Methode zur Ermittlung von Standortstrukturalternativen in Maschinenbauunternehmen

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Die Dissertation bietet Maschinenbauunternehmen eine Methode zur Ermittlung sinnvoller Alternativen in der Standortstrukturplanung. Unter Standortstrukturalternativen versteht man, wie der Wertschöpfungsumfang auf bestehende oder neu zu gründende Standorte verteilt werden kann. Bestehende Ansätze konzentrieren sich oft auf die Alternativenbewertung und vernachlässigen die vorhergehende Phase der Alternativenermittlung. Die systematische Herleitung von Alternativen ist jedoch entscheidend für fundierte Entscheidungen in der Planung. Mathematische Optimierungsverfahren eignen sich zur Durchsuchung des Lösungsraums, sind aber auf quantitativ formulierbare Faktoren beschränkt. In der frühen Phase der Alternativenermittlung liegen viele Planungsgrößen qualitativ vor. Die entwickelte Methode kombiniert qualitative Modellierung mit mathematischer Optimierung, indem sie Fuzzy Cognitive Maps (FCMs) und genetische Algorithmen verwendet. FCMs visualisieren Wissen über ein System durch kausale Diagramme und werden durch Fuzzy-Set-Theorie und neuronale Netze ergänzt, was eine mathematische Auswertung ermöglicht. Genetische Algorithmen helfen, optimale Standortstrukturalternativen zu ermitteln. Die Methode gliedert sich in drei Phasen: Problemdefinition, Erarbeitung relevanter Einflussfaktoren und abschließende Modellanalyse zur Bestimmung der idealen Standortstruktur. Die dritte Phase fokussiert auf die Distanzminimierung zwischen idealer