Variabilitätsbasierte Klassifizierung von Produktionssystemen

Maschek, Thomas; Heuser, Christoph; Hasselmann, Veit-Robert; Deuse, Jochen; Willats, Peter

doi:10.3139/104.111204

Zeitschrift Für Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

2014

DOI: 10.3139/104.111204

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Variabilitätsbasierte Klassifizierung von Produktionssystemen

Thomas Maschek¹,

Christoph Heuser²,

Veit-Robert Hasselmann³

et al.

Abstract: Kurzfassung Ansatzpunkt jeder Verbesserung von Produktionssystemen ist Variabilität. Daher liegt eine Klassifizierung von Produktionssystemen bzgl. ihrer Variabilitätseigenschaften nahe. Die Übertragbarkeit diesbezüglicher Erkenntnisse aus der Erforschung des Toyota Produktionssystems auf Produktionsszenarien ohne Seriencharakter ist jedoch nicht immer gegeben. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz zur variabilitätsbasierten Typisierung von Produktionssystemen vor.

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Einfluss und Ursachen von Variabilität in der kunden-auftragsspezifischen Produktion

Wolf¹,

Deuse²,

Richter³

2019

Zeitschrift Für Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

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Kurzfassung Zur Wahrung ihrer Wettbewerbsfähigkeit ist von Unternehmen mit kundenauftragsspezifischer Produktion ein hohes Maß an Flexibilität zum Umgang mit wertschöpfender und nicht wertschöpfender Variabilität erforderlich. Der vorliegende Beitrag definiert 14 Variabilitätskriterien inklusive mathematischer Beschreibungen dieser, die im Folgenden den Input einer auf die Bedürfnisse der kundenauftragsspezifischen Produktion angepassten variabilitätsberücksichtigenden Maschinenbelegungsplanung darstellen.

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Einfluss und Ursachen von Variabilität in der kunden-auftragsspezifischen Produktion

Wolf¹,

Deuse²,

Richter³

2019

Zeitschrift Für Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

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Rediscovering scientific management. The evolution from industrial engineering to industrial data science

Deuse

West

Syberg

2022

Int. J. Prod. Manag. Eng.

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Industrial Engineering, through its role as design, planning and organizational body of the industrial production, has been crucial for the success of manufacturing companies for decades. The potential, expected over the course of Industry 4.0 and through the application of Data Analytic tools and methods, requires a coupling to established methods. This creates the necessity to extend the traditional job description of Industrial Engineering by new tools from the field of Data Analytics, namely Industrial Data Science. Originating from the historic pioneers of Industrial Engineering, it is evident that the basic principles will remain valuable. However, further development in view of the data analytic possibilities is already taking place. This paper reviews the origins of Industrial Engineering with reference to four pioneers, draws a connection to current day usage, and considers possibilities for future applications of Industrial Data Science.

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