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Studienarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 2, Johannes Kepler Universität Linz, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Seminararbeit hat zum Ziel, dem Leser im Bereich des Produktion und Logistikmanagements praxisrelevante Beispiele mit Unterstützung von theoretischem Input darzustellen. Nach einer kurzen theoretischen Einleitung in die Thematik der Losgrößenplanung, erfolgt im zweiten Schritt die Implementierung des MLULSP Modells mithilfe von Xpress. Weiteres wird das Modell mittels der 10 beigepackten Testinstanzen getestet. Daraufhin…mehr

Produktbeschreibung
Studienarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 2, Johannes Kepler Universität Linz, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Seminararbeit hat zum Ziel, dem Leser im Bereich des Produktion und Logistikmanagements praxisrelevante Beispiele mit Unterstützung von theoretischem Input darzustellen. Nach einer kurzen theoretischen Einleitung in die Thematik der Losgrößenplanung, erfolgt im zweiten Schritt die Implementierung des MLULSP Modells mithilfe von Xpress. Weiteres wird das Modell mittels der 10 beigepackten Testinstanzen getestet. Daraufhin werden die Einzel- und Gesamtergebnisse ausgewertet und analysiert. Die Software FICOTM Xpress ist eine weltweit führende Modellierungs- und Optimierungssoftware, welche im Entscheidungsmanagement eingesetzt wird um unterschiedliche Optimierungsaufgaben mit optimalen Lösungen, den spezifischen Anforderungen entsprechend, zu generieren. Die Modellformulierung erfolgt mittels der Programmiersprache Xpress Mosel. Für die Lösung und Optimierung von linearen, integer, quadratischen und nicht-linearen Problemen wird der Xpress Optimizer eingesetzt. Im dritten Schritt soll durch die Abhandlung der zu diesem Thema bestehenden Literatur "A variable neighborhood search based approach for uncapacitated multilevel lot-sizing problems" von Xiao, Y., Kaku, I., Zhao, Q., Zhang, R., (2010) ein konzeptioneller Überblick geschafft werden und die zugrunde liegenden Methoden und Lösungswege für das MLULS Modell anschaulich erläutert werden. Abschließend werden im letzten Kapitel das Fazit und die wesentlichen Punkte dieser Arbeit präsentiert.