Kurzfassung
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.
Abstract
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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