Glossar

Geschäftsmodell, bei dem ein Unternehmen Lagerhaltung, Transport, Distribution oder wertschöpfende Logistikdienste statt in Eigenregie von einem externen Spezialdienstleister bezieht.

Mittelfristiges OR/MS-Problem der gemeinsamen Festlegung von Produktionsrate, Bestand, Belegschaft, Einstellung/Entlassung, Überstunden, Fremdvergabe und Backlog über mehrere Produkte und Perioden (typisch 3-18 Monate) bei minimalen Gesamtkosten.

Eine MCDM-Technik, die ein Entscheidungsproblem in eine Hierarchie aus Ziel, Kriterien und Alternativen zerlegt, Gewichte aus paarweisen Vergleichsmatrizen über den dominanten Eigenvektor ableitet und die Konsistenz der Urteile prüft.

Eine Finanzkennzahl, die die Zeit misst, in der ein Projekt seine Anfangsinvestition durch seine Cashflows zurückgewinnt — bei KMU häufig zur schnellen Investitionsentscheidung genutzt.

Klassische MCDM-Methode, die ein komplexes mehrkriterielles Entscheidungsproblem in hierarchische Ebenen zerlegt, Gewichte über paarweise Vergleiche ableitet und die Konsistenz prüft.

Statistisch-operative Praxis, eine zufällige Stichprobe von n Stück aus einem Los zu prüfen und das gesamte Los anzunehmen oder abzulehnen, je nachdem ob die Fehlerzahl unter oder über einem Annahmegrenzwert c liegt.

OR-Problem der Zuordnung unteilbarer Aufgaben unter Vorrangbedingungen zu geordneten Stationen einer seriellen Montagelinie, sodass die Taktzeit nicht überschritten wird; SALBP-1 minimiert die Stationsanzahl, SALBP-2 den Takt.

Auswahl der Produkte, die in einem Geschäft oder einer E-Commerce-Kategorie geführt werden, bei begrenztem Regal- oder Seitenplatz.

OR-Problem zur Prognose der Bargeldnachfrage je Geldautomat, Entscheidung über Wiederbefüllungszeitpunkt und -menge, und Abwägung der Immobilisierungskosten (Zinsopportunität + Sicherheitsrisiko) des stillstehenden Bargelds gegen die Stock-out-Kosten (Kundenbeschwerden + entgangene Transaktionen) eines leeren Automaten; verbindet Prognose + stochastischen Bestand + Cash-in-Transit-Routing (CIT).

Die Prozesse für Installation, Wartung oder Reparatur beim Kunden — Technikerzuteilung, Routenplanung, Kundenbenachrichtigung.

Eine trotz fehlendem Bestand angenommene Kundenbestellung mit Lieferung in der Zukunft — der bewusst geplante Fehlmengenmodus der Bestandspolitik.

Entscheidung, welcher Patient auf welche Station und welches Bett, zu welcher Uhrzeit aufgenommen wird — unter klinischer Kompatibilität, Isolation, Geschlechtertrennung und Pflege-Patienten-Verhältnis.

Rekursive Wertfunktionsgleichung, die die notwendige und hinreichende Bedingung für eine optimale Politik in der dynamischen Programmierung formuliert; von Bellman (1957) als Optimalitätsprinzip formalisiert.

Der hierarchische Baum, der auf jeder Ebene eines gefertigten Produkts die direkten Komponenten und ihre Mengen rekursiv bis zu den Rohmaterialien auflistet.

Das Problem, Objekte verschiedener Größe so in Behälter fester Kapazität zu packen, dass die Anzahl der Behälter minimal wird.

Grundlegendes exaktes Lösungsverfahren für gemischt-ganzzahlige Programmierung (MIP) und allgemeine kombinatorische Optimierung; durchsucht einen Baum von Teilproblemen und schneidet Knoten mit LP-Relaxationsschranken; eingeführt von Land und Doig (1960).

Das exakte MIP-Lösungsrahmenwerk, das Branch-and-Bound mit Schnittebenenverfahren kombiniert — an jedem Knoten des Suchbaums verschärfen gültige Ungleichungen (Schnitte) die LP-Relaxation vor dem Verzweigen.

