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Optimierungsbasierte Auftragsfreigabemodelle Evaluation and Kombination mit der Auftragsannahme
No full textProduktionsplanungs- und Steuerungskonzepte (PPC) sind für die Wettbewerbsfähigkeit auftragsbezogener Unternehmen unersetzlich (Kingsman et al. 1989). Diese Konzepte werden eingesetzt, um kurze und prognostizierbare Durchlaufzeiten zu erzielen. Zeitgleich sollte auch eine hohe Auslastung und Termintreue erreicht werden. Ein PPC Konzept, welches dieser Herausforderung gerecht wird, nennt sich „Workload Control“ (WLC). WLC ist ein Planungskonzept, welches bestimmte Regeln oder Optimierungsmodelle verwendet, die zu einem definierten Zustand des Fertigungssystems führt (Missbauer und Uzsoy 2011). Dabei ist die Auftragsfreigabe unumstritten die wichtigste Funktion, da sie den Produktionsstart jedes Auftrages festlegt. Dies wird durch die Einführung eines „Pre-Shop-Pools“ (Breithaupt et al. 2002) umgesetzt, welcher als Puffer gegen Schwankungen eingehender Aufträge entgegenwirkt (Land und Gaalman 1998). Puergstaller und Missbauer (2012) unterscheiden zwischen zwei Arten von Auftragsfreigabemechanismen: Regelbasierte- und optimierungsbasierte Auftragsfreigabemechanismen. Für Unternehmen, welche einen Auftragsfreigabemechanismus anwenden möchten, stellt sich die Frage, welcher der beiden Ansätze zu bevorzugen ist.
Interessanterweise gibt es keine Studie, die den leistungsstärksten regelbasierten Mechanismus (LUMS COR) und den leistungsstärksten optimierungsbasierten Mechanismus (clearing function) miteinander vergleicht. Diese Doktorarbeit schließt diese Forschungslücke. Es wird eine Simulationsstudie vorgestellt, welche den leistungsstärksten regelbasierten Mechanismus (LUMS COR) und das leistungsstärkste optimierungsbasierte Modell (clearing function) miteinander vergleicht (siehe Haeussler und Netzer (2019)).
Der zweite Teil der Doktorarbeit fokussiert hierarchische WLC-Konzepte, welche die Auftragsfreigabe mit der „Auftragsannahme“ kombinieren. Die Auftragsannahme befasst sich mit der Entscheidung über die Annahme oder Ablehnung eingehender Kundenaufträge (Philipoom und Fry 1992). Die Auftragsannahme kann durch die Verwendung von Regeln oder Optimierungsmodellen unterstützt werden. In Guhlich et al. (2018) wird ein hierarchisch organisiertes Konzept vorgestellt, welches eine optimierungsbasierte Auftragsfreigabe mit einem optimierungsbasierten Auftragsannahmemodell kombiniert. Der Ansatz von Guhlich et al. (2018) ist vielversprechend, da er clearing-function-Modelle auf beiden Planungsebenen verwendet. Interessanterweise basiert das darin verwendete Auftragsannahmemodell auf detaillierten Informationen des Fertigungssystems. Dies ist überraschend, da der Vorteil der Verwendung von aggregierten Informationen auf hierarchisch höheren Planungsebenen in der Literatur und Praxis belegt ist.
Diese Dissertation präsentiert ein neues hierarchisches WLC-Konzept, welches aus einem optimierungsbasierten Auftragsfreigabemodell und einem optimierungsbasierten Auftragsannahmemodell besteht. Im Gegensatz zu Guhlich et al. (2018) basiert das Auftragsfreigabemodell jedoch auf aggregierten Informationen des Fertigungssystems. Um das Verhalten und die Leistung des neuen Konzepts zu analysieren, wurden Simulationsstudien durchgeführt (siehe Netzer et al. 2020).
Literaturverzeichnis
- Breithaupt, J.W., Land, M., Nyhuis, P., 2002. The workload control concept: theory and practical extensions of Load Oriented Order Release. Production Planning & Control: The Management of Operations, 13 (7), 625-638.
- Guhlich, H., Fleischmann, M., Mönch, L., Stolletz, R., 2018. A clearing function based bid-price approach to integrated order acceptance and release decisions. European Journal of Operational Research, 268, 243-254.
- Haeussler, S., Netzer, P., 2020. Comparison between rule-and optimization-based workload control concepts: a simulation optimization approach. International Journal of Production Research, 58 (12), 3724-3743.
