Fulltext available Open Access
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorKreutzfeldt, Jochen-
dc.contributor.authorSchultheiss, Johannes
dc.date.accessioned2020-09-29T16:15:19Z-
dc.date.available2020-09-29T16:15:19Z-
dc.date.created2009
dc.date.issued2009-12-04
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/9761-
dc.description.abstractEngpässe sind ein weit verbreitetes Problem in produzierenden Unternehmen. In vielen Produktionsumgebungen beeinflussen sie die Leistung der Fertigung. Engpässe besitzen vielfältige Auswirkungen auf die logistischen Zielgrößen eines Unternehmens. Sie führen zu Überlastungen in den Arbeitssystemen, Bestandsaufbau, Streuung in den Durchlaufzeiten, Ineffizienzen und Durchsatzverlusten. Jedoch bietet eine detaillierte Kenntnis der eigenen Engpässe auch immer eine Chance zur Optimierung. Denn die Engpässe sind die neuralgischen Punkte in einem Produktionsprozess. Durch gezielte Verbesserungsmaßnahmen an diesen Punkt kann unter Umständen, die gesamte Systemleistung signifikant verbessert werden. Deshalb sollte der Engpasserkennung und der Bewertung der vorhandenen Optimierungspotentiale besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden.de
dc.language.isodede
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subject.ddc620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
dc.titleAusarbeitung und Verifikation eines Vorschlages zur Berücksichtigung der Bearbeitungsreihenfolge im DePlaVis-Algorithmusde
dc.typeThesis
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
thesis.grantor.departmentDepartment Maschinenbau und Produktion
thesis.grantor.placeHamburg
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg
tuhh.contributor.refereeJahn, Carlos-
tuhh.gvk.ppn614335345
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-97632-
tuhh.note.externpubl-mit-pod
tuhh.note.intern1
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.opus.id868
tuhh.publication.instituteDepartment Maschinenbau und Produktion
tuhh.type.opusMasterarbeit-
dc.subject.gndProduktionsplanung
dc.subject.gndPPS
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinimasterThesis-
dc.type.drivermasterThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.thesismasterThesis
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomain-
item.creatorGNDSchultheiss, Johannes-
item.fulltextWith Fulltext-
item.creatorOrcidSchultheiss, Johannes-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.advisorGNDKreutzfeldt, Jochen-
item.languageiso639-1de-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.openairetypeThesis-
Appears in Collections:Theses
Files in This Item:
File Description SizeFormat
Masterthesis_final.pdf1.78 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record

Page view(s)

205
checked on Dec 27, 2024

Download(s)

250
checked on Dec 27, 2024

Google ScholarTM

Check

HAW Katalog

Check

Note about this record


Items in REPOSIT are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.