Aufschaukelung der Nachfragevarianz entlang der Lieferkette stromaufwärts, sodass das Signal am Hersteller-Ende weit stärker schwankt als die tatsächliche Endverbrauchernachfrage.

Die buchhalterisch-finanzielle Unterscheidung zwischen Investitionsausgaben (langlebige Vermögenswerte, über Nutzungsdauer abgeschrieben) und Betriebsausgaben (im laufenden Zeitraum verbraucht); zentrale Achse für Kauf-vs-Leasing- und Cloud-vs-On-Premise-Entscheidungen.

Zusammensetzung, Gewicht und Verteilung der Patiententypen, die ein Krankenhaus behandelt — die zentrale Eingabe für die operative Planung.

Operative Routenplanung gepanzerter Bargeldtransport-Fahrzeuge, die Geldautomaten und Filialen einer Bank zur Bargeldnachfüllung anfahren. VRP-Variante, geprägt durch Sicherheit (Routen-Unvorhersagbarkeit), enge Zeitfenster, Stückelung und behördliche Überwachung.

Klassisches aktuarielles Schadenreservierungsverfahren, das Abwicklungsfaktoren aus kumulierten Verhältnissen im Abwicklungsdreieck ableitet.

Strategisches OR-Problem zur Auswahl von Standorten, Typen (AC langsam vs DC schnell) und Anzahl öffentlicher EV-Ladestationen in einer Region, bei Abwägung von Kapital- und Betriebskosten gegen erwartete Nutzerabdeckung und Wartezeit.

Klassische Heuristik von 1964 für das Capacitated Vehicle Routing Problem: jeder Kunde startet auf einer eigenen Tour; Paare von Touren werden iterativ nach größter 'Ersparnis' verschmolzen, bis die Kapazität weitere Verschmelzungen verhindert.

Optimierungs-Paradigma, das eine Lösung anhand erfüllter Bedingungen sucht — besonders stark für Scheduling und Zuordnung.

Das Problem, Pakete und Paletten in einen oder mehrere Container/LKW zu packen; 3D-BPP erweitert um praktische Nebenbedingungen.

Distributionsmodell, in dem eingehende Sendungen ohne Einlagerung direkt vom Wareneingangstor an das Versandtor übergeben werden — Lagerhaltung praktisch null.

Die Aufgabe, geforderte Teile mit dem geringsten Verschnitt aus standardisiertem Material zu schneiden.

Durchschnittlicher Bestand zur Deckung der normalen Nachfrage zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bestellungen — die Hälfte der Bestellmenge, Q/2.

Nichtparametrische LP-basierte Frontier-Effizienz-Methode, die die relative technische Effizienz ähnlicher Einheiten (DMUs) misst, die mit mehreren Inputs und Outputs arbeiten.

Spezifikation, an welchen Tagen in einem wöchentlichen oder n-wöchigen Zyklus ein Mitarbeiter arbeitet versus ruht — unter aufeinanderfolgenden Ruhetagen, Wochenend-Fairness und ergonomischen Grenzen.

Analyse-Einheit in der DEA — eine ähnliche Entität (eine von N homogenen Organisationen), die gebenchmarkt wird; verbraucht mehrere Inputs, um mehrere Outputs zu erzeugen.

Energiemanagement-Ansatz, bei dem die Steuerung von Lasten beim Verbraucher anhand Tarif, Systemzustand oder Anreizen optimiert wird.

Das gesundheitsspezifische OR-Problem der Zuweisung von Pflegekräften zu Schichten über einen mehrwöchigen Planungshorizont unter Deckungs-, Qualifikations-, Ermüdungs-, Tarif- und Wunschbeschränkungen.

Polynomialer Algorithmus von Edsger Dijkstra (1959) für Single-Source-Shortest-Path auf Graphen mit nicht-negativen Kantengewichten; gierig — extrahiere den unbesuchten Knoten mit kleinster vorläufiger Distanz aus einer Prioritätswarteschlange und relaxiere seine Nachbarn; O((V+E) log V) mit Binary-Heap.

