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By Horst Tempelmeier

ISBN-10: 3540284257

ISBN-13: 9783540284253

ISBN-10: 3540284273

ISBN-13: 9783540284277

Das Buch vermittelt einen umfassenden ?berblick ?ber Modelle und Algorithmen zur dynamischen Losgr??enoptimierung f?r ein- und mehrstufige Erzeugnisstrukturen, die eingehend erl?utert und anhand zahlreicher Beispiele veranschaulicht werden. Au?erdem werden Verfahren zur optimalen Bestellmengenplanung und Lieferantenauswahl unter Beachtung von Mengenrabatten dargestellt. Weiterhin werden die Prognoseverfahren, die in zahlreichen complicated Planning-Systemen implementiert sind, detailliert erl?utert. Schlie?lich wird gezeigt, wie die dargestellten Prognose- und Planungskonzepte in den SAP-Systemen mySAP SCM (APO) und R/3 umgesetzt werden.

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Das Buch vermittelt einen umfassenden ? berblick ? ber Modelle und Algorithmen zur dynamischen Losgr? ?enoptimierung f? r ein- und mehrstufige Erzeugnisstrukturen, die eingehend erl? utert und anhand zahlreicher Beispiele veranschaulicht werden. Au? erdem werden Verfahren zur optimalen Bestellmengenplanung und Lieferantenauswahl unter Beachtung von Mengenrabatten dargestellt.

Download PDF by National Research Council, Division on Engineering and: The Competitive Edge: Research Priorities for U.S.

To take care of competitiveness within the rising worldwide economic system, U. S. production needs to upward thrust to new criteria of product caliber, responsiveness to shoppers, and approach flexibility. This quantity offers a concise and well-organized research of recent study instructions to accomplish those objectives. 5 severe components obtain in-depth research of current practices, wanted development, and examine priorities: complicated engineered fabrics that provide the chance of higher life-cycle functionality and different profits; apparatus reliability and upkeep practices for higher returns on capital funding; swift product recognition recommendations to hurry supply to undefined; clever production keep watch over for better reliability and bigger precision; and construction a crew with the multidisciplinary abilities wanted for competitiveness.

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3 Prognose bei saisonal schwankendem Bedarf . . . . . . . . . 1 Zeitreihendekomposition . . . . . . . . . . . . . 2 Das Verfahren von Winters . . . . . . . . . . . . . 3 Multiple lineare Regressionsrechnung . . . . . . . . . . 3 Prognose bei sporadischem Bedarf . . . . . . . . . . . . . . 1 Bestimmung der Glattungsparameter . . . . . . . . . . . 2 Produkte mit begrenzter Vergangenheit . . . . . . . .

1 t ⎛ β0 β1 β= ⎜ ⎜ =⎜ ⎝ ⎞ t−n+1 ⎟ ⎟ ⎠ t−n+2 ⎟ .. 48) t Zur Prognose des zuk¨unftigen Verlaufs der Zeitreihe ist die Kenntnis des Achsenabschnitts β0 und der Steigung β1 der Trendfunktion erforderlich. Die Sch¨atzung dieser beiden Gr¨oßen auf der Grundlage empirischer Beobachtungen der Bedarfszeitreihe kann nach verschiedenen Verfahren geschehen. Im folgenden sollen die lineare Regressionsrechnung, die exponentielle Gl¨attung zweiter Ordnung und das Verfahren von Holt dargestellt werden. 1 Lineare Regressionsrechnung Die lineare Regressionsrechnung13 ist ein statistisches Verfahren zur Quantifizierung des funktionalen Zusammenhangs zwischen einer abh¨angigen und einer (oder mehreren) unabh¨angigen Variablen.

Erst kurz vor dem gew¨unschten Anlieferungstermin mitgeteilt. Der Abnehmer kann dadurch weitgehend auf Vorratshaltung verzichten. Die Nichteinhaltung der Liefertermine durch den Lieferanten ist oft mit hohen Konventionalstrafen verbunden, da eine zu sp¨ate Anlieferung des Materials zu Produktionsausf¨allen beim Abnehmer f¨uhren kann. Bei diesem Bereitstellungsprinzip werden die Probleme der Materiallagerung und der Bedarfsprognose auf den Lieferanten abgew¨alzt. In der Literatur wird empfohlen, die genannten Materialbereitstellungsprinzipien auf die Produkte entsprechend ihrer Zuordnung zu einer der Gruppen R, S oder U anzuwenden.

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Material-Logistik: Modelle und Algorithmen fur die Produktionsplanung und -steuerung in Advanced Planning-Systemen, 6th edition by Horst Tempelmeier


by Joseph
4.2

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