Forschungsschwerpunkte
Wissenschaftliche Beitr?ge
Datengetriebenes Produktionsmanagement
In diesem Forschungsschwerpunkt wird unter anderem das Potenzial untersucht, welches verbesserte Daten und Informationen über zukünftige Entwicklungen von Kundennachfragen und des Produktionssystems selbst auf die Steuerung digitalisierter Produktionssysteme haben. 百利宫_百利宫娱乐平台￥官网 ist insbesondere bei saisonaler Nachfrage oder im Produktionshochlauf relevant. Produktionsnahe Dienstleistungen, wie z.B. Reparaturprozesse von Ersatzteilen, bilden ein weiteres Anwendungsfeld.
Fragestellungen
- Wie k?nnen verfügbare Daten aus Fertigungssystemen direkter in Entscheidungsprozesse integriert werden?
- Welches Potenzial bieten verbesserte Daten und Informationen über zukünftige Entwicklungen von Kundennachfragen und Produktionssystemen selbst für die Steuerung solcher Systeme?
- Wie k?nnen Daten über den Zustand des Produktionssystem genutzt werden, um Reparaturprozess besser zu priorisieren?
Methodenspektrum
- Simulation/Optimization
- Analytische Identifizierung von Struktureigenschaften
- Datengetriebene Sampling Ans?tze
Externe Kooperationspartner
Leonardo.ai Business Analytics für stochastische und dynamische Systeme
Die Bestimmung von Leistungskenngr??en, wie dem Durchsatz und den Durchlaufzeiten, ist eine Voraussetzung für die Gestaltung und die Steuerung von Produktionsnetzwerken, die stochastischen und zeitabh?ngigen Einflüssen unterliegen (siehe Abbildung).
In diesem Forschungsschwerpunkt werden Warteschlangenmodelle und Verfahren für deren Leistungsanalyse entwickelt. Herausfordernd ist insbesondere die Bestimmung von Verteilungsinformationen der Leistungskenngr??en, beispielsweise Quantile der erreichbaren Servicegrade, die insbesondere für eine Risikoabw?gung von Bedeutung sind.
Fragestellungen
- Der Forschungsschwerpunkt befasst sich mit der Bestimmung von Leistungskenngr??en wie Durchsatz und Durchlaufzeiten, die für die Gestaltung und Steuerung von Produktionsnetzwerken unerl?sslich sind. 百利宫_百利宫娱乐平台￥官网e Netzwerke sind stochastischen und zeitabh?ngigen Einflüssen ausgesetzt. Eine zentrale Fragestellung ist dabei, wie Verteilungsinformationen der Leistungskenngr??en – etwa Quantile der Servicegrade – ermittelt werden k?nnen, um fundierte Risikoabw?gungen vorzunehmen.
Methodenspektrum
- Maschinelles Lernen
- Warteschlangenmodelle
- Ereignisdiskrete Simulation
Leonardo.ai Sales and Operations Planning
Der Trend zu kürzeren Produktlebenszyklen führt zu h?ufigeren Wechseln zwischen Produktgenerationen. Herausforderungen beim Management der Transformationsphase bestehen in den komplexen Zusammenh?ngen zwischen den Unternehmensentscheidungen und den Kundenreaktionen. Insbesondere sind dabei auftretende Substitutionseffekte zwischen den Produktgenerationen zu berücksichtigen.
Fragestellungen
- Welchen Einfluss haben beschr?nkte und stochastische Produktionskapazit?ten auf Entscheidungen über optimale Produktionsmengen, Best?nde und Preissetzung neuer und alter Produktgenerationen?
- Welche Wechselwirkungen zwischen Produktdesign und Produkteinführungsstrategien gibt es?
Methodenspektrum
- Customer Choice Modelle
- Analytische L?sungen und numerische Studien
Externe Kooperationspartner
Leonardo.ai