Die Anzahl der Einheiten, die ein Produktionssystem pro Zeiteinheit abschließt und ausliefert — die tatsächliche Produktionsrate des Systems.

Erweiterte OR-Klasse von Preisproblemen, bei denen der Artikelwert mit der Zeit sinkt (frische Lebensmittel, Mode, Elektronik mit neuen Generationen, Hotelzimmer nach Anreisetag) und die Preise sich anpassen müssen — monoton fallend oder auf-ab.

Die OR / Informatik-Technik zur Lösung mehrstufiger Entscheidungsprobleme durch rekursive Zerlegung in überlappende Teilprobleme mit gespeicherten Zwischenresultaten; eingeführt von Bellman (1957).

Die Ressource, Station oder der Prozessschritt in einem Produktions- oder Dienstleistungssystem mit der geringsten Kapazität oder höchsten Auslastung, welche den Gesamtdurchsatz des Systems bestimmt.

Eine Managementphilosophie, die besagt, dass die Leistung eines Systems durch sein schwächstes Glied (den Engpass) bestimmt wird und kontinuierliche Verbesserung dem Zyklus Identifizieren-Ausnutzen-Unterordnen-Erweitern folgen muss.

Die klassische Bestandsformel für die wirtschaftlichste Bestellmenge bei einem Lieferanten.

Familie der Lockerungen und Erweiterungen des klassischen Economic-Order-Quantity-Modells — Mengenrabatte (all-units / incremental), geplante Engpässe / Backordering, endliche Lieferrate (EPQ), Verderb-/Haltbarkeitsbeschränkung, Mehrprodukt-Sammelbestellung und inflation-adjusted Varianten.

Formel für die Wahrscheinlichkeit, dass ein ankommender Kunde in einer M/M/c-Warteschlange warten muss; Branchenstandard für Callcenter-Besetzung.

Eine Dienstplanregel zur Begrenzung der Erschöpfung in sicherheitskritischen Rollen — Mindestruhe, max aufeinanderfolgende Nächte, Wochenstunden, Wochenendbalance.

Operatives OR-Problem zu entscheiden, wann und mit welcher Leistung jedes EV einer Flotte oder Warteschlange geladen wird, unter Deadline, Netzleistungsgrenze, SoC-Grenzen, TOU-Tarif und Batteriealterungskosten.

FIFO entnimmt zuerst die älteste Ware, LIFO zuerst die neueste — die beiden Grundregeln für physische Rotation verderblicher Ware und für buchhalterische bzw. steuerlich getriebene Bestandsbewertung.

Der Anteil der Teile, die bei der ersten Prüfung ohne Nacharbeit oder Reparatur die Qualitätskontrolle bestehen, bezogen auf die produzierten Gesamteinheiten.

Operatives Teilproblem, das festlegt, wie oft eine ÖPNV-Linie je Zeitfenster bedient wird (z.B. ein Bus alle 6, 10, 20 Minuten), gestützt auf Nachfrageprofil, Flotte und Servicequalitätsziele.

Klasse linearer Optimierungsprobleme, in der jede Entscheidungsvariable auf ganzzahlige Werte beschränkt ist; die rein-ganzzahlige Unterklasse von MILP, im Allgemeinen NP-schwer.

Populationsbasierte Metaheuristik, die natürliche Selektion und genetische Vererbung nachbildet und eine Population von Lösungskandidaten iterativ über Selektion, Crossover und Mutation weiterentwickelt.

Eine zusammengesetzte Effektivitätskennzahl, die eine Anlage in einer einzigen Zahl als Produkt aus Verfügbarkeit, Leistung und Qualität zusammenfasst und gegen Weltklassefertigung gebenchmarkt wird.

Das OR-Problem, in einem bipartiten Graphen mit gewichteten Kanten zwischen zwei disjunkten Knotenmengen ein Matching mit maximalem (oder minimalem) Gesamtgewicht zu finden.

Klasse konstruktiver Algorithmen, die eine Lösung Schritt für Schritt durch die lokal beste Wahl ohne Rückverfolgung aufbaut; auf Matroid-Strukturen beweisbar optimal, allgemein eine schnelle Heuristik.