- Missbauer, H, Uzsoy, R, 2011. Optimization Models of Production Planning Problems. Planning Production and Inventories in the Extended Enterprise, 437-507.
- Philipoom, P., R., Fry, T., D., 1992. Capacity-based order review/release strategies to improve manufacturing performance. International Journal of Production Research, 30 (11), 2559-2572.
- Puergstaller, P., Missbauer, H., 2012. Rule-based vs. optimisation-based order release in workload control: A simulation study of a MTO manufacturer. International Journal of Production Economics, 140 (2), 670-680.
- Land, M., Gaalman, G., 1998. The performance of workload control concepts in job shops: Improving the release method. International Journal of Production Economics, 56-57, 347-364.
- Netzer, P., Haeussler, S., Missbauer, H., 2020. Integration of Order Acceptance into Optimization Based Order Release models. Twenty-first International Working Seminar on Production Economics, Innsbruck.
- Zaepfel, G., Missbauer, H., 1993. Production planning and control (PPC) systems including load-oriented order release – problems and research perspectives. International Journal of Production Economics, 30-31, 107-122.Production Planning and Control (PPC) concepts are very important for make-to-order companies to stay competitive (Kingsman et al. 1989). Such systems should attain short and predictable flow times, especially where high flexibility in meeting customer demand is required. Besides achieving short flow times, one should also maintain high output and due-date performance. One approach to address this problem is the workload control (WLC) concept. WLC is a planning concept that employs certain rules or (optimization) models that lead to a predetermined state of the manufacturing system (Missbauer and Uzsoy 2011). Order release is certainly the most important function in WLC, since it determines when each order should enter the shop floor and implies the introduction of a pre-shop pool (Breithaupt et al. 2002), that acts as a buffer against the dynamics of the incoming flow of orders (Land and Gaalman 1998). According to Puergstaller and Missbauer (2012) two streams of order release mechanisms can be identified: rule-based order release mechanisms determine the release times of the work orders for a short time by following a set of rules. A company that intends to apply an order release mechanism first has to decide which of both approaches (rule- vs. optimization-based approach) is preferable.
Nevertheless, a comparison between the best performing rule-based mechanism (LUMS COR) and the best performing optimization-based model (clearing function) is still outstanding. This PhD thesis corresponds to this research gap by conducting a simulation study that compares the best performing rule-based mechanism (LUMS COR) and the best performing optimization-based model (clearing function) (see Haeussler and Netzer (2019)).
The second part of the PhD thesis focuses on hierarchically organized WLC concepts combining order release with ‘order acceptance’. Order acceptance deals with accepting and rejecting customer orders (Philipoom and Fry 1992). Order acceptance can be implemented by using rules or optimization models. Guhlich et al. (2018) is the only hierarchically organized comprehensive approach, which applies an optimization-based order release and –acceptance model. The approach used by Guhlich et al. (2018) is very promising since they use clearing function models for order acceptance and release. Nevertheless, their order acceptance model is based on detailed information of the shop floor. This is surprising since the advantage of using aggregate information at higher planning levels in hierarchical planning is well known in literature.
This PhD thesis corresponds to this research gap by developing a new hierarchical WLC concept consisting of an optimization-based order release model combined with optimization-based order acceptance model that is based on aggregate information of the shop floor (see Netzer et al. 2020).
References
- Breithaupt, J.W., Land, M., Nyhuis, P., 2002. The workload control concept: theory and practical extensions of Load Oriented Order Release. Production Planning & Control: The Management of Operations, 13 (7), 625-638.
- Guhlich, H., Fleischmann, M., Mönch, L., Stolletz, R., 2018. A clearing function based bid-price approach to integrated order acceptance and release decisions. European Journal of Operational Research, 268, 243-254.
- Haeussler, S., Netzer, P., 2020. Comparison between rule-and optimization-based workload control concepts: a simulation optimization approach. International Journal of Production Research, 58 (12), 3724-3743.
- Missbauer, H, Uzsoy, R, 2011. Optimization Models of Production Planning Problems. Planning Production and Inventories in the Extended Enterprise, 437-507.
- Philipoom, P., R., Fry, T., D., 1992. Capacity-based order review/release strategies to improve manufacturing performance. International Journal of Production Research, 30 (11), 2559-2572.
- Puergstaller, P., Missbauer, H., 2012. Rule-based vs. optimisation-based order release in workload control: A simulation study of a MTO manufacturer. International Journal of Production Economics, 140 (2), 670-680.
- Land, M., Gaalman, G., 1998. The performance of workload control concepts in job shops: Improving the release method. International Journal of Production Economics, 56-57, 347-364.
