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Inhalt archiviert am 2024-06-25

Enterprise Modelling and Performance Optimisation

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Von der Modellierung hin zu Optimierungsvorgängen

Im verarbeitenden Gewerbe muss man die Abläufe derart optimieren, dass die begrenzten Ressourcen mit maximalem wirtschaftlichen Ertrag eingesetzt werden. Eine neue Technologie ermöglicht nun eine Unternehmensoptimierung, die für bessere Produkte und ein besser funktionierendes Unternehmen steht.

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Das Emposme-Projekt ("Enterprise modelling and performance optimisation") entwickelte ein Tool für Unternehmensmodelling und Leistungsoptimierung (Enterprise Modelling and Performance Optimisation, EMPO). Das EU-finanzierte Projekt arbeitete auf das Ziel der Integrierung des EMPO-Tools hin, so dass Entscheidungsträger schnell die Risiko/Rendite-Situation jeglicher zu berücksichtigenden Wahlmöglichkeit abschätzen können. Das integrierte EMPO-Tool ermöglicht erhöhte Geschwindigkeit und Flexibilität - sowohl bei Unternehmen mit Projektfertigung (engineer to order, ETO) als auch bei Unternehmen mit Kundeneinzelfertigung (make to order, MTO). Mit der Unterstützung der Erstellung eines Unternehmensmodells, das in einen Unternehmensoptimierer umgewandelt werden kann, können nahezu optimale Lösungen für gezielte Leistungsmetriken generiert werden. Erfahrene Unternehmenspraktiker können mit Hilfe der Technologie schnell sämtliche Unternehmensteile wie etwa Kundenaufträge und Ressourcen wie Menschen und Maschinen innerhalb ihrer Firma modellieren und darstellen. Dies erfolgt über eine Schnittstelle, die Multikriterien-Unternehmenszielfunktionen oder die Definition von Zielen sowie die Diagnose und Lösung von Ressourcenkonflikten gestattet. Auf diese Weise sind Manager in der Lage, die vorgeschlagenen Lösungen zu bewerten und diese Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen, die an Wertschöpfungsaktivitäten beteiligt sind. Die Palette an Emposme-Tools wurde durch den Einsatz an einem Endnutzerstandort eines Unternehmens validiert, wobei die automatisch generierten Optimierer in Produktionsituationen getestet wurden. Die Ergebnisse zeigten Möglichkeiten zur Weiterentwicklung eines leistungsfähigen generischen Optimierungs-Solvers ("Problemlösers") auf, der in allen Problem-Testumgebungen gute Leistungen zeigte.

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