Datengetriebene Anpassung des Fixierungshorizonts

Die Automobilindustrie steht unter erheblichem Effizienz- und Kostendruck. Der Fixierungshorizont als dispositiver Parameter kann – unter Berücksichtigung der Rahmenbedingungen – die Materialbedarfsplanung stabilisieren. Standardisierte Verfahren zur dynamischen Anpassung existieren jedoch bislang nicht. Dieser Beitrag untersucht den Einsatz überwachter Lernverfahren zur datenbasierten Bestimmung des Fixierungshorizonts für Lieferanten mit vergleichbarem Teilespektrum. Der Ansatz reduziert manuellen Aufwand, kompensiert Datenlücken und verbessert die Prognosegüte des Fixierungshorizonts. Dadurch entsteht eine automatisierte Parametrierung, die auf neue Materialnummern transferierbar ist und auf volatile Lieferbedingungen reagiert.     «

Die Automobilindustrie steht unter erheblichem Effizienz- und Kostendruck. Der Fixierungshorizont als dispositiver Parameter kann – unter Berücksichtigung der Rahmenbedingungen – die Materialbedarfsplanung stabilisieren. Standardisierte Verfahren zur dynamischen Anpassung existieren jedoch bislang nicht. Dieser Beitrag untersucht den Einsatz überwachter Lernverfahren zur datenbasierten Bestimmung des Fixierungshorizonts für Lieferanten mit vergleichbarem Teilespektrum. Der Ansatz reduziert ma...     »