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Enhancement of a static performance optimization tool

 
: Abdul Rahman, Omar

:
Volltext urn:nbn:de:0011-n-2855949 (662 KByte PDF)
MD5 Fingerprint: 4b74826facf1ef6b79632f25b9bf062f
Erstellt am: 10.4.2014


Supply Chain Management 13 (2013), Nr.3, S.17-20
ISSN: 1618-1956
ISSN: 1359-8546
Englisch
Zeitschriftenaufsatz, Elektronische Publikation
Fraunhofer IPA ()
Produktionsnetzwerk; vProNet; Planungssoftware; Wertschöpfungsverteilung; Wertschöpfung; Supply Chain Management (SCM); statische Optimierung; Fertigungsplanung; Simulation

Abstract
In order to preserve competitiveness in today's markets, companies have to carefully plan their factories' performance and investments. As product complexity and the number of required variants are continuously increasing, size and complexity of the production network grow just as fast. Hence, a critical success factor concerns the distribution of the value-added among the existing production network. To meet those requirements Fraunhofer IPA has developed a combined approach considering various optimization dimensions synchronously while allowing dynamic and scenario-based analyses. Rahman et al. have presented an approach to provide this dynamic analysis with particular input parameters derived from a static optimization analysis considering multiple sites and value-added steps within a production network. This paper presents an approach for a pre-analysis, as an extension of the static optimization of Rahman et al. in order to improve this approach regarding the accuracy of the capacity data when multiple products are to be produced parallel within the network whereas only one focal product exists for the static optimization consideration.

 

Um in heutigen Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen die Leistungen und Investitionen ihrer Produktionsstandorte detailliert planen. Aufgrund der stetig steigenden Produktkomplexität sowie der Anzahl der erforderlichen Varianten steigen auch die Größe und Komplexität der Produktionsnetzwerke in ähnlicher Geschwindigkeit. Dies macht die ideale Verteilung der Wertschöpfung in globalen Produktionsnetzwerken zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, hat das Fraunhofer IPA einen kombinierten Ansatz entwickelt, welcher mehrere Optimierungsdimensionen parallel betrachtet und dynamische Analysen mithilfe der Simulation zulässt. Rahman et al. haben einen Ansatz präsentiert, welcher diese dynamischen Analysen gezielt mit Inputparametern unterstützt, die durch eine statische Optimierungsanalyse auf der Basis eines Produktionsnetzwerkes mit mehreren Standorten und Wertschöpfungsstufen ermittelt werden. Das vorliegende Paper liefert einen Beitrag für eine Voranalyse, als Erweiterung der statischen Optimierungsanalyse von Rahman et al., um die Akkuratesse dieses Ansatzes bzgl. seiner Kapazitätsdaten zu erhöhen, wenn verschiedene Produkte parallel im Netzwerk gefertigt werden, wohingegen die statische Optimierungsanalyse lediglich ein fokales Produkt kennt.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-285594.html