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Beschreibung
Da konventionelle Bestandsmanagementsysteme Unsicherheiten bzgl. Rücknahmemenge und Zustände von Gebrauchtteilen nicht adäquat abbilden können, war das Ziel dieser Arbeit das Bestandsmanagement von Neuteilen im Remanufacturing zu optimieren. Daher wurde ein datengetriebener Ansatz zur Bedarfsprognose entwickelt und mit einem stochastischen Optimierungsmodell zur Bestellmengenplanung kombiniert. Die Praxistauglichkeit der Vorgehensweise wurde anhand eines industriellen Anwendungsfalls überprüft.
Da konventionelle Bestandsmanagementsysteme Unsicherheiten bzgl. Rücknahmemenge und Zustände von Gebrauchtteilen nicht adäquat abbilden können, war das Ziel dieser Arbeit das Bestandsmanagement von Neuteilen im Remanufacturing zu optimieren. Daher wurde ein datengetriebener Ansatz zur Bedarfsprognose entwickelt und mit einem stochastischen Optimierungsmodell zur Bestellmengenplanung kombiniert. Die Praxistauglichkeit der Vorgehensweise wurde anhand eines industriellen Anwendungsfalls überprüft.
Details
| Erscheinungsjahr: | 2026 |
|---|---|
| Fachbereich: | Fertigungstechnik |
| Genre: | Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Taschenbuch |
| ISBN-13: | 9783985553402 |
| ISBN-10: | 3985553408 |
| Sprache: | Deutsch |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: | Große Erdmann, Julian |
| Auflage: | 1. Auflage |
| Hersteller: |
Apprimus Verlag
IIF - Institut für Industriekommunikation und Fachmedien GmbH |
| Verantwortliche Person für die EU: | IIF GmbH, Steinbachstr. 25, D-52074 Aachen, info@iif.rwth-aachen.de |
| Maße: | 210 x 148 x 10 mm |
| Von/Mit: | Julian Große Erdmann |
| Erscheinungsdatum: | 09.04.2026 |
| Gewicht: | 0,227 kg |