- Netzer, P., Haeussler, S., Missbauer, H., 2020. Integration of Order Acceptance into Optimization Based Order Release models. Twenty-first International Working Seminar on Production Economics, Innsbruck.
- Zaepfel, G., Missbauer, H., 1993. Production planning and control (PPC) systems including load-oriented order release – problems and research perspectives. International Journal of Production Economics, 30-31, 107-122.Mag. Netzer Pia, BAAbweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersDissertation University Innsbruck 202
Strukturen der Mimesis in der Wirtschaft von heute
No full textDer berühmte Literaturwissenschaftler, Kulturanthropologe und Religionsphilosoph René Girard beschreibt den Menschen anhand seiner Mimetischen Theorie. Der Kern seiner besteht im sogenannten „mimetischen Begehren“ des Menschen. Mimesis ist dem Menschen angeboren. Mimesis bezeichnet Nachahmung. Gemäß Girard ist diese auch im Bereich des Begehrens am Werk. Demnach sind Menschen nicht autonom, sondern richten ihr Begehren nach dem Begehren anderer Menschen aus. Es geht also um eine Nachahmung der Begierde eines anderen. Folglich begehren Menschen nicht unmittelbar ein Objekt an sich, sondern, weil ein anderer es begehrt. (vgl. Palaver 2004, 25f) In diesem Zusammenhang spricht Girard vom Konzept des „triangulären Begehrens“, welches die Struktur dieses mimetischen Begehrens darstellt. Abhängig von den Umständen und den Objekten, die begehrt werden, kann die Mimesis Positives (z.B., Kreativität, Forschungs- und Entdeckungsdrang), sowie Negatives (Rivalität, Gewalt) bewirken. (vgl. Palaver 2004, 60f)
Die vorliegende Masterarbeit analysiert aktuelle ökonomische Praxisfelder auf Basis der Mimetischen Theorie. Die Forschungsfrage wird wie folgt formuliert: Wo finden sich mimetische Verhaltensmuster in der ökonomischen Praxis?
Für die Beantwortung dieser Frage werden drei unterschiedliche Praxisfelder auf unterschiedlichen Ebenen in den Blick genommen: Finanzmärkte (Spekulationsblasen), Unternehmensentscheidungen (Imitationsstrategie), Konsummärkte (Influencebasiertes Konsumverhalten);
In allen drei Bereichen wird analysiert, inwiefern die Mimesis hier erkennbar ist und welche Auswirkungen diese mit sich bringt. Nachfolgend wird reflektiert, welche Probleme und/oder Vorteile dies für die Wirtschaft mit sich bringt.
Literatur:
Palaver, Wolfgang, 2004, René Girards mimetische Theorie. Im Kontext kulturtheoretischer
und gesellschaftspolitischer Fragen. Lit Verlag, Wien.ausgearbeitet von: Netzer Pia, PhDMasterarbeit Universität Innsbruck 202
Optimierungsbasierte Auftragsfreigabemodelle Evaluation and Kombination mit der Auftragsannahme
No full textProduktionsplanungs- und Steuerungskonzepte (PPC) sind für die Wettbewerbsfähigkeit auftragsbezogener Unternehmen unersetzlich (Kingsman et al. 1989). Diese Konzepte werden eingesetzt, um kurze und prognostizierbare Durchlaufzeiten zu erzielen. Zeitgleich sollte auch eine hohe Auslastung und Termintreue erreicht werden. Ein PPC Konzept, welches dieser Herausforderung gerecht wird, nennt sich „Workload Control“ (WLC). WLC ist ein Planungskonzept, welches bestimmte Regeln oder Optimierungsmodelle verwendet, die zu einem definierten Zustand des Fertigungssystems führt (Missbauer und Uzsoy 2011). Dabei ist die Auftragsfreigabe unumstritten die wichtigste Funktion, da sie den Produktionsstart jedes Auftrages festlegt. Dies wird durch die Einführung eines „Pre-Shop-Pools“ (Breithaupt et al. 2002) umgesetzt, welcher als Puffer gegen Schwankungen eingehender Aufträge entgegenwirkt (Land und Gaalman 1998). Puergstaller und Missbauer (2012) unterscheiden zwischen zwei Arten von Auftragsfreigabemechanismen: Regelbasierte- und optimierungsbasierte Auftragsfreigabemechanismen. Für Unternehmen, welche einen Auftragsfreigabemechanismus anwenden möchten, stellt sich die Frage, welcher der beiden Ansätze zu bevorzugen ist.
