Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Winkels

Verlanglijstje

Winkels

Verlanglijstje

Zoeken

Volg ons op

Wist je dat er in Vlaanderen voor iedereen een Standaard Boekhandel is binnen een straal van 7 km?

Zoek een winkel

€ 49,45

+ 98 punten

Levertermijn 1 à 4 weken

Eenvoudig bestellen

Veilig betalen

Gratis thuislevering vanaf € 30 (via bpost)

Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

Das Wertschöpfungsnetzwerk ist heute zur dominierenden Wertschöpfungsstruktur im Bereich der Produktion geworden. Für produzierende Unternehmen in solchen Netzwerken ist das Auftragsmanagement eine zentrale Aufgabe, die sich in einem Umfeld wachsender Herausforderungen befindet. Zum einen setzen kürzere Produktlebenszyklen und zunehmende Individualisierung die Unternehmen unter Druck. In diesem Zusammenhang hat die variantenreiche Produktion an Bedeutung gewonnen. Andererseits steigen die Wahrscheinlichkeit und die Auswirkungen von Störungen, insbesondere in Netzwerken, was die Leistungsfähigkeit von Produktionssystemen herausfordert. Ein aussichtsreicher Ansatz in diesem Kontext könnte der Einsatz einer dynamischen Lieferzeit-Preisgestaltung über eine kontinuierliche Lieferzeit-Preis-Funktion sein. Durch eine solche dynamische Lieferzeit-Preisgestaltung wäre es möglich die Bedarfe im Netzwerk mit den Möglichkeiten der Produktion am Standort in Einklang zu bringen. Die Idee ist, Nachfragespitzen zu verschieben und Kunden nach ihren Präferenzen zu separieren. Im Ergebnis soll dadurch eine wachsende Volatilität mit einer gleichbleibenden Kapazität abgebildet werden. Aus dieser Darlegung ergibt sich das Ziel dieser Arbeit, eine Methodik zur dynamischen Lieferzeit-Preisgestaltung zu entwickeln, um die beschriebenen Effekte zu erzielen. Als Lösungsverfahren wird auf ein Actor Critic Reinforcement Learning zurückgegriffen, welches in der Lage ist, mit komplexen Optimierungsproblemen in annehmbarer Rechenzeit umzugehen. Die Ergebnisse aus zwei Anwendungsfällen zeigen, dass der Ansatz in der Lage ist, mit gleicher Kapazität signifikant höhere Gewinne zu erzielen und die Nachfrage bis zu einem gewissen Grad zu glätten.