2. Vorlesungseinheit: Produktionsverbesserung Flashcards

1
Q

Die vier Zieldimensionen der Produktionsverbesserung

A

Hohe Variabilität
Hohe Qualität
Geringe Kosten
Geringe Zeiten

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2
Q

Ausprägungen: Variabilität

A

Lieferbarkeit
Produktvielfalt
Flexibilität
Wandlungsfähigkeit

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3
Q

Ausprägungen: Qualität

A

Lieferqualität
Lieferfähigkeit
Produktqualität
Termintreue

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4
Q

Ausprägungen: Wirtschaftlichkeit

A

Lieferpreis
Produktivität
Auslastung
Herstellkosten

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5
Q

Ausprägungen: Geschwindigkeit

A

Lieferzeit
Bearbeitungszeit
Produktionsdurchlaufzeit
Verfügbarkeit

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6
Q

Kontradiktorische Zielwidersprüche

A

Qualität vs. Kosten (Aufhebung: Marktpreis orientierte Qualität

Geschwindigkeit vs: Variavilität (Aufhebung: späte Variantenentstehung

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7
Q

Zielunterordnung

A

Wirtschaftlichkeit -> Variabilität (flexible Maschine kann besser ausgelastet werden)
Geschwindigkeit -> Qualität (guter Produktionsablauf erhöht Termintreue und somit Qualität)

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8
Q

Konträrer Zielwiderspruch

A

Variabilität und Qualität (Vielfalt erschwert Qualität)

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9
Q

Zielverträglichkeit

A

Wirtschaftlichkeit und Geschwindigkeit (Zielgrössen positiv korreliert

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10
Q

Elemete Logisches Zielquadrat der Produktion

A
Vier Ziele:
Qualität 
Variabilität
Wirtschaftlichkeit
Geschwindigkeit
Beziehungen: 
konträrer Zielwiderspruch
Zielverträglichkeit
Zielunterordnung
kontradiktoischer Zielwiderspruch
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11
Q

Wertstromanalyse: Aufbau der Methodik

A

Produktfamilie wählen
Zeichnung Ist-Zustand
Zeichnung Soll-Zustand
Umsetzung

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12
Q

Push-Steuerung (+/-)

A

Produktionsplaniung drückt Proukte in die Produktion

(Zwischen-)Lagerung garantiert Lieferfähigkeit, optimale Auslastung, Bestände, geringe Flexibilität

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13
Q

Pull-Steuerung

A

Kundenbestellung zieht Produkte in die Produktion, Bestände und Such aufwände minimiert, hohe Abhängigkeit nach aussen

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14
Q

Def.: Kapazitätsnivellierung

A

Glättung der Produktionsaufträge, Kapazitäten entlang der Prozesskette gleichmässig auslasten

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15
Q

Die vier Phasen der Business Analytics

A

Descriptive (Information)
Diagnostic (Muster)
Predictive (Prognose)
Prescriptive (Entscheidung)

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16
Q

Def.: Descriptive Analytics

A

Erhebung von Daten
historische Daten
Aggregation und Verdichtung
übersichtliche Darstellung

17
Q

Methoden Datenerfassung

A

ETL (Extract, Transform, Load)
Data Warehouse (Integration von Daten verschiedener Systeme)
OLAP (Online Analytical Processing; Data Cubes)

18
Q

Def.: Diagnostic Analytics

A

Detaillierte Analyse zur Ursachenidentifizierung

Erkennen von Mustern, Zusammenhängen und Korrelation

19
Q

Def.: Predictive Analytics

A

Kombinierung von Daten mit Regeln und Algorithmen erlaubt Prognose
Abgleich von aktuellen mit historischen Daten
Bewertung von Handlungsoptionen

20
Q

Def.: Prescriptive Analytics

A

Automatische synchronisierung von Daten, mathematische Berechnungen und Geschäftsregelb führen zur Entscheidungsfähigkeit
Konkrete Vorhersage von Ereignissen
Spezifizierung von handlungen mit dem Ziel des Erreichens eines Ziels