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In engineer-to-order systems, order release is faced with two kinds of specification uncertainty: some attributes of orders are indefinite, and the time to complete the specification is uncertain. To handle this situation we decompose orders into two types of components. Completely (incompletely) specified components are finally released for execution (provisionally planned for releasing) with respect to relevant costs expected for all orders. Simultaneously, for incompletely specified components more definite information is successively provided by a specification process. In order to support release decisions, we propose and evaluate a basic decision model.

A condition-based release of preventive maintenance jobs is analysed for a single-stage production/maintenance system where maintenance is performed by a separate unit. It is assumed, that the conditions of the machine deteriorate as a function of multiple production parameters. The task of maintenance is to keep up a predefined operational reliability. In this context the problem of determining the optimal machine condition that triggers the release of a preventive maintenance job arises. Existing approaches to solve this problem either assume a monolithic production/maintenance system or focus on a decentralised system in which information flow and resource transfer do not cause delays. In our paper we derive a triggering mechanism that is not based on these assumptions. It is built on a specific continuous condition monitoring and a suitable information exchange. On this basis the factors determining the delay between the release and completion of a maintenance job are operationalised and alternative stochastic approaches to calculate the triggering condition are formulated. Finally, based on simulations the performance of the approaches is analysed. Thereby, relevant characteristics of the production/maintenance system and the maintenance task are varied systematically. This research contributes answers to the questions on how the exchange of local information can be structured, and the parameters of condition-based maintenance can be calculated and set in case of incomplete information about deterioration in a decentralised production/maintenance system.

One important way to differentiate from competitors is to promise reliable delivery dates. Therefore, order promising not only aims at maximizing short-term profits, but also at achieving an acceptable degree of robustness. In capable-to-promise (CTP) approaches proposed for answering to customer order inquiries the order- and resource-related uncertainty is taken into account by several preventive measures. Up until now, the effectiveness of these measures has been proven in isolated analyses. Although they are directed to different uncertainty types it cannot be concluded that the observed impacts unfold independently. In this paper a CTP approach is presented and analyzed for the case of order- and resource-related uncertainty. Robustness is achieved by the preventive adaptation measures of capacity nesting, providing safety capacity and proposal of alternative delivery dates. Planning occurs at two stages: (1) order acceptance according to the order specifications requested by the customer or provisionally order rejection, and (2) proposal of alternative delivery dates for provisionally rejected orders. As a major extension to the current literature customers׳ response on alternative delivery dates is anticipated and considered at this stage. In contrast to currently existing approaches the suitability of this new approach, the impacts of preventive measures on profit and robustness and the interactions between the measures are systematically evaluated in a numerical analysis.

Condition-based maintenance is analyzed for multi-stage production with a separate maintenance department. It is assumed that the conditions of the machines deteriorate as a function of multiple production parameters and that the task of maintenance is to keep up predefined operational availabilities of the individual machines. In this context the problem of determining the optimal machine condition that triggers the release of a preventive maintenance job and the problem of scheduling maintenance jobs at the maintenance department arise. Existing approaches to solve these problems either assume a monolithic production/maintenance system or concentrate on a decentralized system in which the information flow and resource transfer do not cause delays. With our paper we aim at (1) deriving a triggering mechanism that is able to cope with relaxed assumptions and at (2) developing specific priority rules for scheduling maintenance jobs. Therefore, in this paper a specific continuous condition monitoring and a suitable information exchange protocol are developed, factors determining the release situation are operationalized, impacts of choosing the triggering conditions are identified and the components of specific priority rules for scheduling maintenance jobs are clearly elaborated. Finally the performance of the resulting solution approach is analyzed by simulations. Thereby, relevant characteristics of the production/maintenance system, the maintenance task and relevant priority rules are varied systematically. This research contributes answers to the questions on how the exchange of local information can be structured, the parameters of condition-based maintenance can be set and on what maintenance-specific priority rules can be applied in case of incomplete information about deterioration in a decentralized multistage production/maintenance system.

Assuming heterarchical production networks, capacity management is faced with uncertainties of both network orders and network capacity. In order to deal with these uncertainties we propose a flexible approach that combines capacity-oriented pricing with two modes of providing network capacity: capacity on demand and network capacity pool. Flexibility of this approach arises from additional degrees of freedom for matching capacity supply and demand. The central problem of sizing the network capacity pool is solved iteratively by a decentralised planning process applying the top-down/bottom-up principle. In this paper we present the underlying formal models of the corporate level and the network level as well as the coordination procedure. In order to illustrate the approach, we provide a continued numerical example.