Interessanterweise gibt es keine Studie, die den leistungsstärksten regelbasierten Mechanismus (LUMS COR) und den leistungsstärksten optimierungsbasierten Mechanismus (clearing function) miteinander vergleicht. Diese Doktorarbeit schließt diese Forschungslücke. Es wird eine Simulationsstudie vorgestellt, welche den leistungsstärksten regelbasierten Mechanismus (LUMS COR) und das leistungsstärkste optimierungsbasierte Modell (clearing function) miteinander vergleicht (siehe Haeussler und Netzer (2019)).
Der zweite Teil der Doktorarbeit fokussiert hierarchische WLC-Konzepte, welche die Auftragsfreigabe mit der „Auftragsannahme“ kombinieren. Die Auftragsannahme befasst sich mit der Entscheidung über die Annahme oder Ablehnung eingehender Kundenaufträge (Philipoom und Fry 1992). Die Auftragsannahme kann durch die Verwendung von Regeln oder Optimierungsmodellen unterstützt werden. In Guhlich et al. (2018) wird ein hierarchisch organisiertes Konzept vorgestellt, welches eine optimierungsbasierte Auftragsfreigabe mit einem optimierungsbasierten Auftragsannahmemodell kombiniert. Der Ansatz von Guhlich et al. (2018) ist vielversprechend, da er clearing-function-Modelle auf beiden Planungsebenen verwendet. Interessanterweise basiert das darin verwendete Auftragsannahmemodell auf detaillierten Informationen des Fertigungssystems. Dies ist überraschend, da der Vorteil der Verwendung von aggregierten Informationen auf hierarchisch höheren Planungsebenen in der Literatur und Praxis belegt ist.
Diese Dissertation präsentiert ein neues hierarchisches WLC-Konzept, welches aus einem optimierungsbasierten Auftragsfreigabemodell und einem optimierungsbasierten Auftragsannahmemodell besteht. Im Gegensatz zu Guhlich et al. (2018) basiert das Auftragsfreigabemodell jedoch auf aggregierten Informationen des Fertigungssystems. Um das Verhalten und die Leistung des neuen Konzepts zu analysieren, wurden Simulationsstudien durchgeführt (siehe Netzer et al. 2020).
Literaturverzeichnis
- Breithaupt, J.W., Land, M., Nyhuis, P., 2002. The workload control concept: theory and practical extensions of Load Oriented Order Release. Production Planning & Control: The Management of Operations, 13 (7), 625-638.
- Guhlich, H., Fleischmann, M., Mönch, L., Stolletz, R., 2018. A clearing function based bid-price approach to integrated order acceptance and release decisions. European Journal of Operational Research, 268, 243-254.
- Haeussler, S., Netzer, P., 2020. Comparison between rule-and optimization-based workload control concepts: a simulation optimization approach. International Journal of Production Research, 58 (12), 3724-3743.
- Missbauer, H, Uzsoy, R, 2011. Optimization Models of Production Planning Problems. Planning Production and Inventories in the Extended Enterprise, 437-507.
- Philipoom, P., R., Fry, T., D., 1992. Capacity-based order review/release strategies to improve manufacturing performance. International Journal of Production Research, 30 (11), 2559-2572.
- Puergstaller, P., Missbauer, H., 2012. Rule-based vs. optimisation-based order release in workload control: A simulation study of a MTO manufacturer. International Journal of Production Economics, 140 (2), 670-680.
- Land, M., Gaalman, G., 1998. The performance of workload control concepts in job shops: Improving the release method. International Journal of Production Economics, 56-57, 347-364.
- Netzer, P., Haeussler, S., Missbauer, H., 2020. Integration of Order Acceptance into Optimization Based Order Release models. Twenty-first International Working Seminar on Production Economics, Innsbruck.
- Zaepfel, G., Missbauer, H., 1993. Production planning and control (PPC) systems including load-oriented order release – problems and research perspectives. International Journal of Production Economics, 30-31, 107-122.Production Planning and Control (PPC) concepts are very important for make-to-order companies to stay competitive (Kingsman et al. 1989). Such systems should attain short and predictable flow times, especially where high flexibility in meeting customer demand is required. Besides achieving short flow times, one should also maintain high output and due-date performance. One approach to address this problem is the workload control (WLC) concept. WLC is a planning concept that employs certain rules or (optimization) models that lead to a predetermined state of the manufacturing system (Missbauer and Uzsoy 2011). Order release is certainly the most important function in WLC, since it determines when each order should enter the shop floor and implies the introduction of a pre-shop pool (Breithaupt et al. 2002), that acts as a buffer against the dynamics of the incoming flow of orders (Land and Gaalman 1998). According to Puergstaller and Missbauer (2012) two streams of order release mechanisms can be identified: rule-based order release mechanisms determine the release times of the work orders for a short time by following a set of rules. A company that intends to apply an order release mechanism first has to decide which of both approaches (rule- vs. optimization-based approach) is preferable.
