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Die Herausforderung für Unternehmen, um in heutigen Märkten zu bestehen, liegt nicht mehr allein in der Bestimmung günstiger Fertigungsstandorte. Viel entscheidender ist heute die Frage, wie das eigene Wissen im Unternehmen gesichert und ausgebaut werden kann, um so flexibel auf die Bedürfnisse am Markt mit immer neuen Variationen reagieren zu können und den Know-how Vorteil gegenüber Niedriglohnländern zu bewahren. Unternehmen müssen sich auf das Ziel fokussieren, intern gewachsene Komplexität abzubauen. Die Technologieträger in den Produkten müssen eindeutig identifiziert werden, damit Varianten effizient um diese Bauteile platziert werden können. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Methodik entwickelt, die durch einen hohen Grad an Automatisierung eine wesentliche Erleichterung für den Vergleich von Produkten und Produktvarianten bietet. Zentrales Kernelement dieser Methodik ist eine Distanzfunktion für Produkte basierend auf ihrer Repräsentationsform als Strukturstückliste. Durch Data Mining Verfahren lässt sich so ein Vergleich der Produkte hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit durchführen. Unternehmen ist oft nicht bewusst, wie viel explizites und implizites Wissen in ihren Daten steckt. In den zahlreich abgelegten Dokumentationen über die variantenreichen Produkte steckt das gesamte Unternehmenswissen über die Konfiguration, Funktion und den technischen Aufbau der Produkte und deren Varianten. Dieses Wissen gilt es bei produktbezogenen Optimierungsverfahren zu externalisieren. Hierzu bietet der in dieser Arbeit entwickelte Ansatz für jeden Arbeitsschritt in einem Optimierungsverfahren effiziente Methoden für eine zielgerichtete Datenauswertung, mit deren Ergebnis eine fundierte Entscheidung über den Fortgang des Verfahrens getroffen werden kann.
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Analyse der Produktportfoliokomplexität unter Anwendung von Verfahren des Data Mining, Jan Neis
- Sprache
- Erscheinungsdatum
- 2015
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- Titel
- Analyse der Produktportfoliokomplexität unter Anwendung von Verfahren des Data Mining
- Sprache
- Deutsch
- Autor*innen
- Jan Neis
- Verlag
- Shaker Verlag
- Erscheinungsdatum
- 2015
- ISBN10
- 3844041206
- ISBN13
- 9783844041200
- Kategorie
- Skripten & Universitätslehrbücher
- Beschreibung
- Die Herausforderung für Unternehmen, um in heutigen Märkten zu bestehen, liegt nicht mehr allein in der Bestimmung günstiger Fertigungsstandorte. Viel entscheidender ist heute die Frage, wie das eigene Wissen im Unternehmen gesichert und ausgebaut werden kann, um so flexibel auf die Bedürfnisse am Markt mit immer neuen Variationen reagieren zu können und den Know-how Vorteil gegenüber Niedriglohnländern zu bewahren. Unternehmen müssen sich auf das Ziel fokussieren, intern gewachsene Komplexität abzubauen. Die Technologieträger in den Produkten müssen eindeutig identifiziert werden, damit Varianten effizient um diese Bauteile platziert werden können. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Methodik entwickelt, die durch einen hohen Grad an Automatisierung eine wesentliche Erleichterung für den Vergleich von Produkten und Produktvarianten bietet. Zentrales Kernelement dieser Methodik ist eine Distanzfunktion für Produkte basierend auf ihrer Repräsentationsform als Strukturstückliste. Durch Data Mining Verfahren lässt sich so ein Vergleich der Produkte hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit durchführen. Unternehmen ist oft nicht bewusst, wie viel explizites und implizites Wissen in ihren Daten steckt. In den zahlreich abgelegten Dokumentationen über die variantenreichen Produkte steckt das gesamte Unternehmenswissen über die Konfiguration, Funktion und den technischen Aufbau der Produkte und deren Varianten. Dieses Wissen gilt es bei produktbezogenen Optimierungsverfahren zu externalisieren. Hierzu bietet der in dieser Arbeit entwickelte Ansatz für jeden Arbeitsschritt in einem Optimierungsverfahren effiziente Methoden für eine zielgerichtete Datenauswertung, mit deren Ergebnis eine fundierte Entscheidung über den Fortgang des Verfahrens getroffen werden kann.