Stochastic Modelling in Production Planning - Methods for Improvement and Investigations on Production System Behaviour

de Alexander Hübl
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Alexander Hübl Stochastic Modelling in Production Planning - Methods for Improvement and Investigations on Production System Behaviour
Alexander Hübl - Stochastic Modelling in Production Planning - Methods for Improvement and Investigations on Production System Behaviour

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La description

Alexander Hübl develops models for production planning and analyzes performance indicators to investigate production system behaviour. He extends existing literature by considering the uncertainty of customer required lead time and processing times as well as by increasing the complexity of multi-machine multi-items production models. Results are on the one hand a decision support system for determining capacity and the further development of the production planning method Conwip. On the other hand, the author develops the JIT intensity and analytically proves the effects of dispatching rules on production lead time.

Contributeurs

Écrivain:
Alexander Hübl

Détails du produit

Commentaire illustrations:
XV, 139 p. 19 illus., 12 illus. in color.
Table des Matières:
Utilisation Concept.- Capacity Setting Methods.- Conwip.- Dispatching Rules.
Remarques:
Models for Production Planning?


Includes supplementary material: sn.pub/extras

Type de média:
Souple
Éditeur:
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Biographie:
Alexander Hübl holds a PhD in logistics and operations management from University of Vienna, Austria. He leads the research group Supply Chain Planning at the department Logistikum at the University of Applied Sciences Upper Austria. His research interests include discrete event simulation, agent-based simulation, queuing theory, stochastic modelling and their applications in logistics and operations management.  
Langues:
Anglais
Édition:
1st ed. 2018
Nombre de pages:
139

Données de base

Type d'produit:
Livre de poche
Date de publication:
2 août 2017
Dimensions du colis:
0.21 x 0.148 x 0.009 m; 0.213 kg
GTIN:
09783658191191
DUIN:
BEOEBGHITDO
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