Algorithmus, der in vertretbarer Zeit gute (oft nahezu optimale) Lösungen ohne Optimalitätsgarantie liefert; ein grundlegendes Werkzeug zur praktischen Lösung NP-schwerer Probleme.

Standardisierte dreibuchstabige Regeln der Internationalen Handelskammer (ICC), die in internationalen Handelsgeschäften Kosten-, Risiko- und Transportverantwortung zwischen Verkäufer und Käufer definieren.

Der Diskontsatz, bei dem der Kapitalwert eines Projekts gleich null wird; er wird als jährlicher Zinseszinsertrag interpretiert, den die Investition intrinsisch erwirtschaftet.

Viele unterschiedliche Aufträge fließen durch viele unterschiedliche Maschinen, jeder Auftrag mit eigener Route.

Operations-Research-Problem zur Koordinierung der Bestellfrequenzen von N SKUs, die geteilte Lieferanten-Rüstkosten (LKW-Transport, Zollanmeldung, Bestell-Setup) teilen, mit dem Ziel der Gesamtkostenminimierung (Setup plus Lagerhaltung).

Eine Produktionsphilosophie und operative Disziplin, die darauf abzielt, die Produktion im Takt der Kundennachfrage fließen zu lassen, indem Umlauf- und Rohmaterialbestände minimiert werden.

Ein visuelles Karten- oder elektronisches Etikettensystem, das das operative Signal der Pull-Produktion trägt und einer Station mitteilt, wann und wie viel zu produzieren oder zu entnehmen ist.

Entwurf kostenminimaler Touren, die an einem einzigen Depot beginnen und enden, jeden Kunden genau einmal besuchen und deren Gesamtnachfrage pro Tour die Fahrzeugkapazität nicht überschreitet.

Das grundlegende diskrete Optimierungsproblem, aus N Objekten mit je einem Wert und einem Gewicht eine Teilmenge auszuwählen, die den Gesamtwert unter einer Kapazitätsschranke maximiert.

Die längste Kette abhängiger Aufgaben vom Projektstart zum Projektende — die Kette, die den Liefertermin treibt.

Dekompositionsverfahren, das komplizierende Restriktionen über Lagrange-Multiplikatoren in die Zielfunktion verlagert und das relaxierte Teilproblem auf eine leichte Struktur reduziert; von Held und Karp (1970) am TSP systematisiert.

Verstrichene Zeit zwischen Bestellauslösung und dem Moment, in dem die Ware verfügbar im Lager liegt — der grundlegende Input jeder Bestandspolitik.

Operations-Research-Problem der strukturierten Entscheidung über Vorqualifizierung und Auftragsverteilung zwischen konkurrierenden Lieferanten desselben Inputs anhand formaler Kriterien.

Die Disziplin der mathematischen Programmierung, die eine lineare Zielfunktion unter linearen Gleichungs- und Ungleichungsrestriktionen optimiert und das Fundament des Operations Research bildet.

Familie von Verbesserungsheuristiken, die eine bestehende Lösung iterativ durch kleine Änderungen innerhalb einer definierten Nachbarschaftsstruktur verfeinert; 2-opt, k-opt und Lin-Kernighan sind kanonische Beispiele.

Festlegung der pro Periode zu produzierenden Menge über einen Planungshorizont, mit Abwägung zwischen Rüst- und Lagerkosten.

Einzelhandels-OR-Praxis, die für ein saisonales oder verderbliches Produkt über den Verkaufshorizont einen typisch monoton fallenden Preisverlauf setzt, um Marge und Dead-Stock-Risiko auszubalancieren.

Der zeitversetzte Algorithmus für abhängige Bedarfe, der vom Endprodukt-Bedarf rückwärts über Stückliste und Lieferzeiten berechnet, wann und in welcher Menge jedes Rohmaterial und jede Baugruppe benötigt wird.

Eine Familie von Verfahren (AHP, TOPSIS, WSM, ELECTRE, PROMETHEE) und ein theoretischer Rahmen zur Reihung oder Auswahl endlich vieler Alternativen unter mehreren konfligierenden Kriterien.

