Optimierungssysteme werden in der produzierenden Industrie oft für die deterministische operative und taktische Planung, aber weniger für die strategische Planung unter Unsicherheiten eingesetzt. Dieser Beitrag diskutiert die Modellierung von Unsicherheiten im Rahmen von Entscheidungsunterstützungssystemen, die auf der stochastischen Optimierung basieren. Als Praxisbeispiel wird die strategische Kapazitäts- und Produktionsplanung in der Automobilindustrie betrachtet, wobei durch unbekannte zukünftige Absatzschwankungen Unsicherheiten gegeben sind. Die Planungsaufgabe wird als zweistufiges stochastisches Programm mit gemischt-ganzzahligen Variablen modelliert. Zur Lösung des Programms werden Nachfrageszenarien mit Hilfe von Monte Carlo Sampling generiert. Es wird gezeigt, dass die Robustheit der Lösungen durch die stochastische Modellierung erhöht werden kann.


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    Titel :

    Ein Optimierungssystem für die strategische Produktions- und Kapazitätsplanung in der Automobilindustrie


    Beteiligte:
    Koberstein, Achim (Autor:in) / Bihlmaier, Ralf (Autor:in) / Obst, Rene (Autor:in) / Suhl, Leena (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2009


    Format / Umfang :

    10 Seiten, 2 Bilder, 4 Tabellen, 15 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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