Titelaufnahme

Titel
Modellbasierte Planung und Steuerung unter Unsicherheit / von Daniel Fellner
VerfasserFellner, Daniel
Begutachter / BegutachterinSchwaiger, Walter
Erschienen2010
Umfangvii, 96, a - i Bl. : Ill.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Dipl.-Arb., 2010
Anmerkung
Zsfassung in engl. Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Stochastische Kontrolltheorie, Enterprise Ressource Planning, Random Walk, Planung, Steuerung, Kybernetik, Controlling, Filtrierung, Wahrscheinlichkeitsraum, Umsatzergebnis
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-44221 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Modellbasierte Planung und Steuerung unter Unsicherheit [2.08 mb]
Links
Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Planung und Steuerung sind Teil jener Kernkompetenzen, ohne welche sich heutzutage kein Unternehmen ab einer bestimmten Größe mehr auf eine betriebswirtschaftlich sinnvolle Art und Weise führen lässt.

Ein Vehikel zur Kontrolle eines Unternehmens sind ERP-Systeme, welche die Ressourcen und Vorgänge innerhalb eines Unternehmens systematisch erfassen. In diesem Forschungsgebiet wurde die Idee für diese Arbeit geboren. Dabei wird nicht auf der Basis altbewährter und etablierter Konzepte, welche in den heute verbreiteten ERP-Systemen Anwendung finden, gearbeitet. Am Institut für Managementwissenschaften der TU Wien entsteht unter der Federführung von Univ.-Prof. Mag. Dr. Walter Schwaiger ein ERP-System namens ERP-Control, welches neue Ansätze verfolgt und somit Alternativen zu den Paradigmen vergangener Tage implementiert und erforscht.

Ein ERP-System beinhaltet auch Planungsfunktionalitäten. Mit Hilfe von Plänen versuchen Menschen sich für eine ungewisse Zukunft zu wappnen und sie so gleichsam vorweg zu nehmen. Das kann natürlich nur in einem bestimmten Rahmen passieren, da die Zukunft ja noch nicht fest steht und mit endsprechender zeitlicher Entfernung zur Gegenwart immer schwerer vorherzusagen ist. Der Umgang mit dieser Unsicherheit ist ein Themengebiet dieser Arbeit.

Das Mittel zur Realisierung dieser Funktionalität ist die stochastisch optimale Produktionsplanung und -steuerung (SOPPS). Diese soll über mehrere Perioden hinweg eine möglichst optimale Ausbringungsmenge für die Produktion ermitteln. Pläne bilden jedoch im Zeitverlauf die künftige Gegenwart immer ungenauer ab. Hier wird mit Steuermechanismen versucht, den Plan anzupassen und im Laufe mehrerer Zeitperioden als gutes Modell für die Realität zu kalibrieren. Ansätze dafür kommen aus der Kybernetik, der Wissenschaft, die sich mit Steuerungs- und Regelungsprozessen befasst. Aus dem kybernetischen Steuerungsprinzip wird in dieser Arbeit eine Methodik erarbeitet, welche auf Basis von Erwartungswerten die Produktionsmengen intertemporal optimiert steuert.

Dabei wird die stochastische Kontrolltheorie angewandt, um den der Zukunft immanenten Zufall den Schrecken zu nehmen und in gewissen Schranken berechenbar zu machen.

Zusammenfassung (Englisch)

Nowadays Planning and Control are part of those core competencies, without a company of a certain size cannot be leaded in a economical and reasonable way.

Tools to lead a company are ERP-systems, which are collecting data about resources and processes of a company. In this field of research the idea for this thesis has become alive. At the Institute for Management Sciences at Vienna University of Technology a team under leadership of Univ.-Prof. Mag. Dr. Walter Schwaiger develops an ERP-system called ERP-Control. Instead of using established concepts implemented in popular ERP-systems ERP-Control realizes new concepts and gets rid of old paradigms.

An ERP-system also contains planning functionality. Due to plans people try to handle an uncertain future. This only can happen in a certain scale because we cannot know the future exactly and with an increasing time distance to present the uncertainty of the prediction is also increasing. Managing this uncertainty is one of the main topics of this thesis.

One way to realize planning functionality is stochastic optimal production planning and control. Across multiple periods it calculates the optimal output amount for production. Keep in mind that plans are only models of reality and are getting more and more inexact over time.

To calibrate a plan over time control mechanisms are getting used to generate a good model for describing reality. This approach comes out of cybernetics, a science which is concerned in control topics. In this thesis a method based on principles of cybernetics gets developed, which is using expected values for an intertemporal control of production output. Using stochastic control theory as an additional approach tries to make uncertainties and coincidences computable in certain limits.