Diplomarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 2,3, Universität Stuttgart (Fraunhofer Institut - Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb), Veranstaltung: technisch orientierte Betriebswirtschaftslehre, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung, den Anforderungen an die Produktionsunternehmen und insbesondere deren Herzstück, der Produktion mit intelligenten Data-Mining-Anwendungen, gerecht zu werden. Sich ständig verändernde Umweltbedingungen und der mit der Globalisierung immer härter werdende Wettbewerb hinsichtlich Kosten, Qualität und Zeit fordern von Unternehmen kontinuierlich steigende Anstrengungen, bestehende Verschwendungen von Zeit, Ressourcen und Personal in den Geschäftsprozessen systematisch zu identifizieren, zu eliminieren bzw. zu reduzieren. In Unternehmensbereichen wie Marketing, Finanzen oder Vertrieb hat sich das Data Mining mittlerweile als Hilfsmittel bei Entscheidungsfindungen gut bewährt. In dem Bereich Produktion und dem bereichsübergreifend begleitenden Prozess der Logistik ist aber Potenzial für Data Mining vorhanden, das noch nicht voll ausgeschöpft wurde, obwohl hier mit zunehmender Automatisierung und fortschreitendem technischem Wandel Prozessdaten anfallen, die eine Grundlage für Analysen bilden können. Die Erfüllung der Anforderungen produzierender Unternehmen, in einem stetig komplexer werdenden Produktionsumfeld verborgene Wirkungszusammenhänge und Mechanismen durch vorhandene Datenbestände aufzudecken und dabei die eigenen Prozesse besser zu verstehen, ergibt dabei die Zielsetzung. Die umgesetzten gewonnenen Erkenntnisse können anschließend Optimierungen in den Prozessen anregen. Eine Aufgabe der vorliegenden Arbeit besteht darin, anhand von Data-Mining-Anwendungen in der Produktion und Logistik deren Nutzen für produzierende Unter-nehmen aufzuzeigen. Weiterhin soll an einem Praxisbeispiel ein Prozessdatensatz aus dem Produktionsumfeld anhand einer einheitlichen Vorgehensweise nach Erkenntnissen untersucht werden, die die Anwendbarkeit von Data Mining im Produktionsumfeld bestätigt. Verbunden mit den Aufgabenstellungen kristallisiert sich die Forschungsfrage heraus, auf die eine Antwort während der Arbeit gefunden werden soll: Wo wird im Produktions- und Logistikumfeld Data Mining eingesetzt und welchen Nutzen bietet es für Unternehmen?
Linearoptimierung wird als mathematische Methode innerhalb des Operations Research bei der Mengenplanung für Absatz und Produktion sowie für Transport-, Netzfluss- oder Maschinenbelegungs-Probleme…
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Im Wettbewerb müssen Unternehmen ihre Organisation und Prozesse kontinuierlich verändern. Die Führung produzierender Unternehmen kann die Dynamik der Unternehmensorganisation gezielt beeinflussen, um…
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Professor Dr. Michael ten Hompel ist Inhaber des Lehrstuhls für Förder- und Lagerwesen an der Universität Dortmund und Institutsleiter am Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML. Er…
Zentrale Aufgabe der operativen Logistik ist das effiziente Bereitstellen der benötigten Mengen materieller Objekte zur rechten Zeit am richtigen Ort. Zu diesem Zweck muß die analytisch-planende…
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