Operations Management at Universität Münster | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Operations Management an der Universität Münster

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TESTE DEIN WISSEN

Algorithmus Euklidische Entfernungen

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TESTE DEIN WISSEN

1. Wähle Anfangslösung (x0,y0)

2. Berechne gj(x0,y0) und dann X1 und Y1

3. Wenn x1 nahe x0und y1 nahe y0 -> stoppe, wenn nicht berechne gj(x1,y1) und X2, Y2

4. ...

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TESTE DEIN WISSEN

💵Nutzwertanalyse

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TESTE DEIN WISSEN

💡Priorisierung komplexer Handlungsalternativen durch Planungsmethode mit systematischer Entscheidungsvorbereitung

 📝Berücksichtigung der Präferenzen von Entscheidungsträgern bzgl. Kriterien 

Zielsystem 

R = Relevanzfaktor, 

B = Bewertungsfaktor, 

Z = Zielgröße = R * B

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TESTE DEIN WISSEN

Johnson-Algorithmus

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TESTE DEIN WISSEN

Minimierung Gesamtbearbeitungszeit des 2-Maschinen-Problems 

1. Initialisierung, 

2. Sortierung der Aufträge, 

3. Verkettung der Reihenfolgen

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TESTE DEIN WISSEN

Bestellmengenmodell mit Lieferzeit

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TESTE DEIN WISSEN

- optimale Bestellmenge analog zum Basismodell

- Bestelle LT Wochen, bevor die Lieferung benötigt wird

- der Bestellzeitpunkt beträgt soit r = Rest (LT/T) * mü

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TESTE DEIN WISSEN

📚Einflussfaktoren der Standortplanung

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TESTE DEIN WISSEN

- Kosten 

- Ressourcenverfügbarkeit

 - Expansionsmöglichkeiten 

- Regulierungen 

- Kultur 

- Politisches Klima

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TESTE DEIN WISSEN

Algorithmus beliebige Standorte

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TESTE DEIN WISSEN

1. Auswahl Anfangslösung

2. Optimierung Zuordnung

3. Optimierung Standorte: Für die gegebene Zuordnung von Kunden zu Lagern werden die optimalen Standorte ermittelt

4. Terminierung: Schritte 2 und 3 so lange, bis sich die Lagerstandorte nicht mehr ändern 

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TESTE DEIN WISSEN

MRP

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TESTE DEIN WISSEN

- ermittelt auf Grundlage der Produktionsbedarfe aus dem MPS die Materialbedarfe auf allen Produktionsstufen und ordnet diese in ein grobes Zeitfenster


1. Brutoobedarfsrechnung

2. Nettobedarfsrechnung

3. Grobterminierung

4. Losgrößenoptimierung

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TESTE DEIN WISSEN

MPS

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TESTE DEIN WISSEN

Produktionsprogrammplanung Master Production Schedule) plant die Produktionsbedarf und -zeitpunkt für Endprodukte (unabhängiger Bedarf).

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TESTE DEIN WISSEN

Expertenschätzung

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TESTE DEIN WISSEN

💡Führungskräfte haben gute Informationen über neue Entwicklungen und kommende Produkteinführungen

 📝Kleine Gruppe aus Führungskräften entwickelt Prognose 

✔Vorteile: Wissen unterschiedlicher Funktionen wird zusammengefasst 

Prognose von Personen erstellt, die Wissen über Entwicklung haben 

Für neue Produkte zur mittel-lang-fristigen Prognose geeignet 

❌Nachteile: Keine Einzelperson verantwortlich 

Risiko, dass Einzelne die Gruppe dominieren 

Bindet teures und knappes Personal

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TESTE DEIN WISSEN

♒Einfache Exponenzielle Glättung (SES) - Kons. Niveau

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TESTE DEIN WISSEN

💡Ungleichgewichtung der historischen Nachfragewerte


 α klein ➡ Prognose regiert träge 

 α groß ➡ Prognose reagiert nervös 

⇒ α sollte experimentell bestimmt werden 

Konstante Verfahren weisen bei einem Trend einen strukturellen Prognosefehler auf


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TESTE DEIN WISSEN

〰Gleitende Durchschnitte (MA) - Konstantes Niveau

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TESTE DEIN WISSEN

-Prognose ist der Schnitt der Nachfragen der letzten T Perioden 

-T-Wert kann experimentell bestimmt werden -MSE sollte immer über die selben Perioden ermittelt werden) 


