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978-3-941416-15-4Einsatzpotenziale des Mobile Computing in der Produktionslogistik von Auftragsfertigern Autor: Jan Hinrich Klumann ISBN: 978 3 941416 15 4 Dissertation, Leibniz Universitt Hannover, 2009 Herausgeber der Reihe: Bernd Arno Behrens, Peter Nyhuis, Ludger Overmeyer Band Nr.: IPH 02 2009 Umfang: 159 Seiten, 67 Abbildungen Schlagworte: Auftragsfertiger, Informationslogistik, Mobile Computing Kurzfassung: Um kurze Lieferzeiten einzuhalten und eine hohe
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Einsatzpotenziale des Mobile Computing in der Produktionslogistik von Auftragsfertigern

Autor: Jan Hinrich Klußmann

ISBN: 978-3-941416-15-4

Dissertation, Leibniz Universität Hannover, 2009

Herausgeber der Reihe: Bernd-Arno Behrens, Peter Nyhuis, Ludger Overmeyer

Band-Nr.: IPH 02/2009

Umfang: 159 Seiten, 67 Abbildungen

Schlagworte: Auftragsfertiger, Informationslogistik, Mobile Computing

Kurzfassung: Um kurze Lieferzeiten einzuhalten und eine hohe Reaktionsgeschwindigkeit auf sich ändernde Kundenanforderungen zu gewährleisten, ist bei auftragsfertigenden Unternehmen eine sehr leistungsstarke produktionsbezogene Informationslogistik erforderlich. Diese bereits heute geltende Rahmenbedingung wird zukünftig noch stärker wettbewerbsentscheidend sein. In der betrieblichen Praxis deutscher Produktionsunternehmen sind derzeit jedoch noch große Defizite in der Informationslogistik vorhanden. Ein vielversprechendes Werkzeug zur Schließung dieser Lücken ist der Einsatz von produktionsunterstützendem Mobile Computing (MC). Allerdings findet MC – obwohl geeignete Systeme am Markt erhältlich sind und in anderen (mit der Produktionslogistik verwandten) Unternehmensbereichen bereits positive Erfahrungen mit ihnen gemacht wurden – nur sehr zögerlich Verwendung in der Produktion. Dies wird darauf zurückgeführt, dass Unternehmen den sich bietenden Nutzen einer MC-Einführung nicht bemessen können. Auch in der Forschung fehlen bisher entsprechende Ansätze. In dieser Arbeit wird ein zweistufiger Ansatz zur Bewertung von MC-Einsatzpotenzialen entwickelt, um sowohl auf Unternehmens- als auch auf Prozessebene die Auswirkungen eines produktionsunterstützenden MC-Einsatzes vorhersagen zu können.

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