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Planungsstabilität in Produktionssystemen

  • Thomas Jensen
Part of the Schriften zur Quantitativen Betriebswirtschaftslehre book series (QUANTITATIVE, volume 10)

Zusammenfassung

Nicht zuletzt bedingt durch die Anwendung komplexer Planungs- und Entscheidungsverfahren im Bereich der Materialbedarfs- und Produktionsplanung mit dem Ziel, eine stärker aufeinander abgestimmte Planung verschiedener Aufgaben zu erreichen, ist festzustellen, daß viele dieser Planungen in ganz besonderem Maße auch von den negativen Auswirkungen intensiver Planänderungen betroffen sind. In diesem Abschnitt der Arbeit soll daher ein Überblick über den aktuellen Stand der Literatur gegeben werden, die sich aus zum Teil sehr unterschiedlichen Sichtweisen heraus mit dem Problem der Planungsinstabilität im Bereich der Produktionsplanung und der Material-Logistik beschäftigt.

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Literatur

  1. 1.
    Mather, H.F.: [86, Reschedule the Schedules, 1977].Google Scholar
  2. 2.
    Vgl. dazu die Ausführungen im Kapitel 2.2 dieser Arbeit.Google Scholar
  3. 3.
    Vg1. dazu das auf der Seite 127 dargestellte Ergebnis zur Bedeutung des Bestell¬punktes s für die mittels Bestellpunkt-Bestellmengenregeln erzeugte Planungsstabilität sowie die in Abschnitt 6.3 dieser Arbeit dargestellten Ergebnisse.Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. dazu auch Tempelmeier, H.: [137, Material-Logistik, 1992], S. 346.Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. zu diesem Aspekt z.B. den Einsatz von Sicherheitsbeständen in Verbindung mit der Implementation einer eingefrorenen Zone bei Sridharan, S.V.; Laforge, R.L.: [130, Schedule Stability, 1990].Google Scholar
  6. 6.
    Vgl. dazu auch die Ausführungen zur Bedeutung wesentlicher Parameter einer Pla¬nungsumgebung auf der Seite 12 dieser Arbeit.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. z.B. Vollmann, T.E. ET AL.: [138, Manufacturing Planning, 1988], Seite 517; Van Donselaar, K.: [37, Material Coordination, 1989], S. 63–64.Google Scholar
  8. 8.
    Eine vergleichende Beurteilung der Performance dieser Stabilisierungsmethode findet sich auf den Seiten 213 ff. dieser Arbeit.Google Scholar
  9. 9.
    Vgl. dazu auch Tempelmeter, H.: [137, Material-Logistik, 1992], S. 376.Google Scholar
  10. 10.
    Vgl. dazu auch die Darstellungen im Kapitel 4.3.2 dieser Arbeit.Google Scholar
  11. 11.
    Vgl. z.B. Minifie, S.K.; Davis, R.A.: [92, Mrp Nervousness Issues, 1986].Google Scholar
  12. 12.
    Vgl. dazu auch die Ausführungen auf der Seite 135.Google Scholar
  13. 13.
    In diesem Zusammenhang ist z.B. auf die (einschränkende) Interpretation eines Mrp¬Systems als Informationssystem hinzuweisen (Baker, K.R.: [11, Requirements Plan¬ning, 1993]).Google Scholar
  14. 14.
    Vgl. dazu die Ausführungen im Kapitel 2.1 dieser Arbeit.Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. dazu die Klassifizierungen von Unsicherheit im Kapitel 2.2.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. dazu die Ausführungen im dritten Kapitel dieser Arbeit.Google Scholar
  17. 17.
    Vg1. Baker, K.R.: [9, Rolling Schedules in Production Planning, 1977].Google Scholar
  18. 18.
    Vgl. Lundin, R.A.; Morton, T.E.: [83, Planning Horizons, 1975].Google Scholar
  19. 19.
    So finden sich z.B. verschiedene Arbeiten zur Analyse der Bedeutung eines über den verwendeten Planungshorizont hinaus verlängerten Prognosehorizonts auf die Qualität der erzeugten Lösungen in einer rollierenden Planungsumgebung (vgl. Baker, K.R.; Peterson, D.W.: [10, Evaluating Rolling Schedules, 1979], Carlson, R.C. ET AL.: [26, Extending the Horizon, 1982]).Google Scholar
  20. 20.
    m Extremfall führt die Anwendung der statischen Eoq-Regel zu vergleichba¬ren Ergebnissen wie die rollierende Anwendung des bei endlichem Horizont optimalen Wagner/Whitin-Verfahrens (vgl. z.B. WemmerlÖV, U.; Whyhark, D.C.: [141, Lot-sizing under Uncertainty, 1984]).Google Scholar
  21. 21.
    So z.B. in den Arbeiten von Sridiiaran, S.V.; Berry, W.L.: [128, Freezing the Mps, 1990], [129, Mps Scheduling, 1990], Sridharan, S.V. ET AL.: [126, Rolling Planning Horizons, 1987].Google Scholar
  22. 22.
    Vg1. Chung, C.-H.; Krajewski, L.J.: [30, Replanning Frequencies, 1986].Google Scholar
  23. 23.
    Vgl. Lin, N.-P.; Krajewski, L.: [82, Mps in Uncertain Environments, 1992].Google Scholar
  24. 24.
    Vg1. dazu z.B. Schenk, H.Y.: [110, Entscheidungshorizonte, 1990].Google Scholar
