Treibergrößen wie die Materialvielfalt oder Rüstzeiten werden bisher typischerweise nicht im Rahmen der Produktportfoliooptimierung genutzt. Dieser Beitrag systematisiert produktseitige Treiber von logistischen Zielgrößen und macht sie einer Nutzung als Klassifizierungsgrößen zugänglich.
Nowadays, conventional approaches to classifying products are no longer sufficient to holistically evaluate the benefits of product portfolio configurations. In particular, logistical drivers such as material diversity or setup times have not typically been used in the context of product portfolio optimization. This article identifies product-related drivers of logistical target values and makes them accessible for their use as classification variables.
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