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dc.contributor.advisorSchwaiger, Walter S.A.-
dc.contributor.authorMoison, Sébastien-
dc.date.accessioned2020-06-30T21:35:42Z-
dc.date.issued2007-
dc.date.submitted2007-07-
dc.identifier.urihttps://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-18569-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12708/14351-
dc.description.abstractDie Dissertation befasst sich mit der Erfolgsoptimierung unter Unsicherheit im Produktionsbereich eines Unternehmens. Hierfür wird ein Modell erstellt, in dem bei modellexogenen stochastischen Störfaktoren optimale modellendogene Risikobewältigungsstrategien anhand einer intertemporalen Erfolgsoptimierung ausfinding gemacht werden. Das Risikobasierte Controlling stellt die zugrundeliegende Theorie der Arbeit dar. Ein erster Kritikpunkt an den einschlägigen Produktionsmodellen aus der vorhandenen Literatur liegt in der Tatsache, dass bei der Problemlösung die Nachfrage am Endprodukt sowie die Produktlebenszyklusdauer schliesslich endogen bestimmt werden. Die derzeitigen Forderungen im Rahmen einer Produktionsplanung und -Steuerung bestehen aber in Lösungsansätzen, welche an den Kundenbedarf ausgerichtet sind. Weiterhin bedarf es der Vorgabe einer exogenen Nachfrage als Inputfaktor für die Produktionsplanung eines Unternehmens.<br />Als ein weiterer Kritikpunkt gilt, dass die Bestimmung optimaler Risikobewältigungsstrategien nach dem Prinzip der Kostenminimierung erfolgt. Der Erlös wird somit im Optimierungsverfahren nicht mitberücksichtigt.<br />Desweiteren wird in der vorhandenen Literatur festgestellt, dass die Unsicherheit ausschliesslich durch das Produktqualitätsrisiko abgebildet ist. Alle sonstigen, bis auf die zu optimierenden Variablen, sind deterministisch vorgegeben. Schliesslich wird die Stochastik des Produktqualitätsrisikos auf eine Einwertigkeit des Zustandraumes (Erwartungswert) zurückgeführt. Die Problemlösung erfolgt somit nur für ein eingeschränktes Entscheidungsfeld.<br />Die Dissertation stellt eine Weiterentwicklung der vorhandenen Literatur dar, in dem im zugrundeliegenden Produktionsmodell die Bestimmung optimaler Risikobewältigungsstrategien nicht die Nachfrage am Endprodukt beeinflusst sondern an eine exogen vorgegebene Nachfrage des Endproduktes angepasst wird. Ausserdem werden diese Strategien nach dem Prinzip der Erfolgsoptimierung ausfinding gemacht.<br />Desweiteren wird bei der Entscheidungsfindung die Mehrwertigkeit des Zustandsraumes bei den Störvariablen beibehalten und somit die Vielfalt potentieller Zukunftsrealisationen mitberücksichtigt wird. Hierfür wird unter Risiko-Neutralität die stochastische optimale Regelung als Lösungsmethode herangezogen. Daraus ergeben sich zeit- bzw.<br />zustandabhängige Sequenzen von optimalen Handlungsanweisungen, die selbst einen stochastischen Prozess darstellen.<br />Die numerischen Lösungen aus einem Beispiel zeigen erwartungsgemäss, dass flexible Risikobewältigungsstrategien zu einem höheren erwarteten Unternehmenserfolg führen als die starren Strategien. Desweiteren wird festgestellt, dass die optimale Inspektions- bzw.<br />Instandsetzungsstrategie nicht in zu äquidistanten Zeitpunkten durchgeführten Arbeiten besteht, wie in der vorhandenen Literatur ermittelt wurde, sondern als Funktion der Prozessfähigkeit der Anlage und der Nachfrage am Endprodukt anzusehen ist. Schliesslich zeigen die numerischen Lösungen, dass die Einbindung einer flexiblen Instandsetzungsstrategie eine Erhöhung des erwarteten Unternehmenserfolgs mit sich bringt aber dafür keinen Einfluss auf die anderen Entscheidungsvariablen ergibt.<br />de
dc.description.abstractThis work deals with the intertemporal profit optimization under uncertainty in manufacturing. While some exogen stochastic risks like production scrap or demand uncertainty are given, the objective of the underlying model consists in finding out time and state-dependant control variables which lead to the optimal expected profit. The optimal solutions are found by using the stochastic control theory (closed-loop optimization). The numerical solutions show that flexible control strategies lead to a higher expected profit as the constant ones. Also, it is obvious that the optimal maintenance and repair strategy's schedule is not equally-spaced as assumed in the previous works but is a function of the time and of the stochastic variables as well. Finally, the results show that the use of a maintenance and repair strategy has a positive benefit on the expected profit, while it has no influence on the decision variables output and material order quantity.en
dc.format130, [55] Bl.-
dc.languageDeutsch-
dc.language.isode-
dc.subjectProduktionde
dc.subjectUnsicherheitde
dc.subjectProduktionsrisikende
dc.subjectRisiko-controllingde
dc.subjectKostenminimierungde
dc.subjectintertemporale Erfolgsoptimierungde
dc.subjectstochastische Controlling-Theoriede
dc.subjectstochastische optimale Regelung (SOR)de
dc.subjectflexible Risikobewältigungsstrategiende
dc.subjectmanufacturingen
dc.subjectmanufacturing modelen
dc.subjectuncertaintyen
dc.subjectrisksen
dc.subjectControlling under uncertaintyen
dc.subjectcost minimizationen
dc.subjectintertemporal profit optimizationen
dc.subjectstochastic control theoryen
dc.subjectfiltrationen
dc.subjectclosed loop controlen
dc.subjectflexible strategiesen
dc.titleVon der Kostenminimierung zur Erfolgsoptimierung unter Unsicherheit im Produktionsbereichde
dc.typeThesisen
dc.typeHochschulschriftde
dc.contributor.assistantMatyas, Kurt-
tuw.publication.orgunitE330 - Institut für Betriebswissenschaften, Arbeitswissenschaft und Betriebswirtschaftslehre-
dc.type.qualificationlevelDoctoral-
dc.identifier.libraryidAC05035313-
dc.description.numberOfPages130-
dc.identifier.urnurn:nbn:at:at-ubtuw:1-18569-
dc.thesistypeDissertationde
dc.thesistypeDissertationen
item.languageiso639-1de-
item.openairetypeThesis-
item.openairetypeHochschulschrift-
item.fulltextwith Fulltext-
item.cerifentitytypePublications-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextopen-
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