Nevertheless, a comparison between the best performing rule-based mechanism (LUMS COR) and the best performing optimization-based model (clearing function) is still outstanding. This PhD thesis corresponds to this research gap by conducting a simulation study that compares the best performing rule-based mechanism (LUMS COR) and the best performing optimization-based model (clearing function) (see Haeussler and Netzer (2019)).
The second part of the PhD thesis focuses on hierarchically organized WLC concepts combining order release with ‘order acceptance’. Order acceptance deals with accepting and rejecting customer orders (Philipoom and Fry 1992). Order acceptance can be implemented by using rules or optimization models. Guhlich et al. (2018) is the only hierarchically organized comprehensive approach, which applies an optimization-based order release and –acceptance model. The approach used by Guhlich et al. (2018) is very promising since they use clearing function models for order acceptance and release. Nevertheless, their order acceptance model is based on detailed information of the shop floor. This is surprising since the advantage of using aggregate information at higher planning levels in hierarchical planning is well known in literature.
This PhD thesis corresponds to this research gap by developing a new hierarchical WLC concept consisting of an optimization-based order release model combined with optimization-based order acceptance model that is based on aggregate information of the shop floor (see Netzer et al. 2020).
References
- Breithaupt, J.W., Land, M., Nyhuis, P., 2002. The workload control concept: theory and practical extensions of Load Oriented Order Release. Production Planning & Control: The Management of Operations, 13 (7), 625-638.
- Guhlich, H., Fleischmann, M., Mönch, L., Stolletz, R., 2018. A clearing function based bid-price approach to integrated order acceptance and release decisions. European Journal of Operational Research, 268, 243-254.
- Haeussler, S., Netzer, P., 2020. Comparison between rule-and optimization-based workload control concepts: a simulation optimization approach. International Journal of Production Research, 58 (12), 3724-3743.
- Missbauer, H, Uzsoy, R, 2011. Optimization Models of Production Planning Problems. Planning Production and Inventories in the Extended Enterprise, 437-507.
- Philipoom, P., R., Fry, T., D., 1992. Capacity-based order review/release strategies to improve manufacturing performance. International Journal of Production Research, 30 (11), 2559-2572.
- Puergstaller, P., Missbauer, H., 2012. Rule-based vs. optimisation-based order release in workload control: A simulation study of a MTO manufacturer. International Journal of Production Economics, 140 (2), 670-680.
- Land, M., Gaalman, G., 1998. The performance of workload control concepts in job shops: Improving the release method. International Journal of Production Economics, 56-57, 347-364.
- Netzer, P., Haeussler, S., Missbauer, H., 2020. Integration of Order Acceptance into Optimization Based Order Release models. Twenty-first International Working Seminar on Production Economics, Innsbruck.
- Zaepfel, G., Missbauer, H., 1993. Production planning and control (PPC) systems including load-oriented order release – problems and research perspectives. International Journal of Production Economics, 30-31, 107-122.Mag. Netzer Pia, BAAbweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersDissertation University Innsbruck 202
Strukturen der Mimesis in der Wirtschaft von heute
No full textDer berühmte Literaturwissenschaftler, Kulturanthropologe und Religionsphilosoph René Girard beschreibt den Menschen anhand seiner Mimetischen Theorie. Der Kern seiner besteht im sogenannten „mimetischen Begehren“ des Menschen. Mimesis ist dem Menschen angeboren. Mimesis bezeichnet Nachahmung. Gemäß Girard ist diese auch im Bereich des Begehrens am Werk. Demnach sind Menschen nicht autonom, sondern richten ihr Begehren nach dem Begehren anderer Menschen aus. Es geht also um eine Nachahmung der Begierde eines anderen. Folglich begehren Menschen nicht unmittelbar ein Objekt an sich, sondern, weil ein anderer es begehrt. (vgl. Palaver 2004, 25f) In diesem Zusammenhang spricht Girard vom Konzept des „triangulären Begehrens“, welches die Struktur dieses mimetischen Begehrens darstellt. Abhängig von den Umständen und den Objekten, die begehrt werden, kann die Mimesis Positives (z.B., Kreativität, Forschungs- und Entdeckungsdrang), sowie Negatives (Rivalität, Gewalt) bewirken. (vgl. Palaver 2004, 60f)
Die vorliegende Masterarbeit analysiert aktuelle ökonomische Praxisfelder auf Basis der Mimetischen Theorie. Die Forschungsfrage wird wie folgt formuliert: Wo finden sich mimetische Verhaltensmuster in der ökonomischen Praxis?
