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Mit flexis Order Slotting zum ganzheitlich optimierten Produktionsplan

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flexis Order Slotting ermöglicht die Erstellung eines ganzheitlich optimierten Produktionsplans, der Auslastung, Bestandsminimierung, Liefertermintreue und Kostenersparnis einbezieht.


flexis Order Slotting zielt darauf ab, Aufträge unter Beachtung von Regeln, Restriktionen und Zielfunktionen und unter Berücksichtigung der jeweiligen Granularität bestmöglich zu platzieren. flexis Order Slotting 7.0, geht einen Schritt weiter: Neben...

Stuttgart, 27.03.2013 - flexis Order Slotting zielt darauf ab, Aufträge unter Beachtung von Regeln, Restriktionen und Zielfunktionen und unter Berücksichtigung der jeweiligen Granularität bestmöglich zu platzieren. flexis Order Slotting 7.0, geht einen Schritt weiter: Neben der Materialversorgung werden hier auch Faktoren wie Transport- oder Produktionskosten einbezogen. Das Slotting verläuft zudem werksübergreifend. Dabei wird die Gesamtheit aller Constraints und Zielfunktionen beachtet und die Teileverfügbarkeit in den verschiedenen Werken und Gewerken berücksichtigt.

Constraintbasiert zu hoher Performance

Die neue Generation des flexis Order-Slotting verfügt über eine umfangreich erweiterte Constraint-Bibliothek. Sie unterstützt unter anderem die Erstellung eines optimierten Typenmixes oder die Bildung geeigneter Losgrößen für die Versandabwicklung. Die flexis-Lösung visualisiert den Bebuchungsstand auf Tages-, Wochen- und Monatsebene. Das schließt eine Verletzungsanzeige mit ein, die ersichtlich macht, wo es zu Abweichungen vom angestrebten Liefertermin kommt.

flexis Order Slotting 7.0 ermöglicht die Erstellung eines ganzheitlich optimierten Produktionsplans, der Auslastung, Bestandsminimierung, Liefertermintreue und Kostengesichtspunkte einbezieht. Die Performance von flexis Order Slotting wurde noch einmal deutlich verbessert: Ein Volumen von 500.000 Aufträgen mit einfachem Regelmodell wird mit Version 7.0 in weniger als 10 Minuten eingeplant. Der daraus resultierende Zeitgewinn kann genutzt werden, um in einer Simulation mehrere What-if-Szenarien durchzuspielen und zu vergleichen, um das bestmögliche Resultat zu erzielen.


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