Accessible Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter December 20, 2018

Einsatz von Data Mining im Regenerationsprozess von Schienenfahrzeug-Transformatoren

Potenziale für die Kapazitätsplanung und Angebotskalkulation

Possible Application of Data Mining for Supporting the Regeneration Process of Rail Vehicle Transformers
Potentials for Capacity Planning and Quotation Costing
Melissa Seitz, Maren Sobotta and Peter Nyhuis

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.


Dipl.-Ing. Melissa Seitz, geb. 1989, studierte Maschinenbau mit dem Schwerpunkt Produktionstechnik an der Leibniz Universität Hannover. Seit ihrem Diplomabschluss im Jahr 2014 ist sie dort als Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Fabrikanlagen und Logistik (IFA) tätig. Ihre Arbeits- und Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich des Produktionsmanagements.

Maren Sobotta, M.Sc., geb. 1992, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit dem Schwerpunkt Energietechnik an der Leibniz Universität Hannover. Bis zu ihrem Masterabschluss im Jahr 2018 war Sie zudem studienbegleitend als Studentische Hilfskraft der Fachgruppe Produktionsmanagement am Institut für Fabrikanlagen und Logistik (IFA) beschäftigt.

Prof. Dr.-Ing. habil. Peter Nyhuis, geb. 1957, studierte Maschinenbau an der Leibniz Universität Hannover und arbeitete im Anschluss als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fabrikanlagen und Logistik (IFA). Nach seiner Promotion zum Dr.-Ing. wurde er habilitiert, bevor er als Führungskraft im Bereich Supply Chain Management in der Elektronik- und Maschinenbaubranche tätig war. Seit 2003 leitet er das Institut für Fabrikanlagen und Logistik (IFA) der Leibniz Universität.


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Online erschienen: 2018-12-20
Erschienen im Druck: 2018-12-17

© 2018, Carl Hanser Verlag, München