Für die Beantwortung dieser Frage werden drei unterschiedliche Praxisfelder auf unterschiedlichen Ebenen in den Blick genommen: Finanzmärkte (Spekulationsblasen), Unternehmensentscheidungen (Imitationsstrategie), Konsummärkte (Influencebasiertes Konsumverhalten);
In allen drei Bereichen wird analysiert, inwiefern die Mimesis hier erkennbar ist und welche Auswirkungen diese mit sich bringt. Nachfolgend wird reflektiert, welche Probleme und/oder Vorteile dies für die Wirtschaft mit sich bringt.
Literatur:
Palaver, Wolfgang, 2004, René Girards mimetische Theorie. Im Kontext kulturtheoretischer
und gesellschaftspolitischer Fragen. Lit Verlag, Wien.ausgearbeitet von: Netzer Pia, PhDMasterarbeit Universität Innsbruck 202
Strukturen der Mimesis in der Wirtschaft von heute
No full textDer berühmte Literaturwissenschaftler, Kulturanthropologe und Religionsphilosoph René Girard beschreibt den Menschen anhand seiner Mimetischen Theorie. Der Kern seiner besteht im sogenannten „mimetischen Begehren“ des Menschen. Mimesis ist dem Menschen angeboren. Mimesis bezeichnet Nachahmung. Gemäß Girard ist diese auch im Bereich des Begehrens am Werk. Demnach sind Menschen nicht autonom, sondern richten ihr Begehren nach dem Begehren anderer Menschen aus. Es geht also um eine Nachahmung der Begierde eines anderen. Folglich begehren Menschen nicht unmittelbar ein Objekt an sich, sondern, weil ein anderer es begehrt. (vgl. Palaver 2004, 25f) In diesem Zusammenhang spricht Girard vom Konzept des „triangulären Begehrens“, welches die Struktur dieses mimetischen Begehrens darstellt. Abhängig von den Umständen und den Objekten, die begehrt werden, kann die Mimesis Positives (z.B., Kreativität, Forschungs- und Entdeckungsdrang), sowie Negatives (Rivalität, Gewalt) bewirken. (vgl. Palaver 2004, 60f)
Die vorliegende Masterarbeit analysiert aktuelle ökonomische Praxisfelder auf Basis der Mimetischen Theorie. Die Forschungsfrage wird wie folgt formuliert: Wo finden sich mimetische Verhaltensmuster in der ökonomischen Praxis?
Für die Beantwortung dieser Frage werden drei unterschiedliche Praxisfelder auf unterschiedlichen Ebenen in den Blick genommen: Finanzmärkte (Spekulationsblasen), Unternehmensentscheidungen (Imitationsstrategie), Konsummärkte (Influencebasiertes Konsumverhalten);
In allen drei Bereichen wird analysiert, inwiefern die Mimesis hier erkennbar ist und welche Auswirkungen diese mit sich bringt. Nachfolgend wird reflektiert, welche Probleme und/oder Vorteile dies für die Wirtschaft mit sich bringt.
Literatur:
Palaver, Wolfgang, 2004, René Girards mimetische Theorie. Im Kontext kulturtheoretischer
und gesellschaftspolitischer Fragen. Lit Verlag, Wien.ausgearbeitet von: Netzer Pia, PhDMasterarbeit Universität Innsbruck 202
Optimierungsbasierte Auftragsfreigabemodelle Evaluation and Kombination mit der Auftragsannahme
No full textProduktionsplanungs- und Steuerungskonzepte (PPC) sind für die Wettbewerbsfähigkeit auftragsbezogener Unternehmen unersetzlich (Kingsman et al. 1989). Diese Konzepte werden eingesetzt, um kurze und prognostizierbare Durchlaufzeiten zu erzielen. Zeitgleich sollte auch eine hohe Auslastung und Termintreue erreicht werden. Ein PPC Konzept, welches dieser Herausforderung gerecht wird, nennt sich „Workload Control“ (WLC). WLC ist ein Planungskonzept, welches bestimmte Regeln oder Optimierungsmodelle verwendet, die zu einem definierten Zustand des Fertigungssystems führt (Missbauer und Uzsoy 2011). Dabei ist die Auftragsfreigabe unumstritten die wichtigste Funktion, da sie den Produktionsstart jedes Auftrages festlegt. Dies wird durch die Einführung eines „Pre-Shop-Pools“ (Breithaupt et al. 2002) umgesetzt, welcher als Puffer gegen Schwankungen eingehender Aufträge entgegenwirkt (Land und Gaalman 1998). Puergstaller und Missbauer (2012) unterscheiden zwischen zwei Arten von Auftragsfreigabemechanismen: Regelbasierte- und optimierungsbasierte Auftragsfreigabemechanismen. Für Unternehmen, welche einen Auftragsfreigabemechanismus anwenden möchten, stellt sich die Frage, welcher der beiden Ansätze zu bevorzugen ist.
