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49,80 €
ISBN 978-3-8440-6063-8
Softcover
238 pages
54 figures
353 g
21 x 14,8 cm
German
Thesis
July 2018
Matthew Russell Stinson
Bewertung und Optimierung von Lernprozessen in der Person-zur-Ware-Kommissionierung unter Berücksichtigung von Lernkurven
Die Kommissionierung stellt im Rahmen der Produktions- und Distributionslogistik den wichtigsten intralogistischen Funktionsbereich dar. Aufgrund von dynamischen Bedingungen wie schwankenden Auftragsvolumina, dynamischen Kundenanforderungen und zunehmend heterogenen Artikelsortimenten, wird die Kommissionierung vorwiegend manuell durchgeführt.

Lerneffekte in der Kommissionierung treten dann auf, wenn z. B. neue Mitarbeiter eingearbeitet oder Prozessabläufe verändert werden. Um die beträchtlichen Leistungsanforderungen dieses dynamischen Arbeitsumfeldes bei wirtschaftlich akzeptablen Kosten zu erfüllen, müssen effiziente Lernprozesse gewährleistet werden. Jedoch gestaltet sich die Untersuchung und somit die wissenschaftlich fundierte Optimierung von Lernprozessen in der Kommissionierung - gerade aufgrund der wesentlichen stochastischen Einflussfaktoren auf diesen Funktionsbereich - als schwierig.

Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer Methode zur Modellierung und Bewertung von Lernprozessen in der Person-zur-Ware-Kommissionierung, mit deren experimentellen Untersuchung mittels Probandenversuche in einer Laborumgebung sowie mit der systematischen Optimierung entsprechender Lernprozesse anhand von Fallbeispielen.

Die Erkenntnisse, die aus dieser Arbeit hervorgehen, können herangezogen werden, um zum einen einschlägige Lernprozesse im Unternehmen unter Effektivitäts- und Kostengesichtspunkten wissenschaftlich fundiert zu bewerten und optimieren. Zum anderen können die Auswirkungen von Lerneffekten auf die Kommissionierleistung bei der Lager- und Personaleinsatzplanung berücksichtigt werden, um die Wirtschaftlichkeit von Person-zur-Ware-Kommissioniersystemen zu maximieren.
Keywords: Kommissionierung; Lernen; Lernprozesse; Kommissionierleistung; Intralogistik
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