- Intuitiv gut verständlich, einfach zu implementieren

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TESTE DEIN WISSEN

Zeitreihenprognose

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TESTE DEIN WISSEN

Die Nachfrage wird auf Basis von Vergangenheitsdaten geschätzt

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Q:

Algorithmus Euklidische Entfernungen

A:

1. Wähle Anfangslösung (x0,y0)

2. Berechne gj(x0,y0) und dann X1 und Y1

3. Wenn x1 nahe x0und y1 nahe y0 -> stoppe, wenn nicht berechne gj(x1,y1) und X2, Y2

4. ...

Q:

💵Nutzwertanalyse

A:

💡Priorisierung komplexer Handlungsalternativen durch Planungsmethode mit systematischer Entscheidungsvorbereitung

 📝Berücksichtigung der Präferenzen von Entscheidungsträgern bzgl. Kriterien 

Zielsystem 

R = Relevanzfaktor, 

B = Bewertungsfaktor, 

Z = Zielgröße = R * B

Q:

Johnson-Algorithmus

A:

Minimierung Gesamtbearbeitungszeit des 2-Maschinen-Problems 

1. Initialisierung, 

2. Sortierung der Aufträge, 

3. Verkettung der Reihenfolgen

Q:

Bestellmengenmodell mit Lieferzeit

A:

- optimale Bestellmenge analog zum Basismodell

- Bestelle LT Wochen, bevor die Lieferung benötigt wird

- der Bestellzeitpunkt beträgt soit r = Rest (LT/T) * mü

Q:

📚Einflussfaktoren der Standortplanung

A:

- Kosten 

- Ressourcenverfügbarkeit

 - Expansionsmöglichkeiten 

- Regulierungen 

- Kultur 

- Politisches Klima

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Q:

Algorithmus beliebige Standorte

A:

1. Auswahl Anfangslösung

2. Optimierung Zuordnung

3. Optimierung Standorte: Für die gegebene Zuordnung von Kunden zu Lagern werden die optimalen Standorte ermittelt

4. Terminierung: Schritte 2 und 3 so lange, bis sich die Lagerstandorte nicht mehr ändern 

Q:

MRP

A:

- ermittelt auf Grundlage der Produktionsbedarfe aus dem MPS die Materialbedarfe auf allen Produktionsstufen und ordnet diese in ein grobes Zeitfenster


1. Brutoobedarfsrechnung

2. Nettobedarfsrechnung

3. Grobterminierung

4. Losgrößenoptimierung

Q:

MPS

A:

Produktionsprogrammplanung Master Production Schedule) plant die Produktionsbedarf und -zeitpunkt für Endprodukte (unabhängiger Bedarf).

Q:

Expertenschätzung

A:

💡Führungskräfte haben gute Informationen über neue Entwicklungen und kommende Produkteinführungen

 📝Kleine Gruppe aus Führungskräften entwickelt Prognose 

✔Vorteile: Wissen unterschiedlicher Funktionen wird zusammengefasst 

Prognose von Personen erstellt, die Wissen über Entwicklung haben 

Für neue Produkte zur mittel-lang-fristigen Prognose geeignet 

❌Nachteile: Keine Einzelperson verantwortlich 

Risiko, dass Einzelne die Gruppe dominieren 

Bindet teures und knappes Personal

Q:

♒Einfache Exponenzielle Glättung (SES) - Kons. Niveau

A:

💡Ungleichgewichtung der historischen Nachfragewerte


 α klein ➡ Prognose regiert träge 

 α groß ➡ Prognose reagiert nervös 

⇒ α sollte experimentell bestimmt werden 

Konstante Verfahren weisen bei einem Trend einen strukturellen Prognosefehler auf


Q:

〰Gleitende Durchschnitte (MA) - Konstantes Niveau

A:

-Prognose ist der Schnitt der Nachfragen der letzten T Perioden 

-T-Wert kann experimentell bestimmt werden -MSE sollte immer über die selben Perioden ermittelt werden) 


- Intuitiv gut verständlich, einfach zu implementieren

Q:

Zeitreihenprognose

A:

Die Nachfrage wird auf Basis von Vergangenheitsdaten geschätzt

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