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Originaltitel:
Antizipative Identifikation produktionstechnologischer Substitutionsbedarfe durch Verwendung von Zyklusmodellen
Übersetzter Titel:
Anticipative identification of production technology substitution needs using cycle models
Autor:
Schönmann, Alexander Friedrich
Jahr:
2019
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Betreuer:
Reinhart, Gunther (Prof. Dr.)
Gutachter:
Reinhart, Gunther (Prof. Dr.); Lödding, Hermann (Prof. Dr. habil.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
FER Fertigungstechnik; MAS Maschinenbau; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
Stichworte:
Produktionsmanagement, Technologiemanagement, Investitionsplanung, Betriebsmittelmanagement, Fuzzy-Expertensystem
Übersetzte Stichworte:
production management, technology management, manufacturing resources, investment planning, fuzzy expert system
TU-Systematik:
FER 000d; WIR 000d
Kurzfassung:
Für die Sicherstellung der Wettbewerbsfähigkeit müssen produzierende Unternehmen kontinuierlich die Eignung der im Unternehmen etablierten Fertigungsverfahren und Betriebsmittel bewerten. Unter Berücksichtigung vielfältiger unternehmensinterner sowie -externer Einflussgrößen sind technologische Handlungsbedarfe rechtzeitig aufzuzeigen. Die entwickelte Methodik unterstützt die effektive, effiziente und vorausschauende Ermittlung produktionstechnologischer Investitionsbedarfe.
Übersetzte Kurzfassung:
To ensure competitiveness, producing companies must continuously assess the suitability of the manufacturing technologies and resources established in the company. To support the timely, systematic identification of technological needs for action, the company's external and internal influencing factors must be taken into account. The developed methodology supports the effective, efficient and forward-looking determination of precise investment needs in production technologies.
Serie / Reihe:
Forschungsberichte IWB
Bandnummer:
345
ISBN:
978-3-8316-4787-3
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1436035
Eingereicht am:
16.04.2018
Mündliche Prüfung:
14.02.2019
Dateigröße:
4522070 bytes
Seiten:
240
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190214-1436035-1-4
Letzte Änderung:
12.04.2019
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