  25. 26.
    Die Autoren vermuten selber, daß die von ihnen vorgegebene Länge der eingefrorenen Zone nicht ausreichend groß genug gewählt wurde (vgl. Minifie, J.R.; Davis, R.A.: [93, Interaction Effects, 1990]).Google Scholar
  26. 27.
    Z.B. Blackburn, J.D. ET AL.: [16, Strategies to Dampen Nervousness, 1986]. 28Vgl. z.B. Sridharan, S.V.; Berry, W.L.: [128, Freezing the Mps, 1990].Google Scholar
  27. 29.
    Z.B. in Sridharan, S.V. ET AL.: [126, Rolling Planning Horizons, 1987].Google Scholar
  28. 30.
    Sridharan, S.V. ET AL.: [127, Measuring Mps Stability, 1988]. 31Sridharan, S.V.; Laforge, R.L.: [130, Schedule Stability, 1990].Google Scholar
  29. 32.
    Vergleichbare Ergebnisse finden sich bei Blackburn, J.D. ET AL.: [16, Strategies to Dampen Nervousness, 1986].Google Scholar
  30. 33.
    Campbell, G.M.: [25, Master Production Scheduling, 1992].Google Scholar
  31. 34.
    Vgl. dazu Protz, J.M.; Hillion, H.P.:[101, Production Management, 1990], S. 195.Google Scholar
  32. 35.
    So z.B. in dem Ansatz von Andersson, H. ET AL., der eine Ausrichtung der Mrp¬Planvorgaben an einem langfristig orientierten Produktionsniveau vorsieht und damit eine Glättung der Reaktionen auf kurzfristige Nachfrageschwankungen bewirkt (vgl. AN¬Dersson, H. ET AL.: [3, Hierarchical Mrp, 1981]).Google Scholar
  33. 36.
    So Z.B. Robrade, A.D.: [107, Einprodukt-Lagerhaltungsmodelle, 1990]. 37Z.B. Goyal, S.K.; Gunasekaran, A.: [49, Multi-Stage, 1990].Google Scholar
  34. 38.
    Vg1. Carlson, R.C. ET AL.: [27, Less Nervous Mrp Systems, 1979].Google Scholar
  35. 39.
    Vg1. Krorr, D.H.; Carlson, R.C.: [71, Reducing Nervousness, 1984].Google Scholar
  36. 40.
    VgI. Kropp, D.H. ET AL.: [72, Mrp System Nervousness, 1983].Google Scholar
  37. 41.
    Vgl. Inderfurth, K.: [69, Nervousness in Inventory Control, 1994]. Die Vertei¬lung der Nachfrage d sei im folgenden mit (1)(d) bezeichnet und besitze den endlichen Erwartungswert F. Vereinfachend wird von einer Lieferzeit von 0 ausgegangen.Google Scholar
  38. 42.
    Vgl. dazu Seite 73 dieser Arbeit.Google Scholar
  39. 43.
    Für die betrachtetete (s, S)-Politik gelte für die Differenz zwischen Bestellgrenze S und Bestellpunkt s: Q = S — s, so daß für beide Politiken für den Lagerbestand nach erfolgter Bestellung yo die Beziehung s < yo < s -1- Q erfüllt ist.Google Scholar
  40. 45.
    A1s Grenzverteilung des Lagerbestands erhält man in diesem Fall:Google Scholar
  41. 46.
    Vg1. Tempelmeier, H.: [137, Material-Logistik, 1992], S. 339–342.Google Scholar
  42. 47.
    Vgl. Blackburn, J.D. ET AL.: [16, Strategies to Dampen Nervousness, 1986].Google Scholar
  43. 48.
    Ahnliche Ergebnisse finden sich bei Sridiaran, S.V.; Berry, W.L.: [128, Free¬zing the Mps, 1990], [129, Mps Scheduling, 1990].Google Scholar
  44. 49.
    Vg1. Blackburn, J.D. ET AL.: [17, Alternative Approaches, 1987].Google Scholar
  45. 50.
    Vgl. Penlesky, R.J. ET AL.: [98, Due Date Maintenance, 1989].Google Scholar
  46. 51.
    Ein ebenfalls simulationsgestützter Performancevergleich dieser beiden extremen Strategien findet sich in einer weiteren Arbeit von Berry ET AL. (vgl. Berry, W.L. ET AL.: [12, Critical Ratio Scheduling, 1984]). Dieser Untersuchung liegt jedoch eine Planungsumgebung zugrunde, in der die Koordination der Materialbedarfe und die Auslösung der Produktionsaufträge nicht entsprechend der Mrp-Logik sondern anhand lokaler Bestellpunkt-Dispositionsregeln erfolgt. Trotz autokorrelierter Bedarfe erweist sich in dieser Umgebung der Verzicht auf eine ständige Anpassung der Fertigstellungs¬termine freigegebener Aufträge als die überlegene Strategie.Google Scholar
  47. 52.
    Als Kritikpunkt ist jedoch anzumerken, daß im Rahmen dieser Untersuchung keine Bewertung der Lagerbestände erfolgt, so daß die mit dieser Verlagerung von Beständen i. allg. verbundenen höheren Bestandskosten nicht beurteilt werden können.Google Scholar
  48. 53.
    Vgl. Penlesky, R.J. ET AL.: [99, Filtering Heuristics, 19911. In dieser Arbeit findet sich auch ein Überblick über weitere Arbeiten zur Anwendung vergleichbarer Filtermechanismen.Google Scholar
  49. 54.
    Ho, CH.-J.: [61, Operating Environments, 1989], [62, Dampening Procedures, 1992], [64, Mrp System Nervousness, 1992].Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1996

Authors and Affiliations

  • Thomas Jensen
    • 1
  1. 1.Fakultät für WirtschaftswissenschaftUniversität MagdeburgMagdeburgDeutschland

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