Produktionskontrolle

In diesem Beitrag werden verschiedene Prognoseverfahren und -modelle zur Vorhersage von kritischen Situationen in den Supply Chains von Unternehmen in der Automobil- und Elektronikindustrie untersucht, wobei der Schwerpunkt auf deutschen Unternehmen liegt. Anhand eines Vergleichs der Leistungsfähigkeit branchenüblicher Modelle soll eine Empfehlung eines Best-Practice-Modells für die Branche ermittelt werden. Um die Anwenderbarkeit der Modelle und der einhergehenden Erkenntnis aufzuzeigen, werden reale Geschäftsszenarien diskutiert, die die Rolle des Risikomanagements in den Abteilungen Einkauf/Beschaffung oder Supply Chain Management umfassen. Im Vergleich wurde ermittelt, dass das effektivste Modell für die Vorhersage von Krisen in der Automobilindustrie das Vector-Auto-Regressionsverfahren/VAR-Modell ist, während das Early-Warning-System/EWS-Modell am besten für die Elektronikindustrie geeignet ist. Darüber hinaus wurden die wichtigsten Risikofaktoren ermittelt, die ...

Unvorhersehbare Prozessstörungen, kurzfristige Lieferterminänderungen durch Kunden und Lieferanten sowie eine hohe Marktdynamik erfordern ein schnelles und situationsgemäßes Reagieren der Produktionssteuerung, um die bestmögliche Erreichung logistischer Zielgrößen zu gewährleisten. Eine Chance zur Erhöhung der Reaktionsfähigkeit liegt in der Nutzung von im System vorhandenen, aber bisher nicht genutzten Flexibilitätspotenzialen. Der Beitrag stellt einen Ansatz vor, wie diese zunächst eröffnet und in einem weiteren Schritt in Abhängigkeit der jeweiligen Situation durch den Einsatz von Selbststeuerungsmethoden erschlossen werden können.