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28.03.1980 - 

Quantitative Verfahren als Entscheidungshilfe:

Ohne Spinne kein Netz

Ähnlichkeiten mit industriellen Standortentscheidungen haben Beschlüsse, die bei der Einführung von Distributed Processing im Produktionsbereich getroffen werden müssen. Welche Daten für welche Anwendungen an welchen Ort zu speichern -und zu verarbeiten sind, ist festzulegen.

Den Anwendern stehen zur Lösung dieser Probleme kaum quantitative Verfahren als Entscheidungshilfe zur Verfügung, zumal auch die Hersteller von EDV-Anlagen für die Lösung dieser organisatorischen Fragen keine entsprechenden Unterstützungen anbieten. Das abgebildete Blockdiagramm zeigt einen Vorschlag für ein Rechnernetz des Produktionsbereichs mit den Aufgaben, die von den einzelnen Knotenrechnern wahrgenommen werden können.

Auf einen zentralen Großrechner kann in der Regel auch weiterhin nicht verzichtet werden. Er verwaltet zentrale Massendaten, stellt aufwendige Software zur Verfügung und steuert die Subsysteme. Typische, zentral zu verwaltende Daten sind Informationen über Artikel, Kunden, Lieferanten, Personal und Kapazitäten. Teile dieser Datenbanken können darüber hinaus im Sinne einer verteilten Datenverwaltung (redundant) dezentral geführt werden.

Es ist sinnvoll, die Absatz-, Bedarfs- und Kapazitätsplanungen im zentralen Rechensystem durchzuführen, weil sie auf viele zentrale Datenbestände zugreifen und komplizierte Software einsetzen. Die Planungsergebnisse, die Fertigungsauftrage, werden dann den einzelnen dezentralen Betriebsrechnern zur Verfügung gestellt. Sie werden dort verwaltet und zu detaillierteren Planungsvorgaben der Feinplanung aufbereitet bis hin zur Prozeßsteuerung. Auch werden dort die Ist-Werte des Vollzugs im Rahmen der Betriebsdatenerfassung erhoben.

Bei Kundenanfragen über den Stand ihrer Aufträge kann entweder vom zentralen Rechner auf die dezentralen Datenbestände zugegriffen werden, oder es können von den dezentralen Systemen verdichtete Informationen über die Auftragsbearbeitung regelmäßig an das zentrale System weitergegeben werden, so daß die Anfragen von dort direkt beantwortet werden können.

Für den Einsatz von Operations research-Modellen bedeutet die Verteilung der einzelnen Planungsaufgaben auf mehrere Subsysteme, daß durch die größere Nähe der Fachabteilungen zu den Möglichkeiten der EDV auch Operations research-Anwendungen stärker motiviert werden. Es bedeutet aber auch, daß die einzusetzenden Algorithmen doch den verfügbaren Kapazitäten der EDV Systeme anpassen müssen. Prinzipiell kann beim Distributed Processing zwar auch von untergeordneten Rechnern auf die Leistung des zentralen Rechners zurückgegriffen werden, jedoch würde dieses bei einer extremen Ausnutzung wieder zu einer zentralen Verarbeitung führen und die Vorteile des Distributed Processing abgeben. Deshalb sollten die laufend anfallenden Planungsprobleme der Abteilung auf die Leistung ihrer Rechner abgestimmt werden. Dies bedeutet zum Beispiel, daß für Reihenfolgeprobleme innerhalb der Fertigungsfeinplanung die Kapazität eines Betriebs- oder Werkstattrechners ausreichen muß. Damit kann, ähnlich wie bei der Dialogverarbeitung, die Anwendung einfacher heuristischer Verfahren bevorzugt werden.

Die in dem Diagramm dargestellte Aufgabenverteilung führt bei Operations research-Unterstützung zu einem hierarchischen Modellsystem. Die Modelle müssen in ihrer Struktur und Anwendung aufeinander abgestimmt werden. Die dezentralen Planungen müssen ständig daraufhin überprüft werden, ob sie noch mit den übergeordneten Planwerten vereinbar sind. Gegebenenfalls müssen sie die übergeordneten Modelle zur Neurechnung initiieren. Das hierarchische Planungskonzept kann als Grundlage für den Einsatz unterschiedlicher Optimierungsverfahren und für die Verteilung der Modellrechnungen auf einzelne Knoten des Rechners herangezogen werden.

Auszug aus: Veröffentlichungen des Institut für Wirtschaftsinformatik Nr. 21, A.-W. Scheer: "Elektronische Datenverarbeitung und Operations Research im Produktionsbereich", Februar 1980

* Professor Dr. August-Wilhelm Scheer ist Direktor im Institut für empirische Wirtschaftsforschung an der Universität des Saarlandes, Saarbrücken.