Details
| Translated title of the contribution | Possible application of data mining for supporting the regeneration process of rail vehicle transformers |
|---|---|
| Original language | German |
| Pages (from-to) | 814-818 |
| Number of pages | 5 |
| Journal | ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb |
| Volume | 113 |
| Issue number | 12 |
| Publication status | Published - 17 Dec 2018 |
Abstract
Potentials for Capacity Planning and Quotation Costing. Planning capacities for the regeneration of complex capital goods, such as rail vehicle transformers, poses a significant challenge due to the imprecision information. The reason for this is that the planners do not yet fully know the regeneration tasks to be scheduled and the extent to which they will have to be executed. This is particularly difficult, when the regeneration order has to be integrated into an on-going production and the deviations between the current and originally planned load directly impact the production plan. Progressive digitalization and the subsequent increased availability of data has opened up new potential for improving the planning basis. One such possibility is to apply data mining approaches to generate load forecasts to support capacity planning and quotation costing.
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In: ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Vol. 113, No. 12, 17.12.2018, p. 814-818.
Research output: Contribution to journal › Article › Research › peer review
}
TY - JOUR
T1 - Einsatz von Data Mining im Regenerationsprozess von Schienenfahrzeug-Transformatoren
T2 - Potenziale für die Kapazitätsplanung und Angebotskalkulation
AU - Seitz, Melissa
AU - Sobotta, Maren
AU - Nyhuis, Peter
N1 - © 2018, Carl Hanser Verlag, München
PY - 2018/12/17
Y1 - 2018/12/17
N2 - Die Kapazitätsplanung für die Regeneration komplexer Investitionsgüter, wie z. B. Schienenfahrzeug-Transformatoren, ist aufgrund der Informationsunschärfe sehr herausfordernd. Der Grund dafür ist, dass die für die Regeneration einzuplanenden Tätigkeiten und deren Umfänge zum Zeitpunkt der Planung oftmals nicht vollständig bekannt sind. Dies ist insbesondere dann schwierig, wenn die Regenerationsaufträge in eine laufende Fertigung integriert werden müssen und sich die Abweichung der aktuellen von der eingeplanten Belastung somit direkt auf den Produktionsplan auswirkt. Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und der damit einhergehenden zunehmenden Datenverfügbarkeit eröffnen sich jedoch neue Potenziale für eine Verbesserung der Planungsgrundlage. In diesem Zusammenhang können Data-Mining-Ansätze für die Generierung von Belastungsprognosen genutzt werden und damit die Kapazitätsplanung unterstützen.
AB - Die Kapazitätsplanung für die Regeneration komplexer Investitionsgüter, wie z. B. Schienenfahrzeug-Transformatoren, ist aufgrund der Informationsunschärfe sehr herausfordernd. Der Grund dafür ist, dass die für die Regeneration einzuplanenden Tätigkeiten und deren Umfänge zum Zeitpunkt der Planung oftmals nicht vollständig bekannt sind. Dies ist insbesondere dann schwierig, wenn die Regenerationsaufträge in eine laufende Fertigung integriert werden müssen und sich die Abweichung der aktuellen von der eingeplanten Belastung somit direkt auf den Produktionsplan auswirkt. Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und der damit einhergehenden zunehmenden Datenverfügbarkeit eröffnen sich jedoch neue Potenziale für eine Verbesserung der Planungsgrundlage. In diesem Zusammenhang können Data-Mining-Ansätze für die Generierung von Belastungsprognosen genutzt werden und damit die Kapazitätsplanung unterstützen.
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85064088776&partnerID=8YFLogxK
U2 - 10.3139/104.112025
DO - 10.3139/104.112025
M3 - Artikel
AN - SCOPUS:85064088776
VL - 113
SP - 814
EP - 818
JO - ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
JF - ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
SN - 0947-0085
IS - 12
ER -