Interessanterweise gibt es keine Studie, die den leistungsstärksten regelbasierten Mechanismus (LUMS COR) und den leistungsstärksten optimierungsbasierten Mechanismus (clearing function) miteinander vergleicht. Diese Doktorarbeit schließt diese Forschungslücke. Es wird eine Simulationsstudie vorgestellt, welche den leistungsstärksten regelbasierten Mechanismus (LUMS COR) und das leistungsstärkste optimierungsbasierte Modell (clearing function) miteinander vergleicht (siehe Haeussler und Netzer (2019)).
Der zweite Teil der Doktorarbeit fokussiert hierarchische WLC-Konzepte, welche die Auftragsfreigabe mit der „Auftragsannahme“ kombinieren. Die Auftragsannahme befasst sich mit der Entscheidung über die Annahme oder Ablehnung eingehender Kundenaufträge (Philipoom und Fry 1992). Die Auftragsannahme kann durch die Verwendung von Regeln oder Optimierungsmodellen unterstützt werden. In Guhlich et al. (2018) wird ein hierarchisch organisiertes Konzept vorgestellt, welches eine optimierungsbasierte Auftragsfreigabe mit einem optimierungsbasierten Auftragsannahmemodell kombiniert. Der Ansatz von Guhlich et al. (2018) ist vielversprechend, da er clearing-function-Modelle auf beiden Planungsebenen verwendet. Interessanterweise basiert das darin verwendete Auftragsannahmemodell auf detaillierten Informationen des Fertigungssystems. Dies ist überraschend, da der Vorteil der Verwendung von aggregierten Informationen auf hierarchisch höheren Planungsebenen in der Literatur und Praxis belegt ist.
Diese Dissertation präsentiert ein neues hierarchisches WLC-Konzept, welches aus einem optimierungsbasierten Auftragsfreigabemodell und einem optimierungsbasierten Auftragsannahmemodell besteht. Im Gegensatz zu Guhlich et al. (2018) basiert das Auftragsfreigabemodell jedoch auf aggregierten Informationen des Fertigungssystems. Um das Verhalten und die Leistung des neuen Konzepts zu analysieren, wurden Simulationsstudien durchgeführt (siehe Netzer et al. 2020).
Literaturverzeichnis
- Breithaupt, J.W., Land, M., Nyhuis, P., 2002. The workload control concept: theory and practical extensions of Load Oriented Order Release. Production Planning & Control: The Management of Operations, 13 (7), 625-638.
- Guhlich, H., Fleischmann, M., Mönch, L., Stolletz, R., 2018. A clearing function based bid-price approach to integrated order acceptance and release decisions. European Journal of Operational Research, 268, 243-254.
- Haeussler, S., Netzer, P., 2020. Comparison between rule-and optimization-based workload control concepts: a simulation optimization approach. International Journal of Production Research, 58 (12), 3724-3743.
- Missbauer, H, Uzsoy, R, 2011. Optimization Models of Production Planning Problems. Planning Production and Inventories in the Extended Enterprise, 437-507.
- Philipoom, P., R., Fry, T., D., 1992. Capacity-based order review/release strategies to improve manufacturing performance. International Journal of Production Research, 30 (11), 2559-2572.
- Puergstaller, P., Missbauer, H., 2012. Rule-based vs. optimisation-based order release in workload control: A simulation study of a MTO manufacturer. International Journal of Production Economics, 140 (2), 670-680.
- Land, M., Gaalman, G., 1998. The performance of workload control concepts in job shops: Improving the release method. International Journal of Production Economics, 56-57, 347-364.
- Netzer, P., Haeussler, S., Missbauer, H., 2020. Integration of Order Acceptance into Optimization Based Order Release models. Twenty-first International Working Seminar on Production Economics, Innsbruck.
