Beschleunigte Produktlebenszyklen und ein verschĂ€rfter Wettbewerb bei Produkten wie Mikroprozessoren, Halbleitern und Automobilen machen kosteneffiziente Strategien erforderlich. Um dem entgegenzuwirken, verteilen die Unternehmen ihre ProduktionsstĂ€tten global, was die Koordinierung der Auftragsallokation mit Entscheidungen ĂŒber die mittel- bis langfristige Netzwerkplanung zu einer Herausforderung macht. Um die Planungssicherheit in diesem komplexen Umfeld zu erhöhen, werden zunehmend modell-basierte EntscheidungsunterstĂŒtzungssysteme (DSS) eingesetzt. Die inhĂ€rente Unsicherheit der Nachfrage erschwert die Konfiguration globaler Produktionsnetzwerke (GPN) zusĂ€tzlich.Diese Thesis prĂ€sentiert einen innovativen Ansatz, um kritische LĂŒcken in komplexen GPNs zu schlieĂen. Durch die Einbeziehung und Quantifizierung der Ergebnisse durch mehrere Nachfrageszenarien und durch die BerĂŒcksichtigung der FlexibilitĂ€t des Volumens und des Produktmixes soll es möglich sein, auf unerwartete Ereignisse in der Zukunft schnell zu reagieren. Die Thesis befasst sich dazu mit der Herausforderung, reprĂ€sentative Szenarien in stochastischen Modellen zu bestimmen, und schlĂ€gt eine Methodik zur Verbesserung der Robustheit der Lösung und zur Erkennung von Verschiebungen in der Kostenstruktur vor.Praktische Herausforderungen bei der Implementierung von DSS in GPNs werden untersucht, einschlieĂlich Ăberlegungen zu Design, Benutzererfahrung, Schulung, Datenmanagement und organisatorischem Ănderungsmanagement.Die Thesis befasst sich schlieĂlich mit der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um effektive digitale Zwillinge fĂŒr GPNs zu entwickeln, die die Methoden der Datenerfassung verbessern und Vorteile wie Zeitersparnis, Skalierbarkeit und verbesserte ZuverlĂ€ssigkeit bieten.

eBook - PDF
Decision Support System for the Optimisation of Global Production Networks
Development of a Digital Twin for Product Allocation and Robust Line Configuration
- 243 pages
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