Dem effizienten Umgang mit Guterruckflussen wird im Kontext von Supply Chains ein groses wissenschaftliches Interesse entgegengebracht. Vor allem unter dem Schlagwort Closed-Loop Supply Chain (CLSC) werden Netzwerke von Unternehmungen betrachtet, die entlang der Wertschopfungskette im Hinblick auf Gutererstellung und Handhabung von Guterruckflussen kooperieren (Dyckhoff/Souren/Keilen 2004, S. 15ff.; Govindan/Soleimani/Kannan 2015, S. 604ff.).

Output flexibility enables the service provider to cope with both uncertainties in demand and the external production factor. This paper aims at formulating a calculus for the design of output flexibility based on production theory. The interpretation of services as specific problem solutions serves as a basis for a feature-oriented modelling of service production.

Den Ausgangspunkt der Uberlegungen bildet die Interpretation von Dienstleistungen als Problemlosungen, die eine Moglichkeit zur formalen Analyse der Output-Flexibilitat eroffnet. Im vorliegenden Beitrag werden in einer eigenschaftsorientierten Betrachtung zunachst die Komponenten der Output-Flexibilitat identifiziert, um dann darauf aufbauend ein Kalkul zur Gestaltung der Output-Flexibilitat von Dienstleistungsunternehmungen abzuleiten.

Overview . The aim of releasing orders is to transfer jobs from the planning stage to the realization stage under consideration of economic objectives. In a job-shop with order driven production, this decision problem is characterized by time-related, open decision fields. In this context, a possible approach to solve this problem lies in considering flexibility as a decision criterion. This procedure also forms the basis of opportunistic coordination. Here, the basic idea is to utilize the inherent flexibility of a production system to compensate negative consequences of unexpected changes of the decision field. The aim of this article is to • examine the extent in which flexibility aspects are considered in relevant order release models • specify the principles of opportunistic coordination within the order release planning problem to achieve a flexibility-driven order release, and on this basis • develop the structure of a decision model to flexibility-driven order release.

The starting point of this article is production planning and control (PPC) in job shop production, i.e., processing units in a job shop are investigated executing different operations on part types. In this context, the problem is to allocate the single operations of production orders to processing units with respect to the underlying objectives. PPC systems, however, fail to incorporate the knowledge of production-related theory and tend to be based on relatively simple heuristics (see Steven, 1999 , p. 319). This means that the inherent flexibility of a production system will largely be ignored. Existing PPC systems, thus, show a clear theoretical deficit. Given this background, the article aims at • integrating production-related theory more strongly into the world of PPC, and • exploiting developments in the area of distributed problem solving.

Mit der unternehmensübergreifenden Harmonisierung ihrer Geschäftsprozesse versuchen immer mehr Unternehmen, den verschärften Wettbewerbsbedingungen wirkungsvoll zu begegnen. Die enge Zusammenarbeit in der Wertschöpfungskette ist jedoch sowohl für das einzelne Kettenglied als auch für die Supply Chain insgesamt mit zahlreichen Risiken verbunden. Dieses Buch gibt Ihnen einen systematischen Überblick über die (potenziellen) in Supply Chains auftretenden Risiken und zeigt Strategien zum Umgang mit diesen Risiken auf. Bewährte Pflichtlektüre für angehende und professionelle Entscheider aus den Bereichen Einkauf, Produktion, Logistik und Supply Chain Management.

Increasing production requirements have strengthened the academic interest for planning approaches that generate reliable delivery promises. An extended batch capable-to-promise approach is presented in this paper which includes preventive and reactive measures to increase planning robustness. We extend existing approaches by considering both, proposals for delivery dates that deviate from the original order specifications and customers’ reactions to these modifications, in the model. To verify the impacts of the extended planning approach it is numerically analyzed on the basis of real-world data of a manufacturer of customized leisure products.

Kommissionierung ist der logistische Elementarprozess des auftragsbezogenen Zusammenstellens von Artikelmengen aus einem Sortiment. Artikelrein zusammengesetzte Lagereinheiten werden in kleinere Teilmengen aufgelost und mit Teilmengen anderer Artikel zu den gewunschten Artikelbundeln vereint (Ihde, 2001, S. 317 f.; Wascher, 2004, S. 324 f.). Unabhangig davon, ob der Auftrag unternehmungsintern oder -extern erteilt wird, weist die Kommissionierung die Charakteristika von Dienstleistungen auf: Sie kann i.d.R. erst nach dem Auftragseingang vorgenommen werden und das Ergebnis, die Umgruppierung von Artikeln, ist immateriell, konkretisiert sich aber an materiellen Objekten (zu Dienstleistungsbesonderheiten: Corsten/Gossinger, 2007, S. 21 ff.).