- Zaepfel, G., Missbauer, H., 1993. Production planning and control (PPC) systems including load-oriented order release – problems and research perspectives. International Journal of Production Economics, 30-31, 107-122.Production Planning and Control (PPC) concepts are very important for make-to-order companies to stay competitive (Kingsman et al. 1989). Such systems should attain short and predictable flow times, especially where high flexibility in meeting customer demand is required. Besides achieving short flow times, one should also maintain high output and due-date performance. One approach to address this problem is the workload control (WLC) concept. WLC is a planning concept that employs certain rules or (optimization) models that lead to a predetermined state of the manufacturing system (Missbauer and Uzsoy 2011). Order release is certainly the most important function in WLC, since it determines when each order should enter the shop floor and implies the introduction of a pre-shop pool (Breithaupt et al. 2002), that acts as a buffer against the dynamics of the incoming flow of orders (Land and Gaalman 1998). According to Puergstaller and Missbauer (2012) two streams of order release mechanisms can be identified: rule-based order release mechanisms determine the release times of the work orders for a short time by following a set of rules. A company that intends to apply an order release mechanism first has to decide which of both approaches (rule- vs. optimization-based approach) is preferable.
Nevertheless, a comparison between the best performing rule-based mechanism (LUMS COR) and the best performing optimization-based model (clearing function) is still outstanding. This PhD thesis corresponds to this research gap by conducting a simulation study that compares the best performing rule-based mechanism (LUMS COR) and the best performing optimization-based model (clearing function) (see Haeussler and Netzer (2019)).
The second part of the PhD thesis focuses on hierarchically organized WLC concepts combining order release with ‘order acceptance’. Order acceptance deals with accepting and rejecting customer orders (Philipoom and Fry 1992). Order acceptance can be implemented by using rules or optimization models. Guhlich et al. (2018) is the only hierarchically organized comprehensive approach, which applies an optimization-based order release and –acceptance model. The approach used by Guhlich et al. (2018) is very promising since they use clearing function models for order acceptance and release. Nevertheless, their order acceptance model is based on detailed information of the shop floor. This is surprising since the advantage of using aggregate information at higher planning levels in hierarchical planning is well known in literature.
This PhD thesis corresponds to this research gap by developing a new hierarchical WLC concept consisting of an optimization-based order release model combined with optimization-based order acceptance model that is based on aggregate information of the shop floor (see Netzer et al. 2020).
References
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Pia Piccoli Addoli
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Proceedings of the LREC 2020 workshop on Resources and Techniques for User and Author Profiling in Abusive Language (ResT-UP 2020)
No full textThis volume documents the Proceedings of the 1st Workshop on Resources and Techniques for User and Author Profiling in Abusive Language (ResT-UP), held online on 12 May 2020 as part of the LREC 2020 conference (International Conference on Language Resources and Evaluation).
The workshop aimed at bringing together researchers and scholars working on author profiling and automatic detection of abusive language on the Web, e.g., cyberbullying or hate speech, with a twofold objective: improving the existing LRs, e.g., datasets, corpora, lexicons, and sharing ideas on stylometry techniques and features needed for profile information extraction and classification. ResT-UP targeted Profiling scholars and research groups, experts in Statistic and Stylistic Analysis of texts as well as computational linguists who investigate author profile and personality both in short texts (social media posts, blog texts and email) and in long texts (such as pamphlets, (fake) news and political documents). ReST-UP represented an opportunity to share profiling experiments with the scientific community and to show automatic detection techniques of abusive language on the Web. Despite the cancellation of LREC 2020 due to the COVID-19 international emergency, ResT-UP was organized online on Microsoft Teams on May 12th 2020 and the programme included three oral presentations and featured an invited talk by Paolo Rosso. ResT-UP was attended by about fifty representatives of academic and industrial organisations
Psicofisiologia dell'esperienza poetica nello Ione platonico
No full textThis paper deals with Plato’s elaboration of the topos of the inspired poet in the Ion. After briefly discussing Plato’s inquiry into the notion of techne, the author explores the nature and function of poetic inspiration in the context of the rhapsode’s performance. The author claims that inspiration consists in an imaginative process of emotional absorption and is grounded on specific modes of psychophysical stimulation, from which aesthetic pleasure stems. The author also claims that the emphasis Plato puts on the somatosensory dimension of poetic experience contributes to an understanding of emotions as psychophysical experiences and represents Plato’s main argument for radicalizing the antithesis between techne and enthousiasmòs
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