TY - BOOK A1 - Lukesch, Maximilian A1 - Kellner, Florian T1 - Übungsbuch Produktionswirtschaft BT - Planung, Steuerung und Industrie 4.0 N2 - Dieses Buch bietet Studierenden über 80 Übungsaufgaben und fünf Fallstudien inklusive ausführlicher Lösungen zu ausgewählten Themen der Produktionswirtschaft und Industrie 4.0. Jedes Kapitel enthält eine kurze Einleitung sowie zu erreichende Lernziele. Querverweise auf das Lehrbuch „Produktionswirtschaft“ von Kellner/Lienland/Lukesch erleichtern das Selbststudium und ermöglichen eine optimale Prüfungsvorbereitung. Die 3. Auflage wurde redigiert und um neue Rechenaufgaben sowie eine weitere Fallstudie zum Themenbereich Industrie 4.0 ergänzt. KW - Produktion KW - Leistungserstellung KW - Industrie 4.0 KW - Supply Chain Management KW - Operatives Produktionsmanagement KW - Produktionsfaktoren KW - Produktionsplanung KW - Lineare Programmierung KW - Reihenfolgeplanung KW - Produktionssteuerung KW - Mensch KW - Betriebsmittel KW - Material KW - Information KW - Bedarfsrechnung KW - Materialbedarfsplanung Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-662-68672-0 PB - Springer Gabler CY - Berlin, Heidelberg ET - 3 ER - TY - JOUR A1 - Kellner, Florian A1 - Utz, Sebastian T1 - An inverse optimization approach for studying sustainability preferences in sourcing decisions JF - Journal of Cleaner Production N2 - Throughout many societies around the globe, there is growing awareness of the urgent need for the transition towards a sustainable economy. Research shows that buying firms have substantial leverage to initiate sustainable development by controlling the sustainable performance of their suppliers. In that context, this article presents a novel methodology based on inverse optimization to derive the implicit preferences of decision-makers in the trade-off between traditional sourcing objectives and sustainability in the supplier selection and order allocation process. The derived implicit preferences can then be used for further analyses to gain a better understanding of the characteristics of purchasing managers and sourcing situations that come with particularly high/low preferences placed on sustainability. Since the inverse optimization approach is computationally resource-intensive and consumes a significant amount of time, we present a scalable state-of-the-art cloud architecture that allows solving an arbitrary number of optimization programs in an acceptable amount of time. We demonstrate the feasibility of the proposed methodology in a real-world case. In doing so, we test how important sustainability aspects are in the supplier selection and order allocation decisions of one of the world's largest automotive parts manufacturers. KW - Supplier selection KW - Order allocation KW - Sourcing decisions KW - Sustainability KW - Inverse optimization Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.144305 VL - 483 ER -