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Planung der Angebotsvielfalt industrieller Leistungsprogramme - Komplexitätsorientiertes Entscheidungsmodell auf Basis evolutionärer Algorithmen

Fachliche Zuordnung Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
Förderung Förderung von 2014 bis 2017
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 260647876
 
Erstellungsjahr 2017

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die zunehmende Verknüpfung von Sach- und Dienstleistungen in Angebotsportfolios stellt insbesondere ehemals nur produzierende Unternehmen immer mehr vor die Herausforderung der Beherrschung der Angebotsvielfalt. Die damit einhergehende Planung, als aktive Steuerung, der Vielfalt trägt wesentlich zum Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen bei. Eine ganzheitliche Bewertung der Kosten und Nutzen von Varianten ermöglicht eine Unterscheidung zwischen profitablen und defizitären Varianten. Ziel des Projektes war es, ein robustes Entscheidungsmodell als Hilfestellung zur Planung der Angebotsvielfalt von Leistungssystemen zu entwickeln. Dazu war es notwendig zuerst ein komplexitätsorientiertes Beschreibungsmodell für Leistungsbündel aufzubauen. Identifizierte variantenbildende Faktoren im Umfeld der Sach- und Dienstleistungsproduktion wurden in einem Ordnungsrahmen entlang der drei Ebenen Ergebnis, Prozess und Ressource strukturiert. Zusätzlich konnten Kostentreiber identifiziert werden. Im Rahmen einer Fragebogenstudie wurden variantenbildende Faktoren und Kostentreiber validiert. Das Beschreibungsmodell unterstützt auch eine Visualisierung der Variantenvielfalt sowie eine strukturierte Erfassung der Komplexitätskosten. Die Wirkzusammenhänge zwischen den Ursachen der Vielfalt sowie den Auswirkungen in Form von Kosten und Preisbereitschaften wurden durch ein qualitatives Erklärungsmodell formuliert. Dieses Modell stütz sich im Wesentlichen auf die resourcenorientierte Prozesskostenrechnung. Die Anwendung von evolutionären Algorithmen im Rahmen des Optimierungsmodells lieferte nachvollziehbare Ergebnisse. Auch die Robustheit des Optimierungsmodells konnte durch die Variation der Kundenanzahl validiert werden. Auf Grundlage von Daten aus realen Beispielen des Maschinen- und Anlagenbaus sowie der Prozessindustrie wurde das Gesamtmodell mittels der Tools Bundle Designer und SmartWert einer Validierung unterzogen und auf Handhabbarkeit überprüft. Das Model konnte als in sich konsistent bestätigt werden, jedoch wurde ein erblicher Aufwand bei der Datenbereitstellung aufgrund der Diversität der Datenquellen festgestellt. Im Projektverlauf wurden zudem Anknüpfungspunkte für weitere Forschungsarbeiten identifiziert. Weitere Forschungsaktivitäten sind im facettenreichen Themengebiet des Zukunftsprojekts Industrie 4.0 denkbar. Die Auswirkungen der Trends und neuen Technologien in diesem Kontext auf das Komplexitätsmanagement sind bislang nicht wissenschaftlich untersucht worden.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • Characterization and Empirical Analysis of Variety-Induced Costs in Integrated Product-Service Systems (PSS). In: IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 2016, pp. 572-576
    G. Schuh, M. Riesener, J. Koch, S. Breunig, J. Kuntz
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/IEEM.2016.7797940)
  • Identification of Variant-creating Factors in Product Service Systems. In: IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 2016, pp. 582-586
    G. Schuh, J. Kuntz, K. Heeg, P. Jussen, J. Koch, S. Breunig
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/IEEM.2016.7797942)
  • Entwicklung eines Modells zur Beherrschung und Planung komplexer Leistungsprogramme. In: UDZ (Unternehmen der Zukunft), RWTH Aachen, 2017
    Kuntz, J.
  • Evaluation of Variety-induced Costs in Product-Service Systems (PSS), In: 24th CIRP Conference on Lifecycle Engineering (College International pour la Recherche en Productique/ The International Academy for Production Engineering), Tokyo, 2017
    G. Schuh, M. Riesener, S. Breunig, J. Koch, J.; Kuntz, J.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.11.239)
 
 

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