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Originaltitel:
Data driven approaches increasing robustness, accuracy, and service levels of industrial demand fulfilment
Übersetzter Titel:
Datengetriebene Verfahren zur Erhöhung von Robustheit, Genauigkeit und Servicelevel industriellen Demand Fulfilments
Autor:
Seitz, Alexander M.
Jahr:
2017
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer:
Grunow, Martin (Prof. Dr.)
Gutachter:
Grunow, Martin (Prof. Dr.); Meyr, Herbert (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
WIR Wirtschaftswissenschaften
TU-Systematik:
WIR 750d
Kurzfassung:
Motivated by the recent advances of information technology and big data tools, this thesis investigates how the robustness and accuracy of demand fulfilment as well as service levels can be increased in industrial settings by systematically exploiting newly available data and setting the right framework conditions in customer contract portfolio management. A data driven supply chain planning framework is presented. Parts of this framework are detailed through the development of three methods tha...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Vor dem Hintergrund großer Fortschritte in der Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) werden Verfahren entwickelt, die durch systematische Nutzung von Daten und das richtige Setzen von Rahmenbedingungen im Kundenvertragsportfolio-Management die Robustheit und Genauigkeit von Auftragszusagen im Demand Fulfilment, sowie das Kundenservicelevel in industriellen Umfeldern erhöhen. Ein datenbasiertes Supply Chain Planungsframework wird präsentiert. Für Teile des Frameworks werden drei Methoden ent...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1342275
Eingereicht am:
12.01.2017
Mündliche Prüfung:
15.05.2017
Dateigröße:
2598154 bytes
Seiten:
124
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20170515-1342275-1-9
Letzte Änderung:
07.06.2017
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