Als Produktionsanlauf wird die Phase im Prozess der Umsetzung von Innovationen bezeichnet, in der der Ubergang von Entwicklungsaktivitaten zu Produktionsaktivitaten erfolgt [Pfohl/Gareis 2000, S. 1191]. Dabei werden Anderungen am Produktionssystem vorgenommen, um das Zusammenspiel zwischen Produkt, Anlagen, Werkzeugen und Personal so aufeinander abzustimmen, dass eine regulare Serienproduktion aufgenommen werden kann. Produktionsanlaufprozesse werden aus der Produktperspektive in die Phasen Vorserie(Produktion von Prototypen unter seriennahen Bedingungen), Nullserie(Produktion von Prototypen unter Serienbedingungen) und Hochlauf(Produktion des ersten kundenfahigen Produktes mit den fur die Serienproduktion vorgesehenen Ressourcen und sukzessive Erhohung der Produktionsmenge) unterteilt [Wangenheim 1998, S. 24 ff.]. Mit Produktionsanlaufprojekten wird das Sachzielverfolgt, den Reifegrad eines aus einem Entwicklungsprozess hervorgegangenen Produktionssystems an einen Soll-Reifegradanzugleichen [Wildemann 2005, S. 53]. Der Reifegrad ist dabei ein Mas fur den Umfang, in dem das Produktionssystem den Anforderungen an eine geeignete Leistung zu entsprechen vermag. Als Formalzielewerden haufig die Minimierung der time to marketoder der time to volumebei Einhaltung eines direkt auf die Projektaktivitaten bezogenen Kostenbudgets angestrebt [Terwiesch et al. 2001, S. 436 f.].

Eine grundlegende Vorgehensweise bei der Modularisierung von Dienstleistungen ist es, Teilprozesse der Leistungserstellung zu definierten Teilleistungen zusammenzufuhren, die dann flexibel miteinander kombiniert werden konnen, um so ein Spektrum heterogener Kundenbedurfnisse zu befriedigen [Stauss 2006, S. 324; Mayer 1993, S. 152 f.]. Da es im Rahmen der Modularisierung von Dienstleistungen um die Gestaltung der arbeitsteiligen Dienstleistungserstellung seitens des Anbieters unter Einbeziehung des Nachfragers geht, gelangen Fragen der Koordination der Erstellung dieser Teilleistungen ins Zentrum des Interesses. Aus dieser koordinationsorientierten Sichtweise ergeben sich die beiden folgenden Problemstellungen: (1) Identifikation der Interdependenzen zwischen den zur Dienstleistungserstellung ausfuhrbaren Teilprozessen und (2) Bildung einer modularisierten Dienstleistungserstellung durch Auswahl geeigneter Teilleistungen, Restrukturierung der dabei zugrunde liegenden Prozesse und Zusammenfuhrung zu Modulen sowie Gestaltung der damit verbundenen Koordination.

In auftragsorientierten Produktionsnetzwerken sind durch das Kapazitatsmanagement zwei Arten von Unsicherheit zu berucksichtigen: Unsicherheit der Kapazitatsnachfrage und des -angebots. Um diese Unsicherheiten zu handhaben, wird ein flexibler Ansatz vorgeschlagen, der eine auslastungsorientierte Preisbildung mit zwei Arten der Bereitstellung von Netzwerkkapazitat kombiniert: Kapazitatspool und ad-hoc-reservierbare Kapazitat. Das zentrale Problem der Dimensionierung des Kapazitatspools wird iterativ in einem dezentralisierten Planungsprozes gelost, wobei das Gegenstromprinzip zur Anwendung gelangt. Im vorliegenden Beitrag werden die zugrundeliegenden formalen Modelle der Unternehmungs- und der Netzwerkebene sowie das Abstimmungsverfahren dargestellt.

Die Modularisierung von Dienstleistungen wird in der Literatur aus unterschiedlichen Perspektiven betrachtet, wobei neben beispielhaften Analysen auf der Grundlage von Fallstudien (Burr 2002, S. 105ff.; Meier et al. 2003, S. 68ff.) die Modu-larisierung insbesondere im Rahmen des Spannungsverhaltnisses zwischen Standardisierung und Individualisierung thematisiert wird (Dichtl 1998, S. 25ff.; Jacob 1995, S. 3ff.; Mayer 1993, S. 35ff.; Schackmann 2003, S. 9ff.; im Kontext von Mass Customization: Buttgen/Ludwig 1997, S. 9ff.; Gilmore/Pine 1997, S. 91ff.; Piller 2000, S. 200ff.; Pine 1984, S. 65ff.; Reichwald et al. 2002, S. 225ff.; Well 2001, S. 22).