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Die Kapazitätsplanung für die Regeneration komplexer Investitionsgüter, wie z. B. Schienenfahrzeug-Transformatoren, ist aufgrund der Informationsunschärfe sehr herausfordernd. Der Grund dafür ist, dass die für die Regeneration einzuplanenden Tätigkeiten und deren Umfänge zum Zeitpunkt der Planung oftmals nicht vollständig bekannt sind. Dies ist insbesondere dann schwierig, wenn die Regenerationsaufträge in eine laufende Fertigung integriert werden müssen und sich die Abweichung der aktuellen von der eingeplanten Belastung somit direkt auf den Produktionsplan auswirkt. Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und der damit einhergehenden zunehmenden Datenverfügbarkeit eröffnen sich jedoch neue Potenziale für eine Verbesserung der Planungsgrundlage. In diesem Zusammenhang können Data-Mining-Ansätze für die Generierung von Belastungsprognosen genutzt werden und damit die Kapazitätsplanung unterstützen.

Einsatz von Data Mining im Regenerationsprozess von Schienenfahrzeug-Transformatoren: Potenziale für die Kapazitätsplanung und Angebotskalkulation