Der klassische Finanzrahmen nach Markowitz, der Anlageentscheidungen in der Ebene erwarteter Rendite (Mean) vs. Risiko (Varianz) analysiert.

Ein Zweig der mathematischen Programmierung, der mehrere konfligierende Zielfunktionen gleichzeitig optimiert und eine Pareto-effiziente Lösungsmenge anstelle eines einzelnen Optimums liefert.

Sammelbegriff für strategische höhere Rahmenwerke zur Überwindung lokaler Optima — Tabu Search, Simulated Annealing, genetische Algorithmen, VNS und GRASP fallen darunter; geprägt von Glover (1986).

Grundlegende deterministische Projektnetzwerk-Technik: bei festen Aktivitätsdauern und Vorrangbeziehungen werden frühester und spätester Start/Ende jeder Aktivität berechnet und der längste, projektbestimmende Pfad ermittelt.

OR- und Regelungsproblem zur Einsatzplanung eines kleinen, mehrquelligen Energiesystems über einen rollierenden Zeithorizont unter Leistungsbilanz-, Speicher- und Generatorbedingungen.

Optimierungsproblemklasse mit linearer Zielfunktion und linearen Restriktionen, in der eine Teilmenge der Entscheidungsvariablen ganzzahlig und die übrigen stetig sind; im Allgemeinen NP-schwer.

Optimierungsmodell, bei dem ein Teil der Entscheidungsvariablen ganzzahlig sein muss (z. B. Anzahl LKW, Anzahl Schichten).

Die durchschnittliche Zeit zwischen der Erkennung eines Anlagenausfalls und dem Abschluss der Reparatur, mit der die Anlage wieder betriebsbereit ist.

Eine Zuverlässigkeitskennzahl, die ausdrückt, wie lange eine reparierbare Anlage im Durchschnitt zwischen zwei aufeinanderfolgenden Ausfällen läuft; typische Einheiten sind Stunden oder Zyklen.

Optimierungsrahmen mit gleitendem Horizont, in dem zu jedem Regelschritt ein Endlich-Horizont-Problem mit aktuellem Zustand und Prognosen gelöst, nur die erste Stellgröße angewendet und der Horizont fortgeschoben wird.

Die kleinste Bestellmenge — in Stück oder Wert — die ein Lieferant akzeptiert; setzt für jede Bestellung eine harte Untergrenze unabhängig vom tatsächlichen Bedarf.

Zuverlässigkeitsmetrik, die zeigt, wie lange eine Anlage im Mittel zwischen zwei aufeinanderfolgenden Ausfällen läuft.

Quantitatives Vorhersagen zukünftiger Nachfrage anhand von Historie, Saisonalität, Ereignissen und externen Signalen.

Strategisches Design der physischen und flussbezogenen Struktur eines Liefer- oder Vertriebsnetzes — langfristige Investitionsentscheidung.

Klassisches einperiodisches Bestandsmodell, das die optimale Bestellmenge für Verderbliche aus der Balance von Verderb- und Stockout-Kosten liefert.

Die einfachste klassische Heuristik, um eine erste zulässige Basislösung des Transportproblems zu erzeugen: vom oberen-linken Ende der Kostenmatrix ausgehend so viel wie möglich der aktuellen Zelle zuweisen und nach rechts oder nach unten verschieben, bis Angebot und Nachfrage erschöpft sind.

Klasse von Entscheidungs-/Optimierungsproblemen ohne bekannten Polynomialzeit-Algorithmus, auf die jedes Problem in NP polynomial reduzierbar ist; der Großteil praktischer OR-Probleme liegt in dieser Klasse.

Eine finanzielle Bewertungskennzahl, die die künftigen Cashflows eines Projekts auf den heutigen Zeitpunkt diskontiert und die Anfangsinvestition abzieht; die Regel lautet, das Projekt bei positivem Ergebnis anzunehmen.

Den wöchentlichen Operationsplan im Krankenhaus festlegen — welcher Tag, welcher Saal, welcher Operateur und welches Team pro Fall.

Funktion, die die wahre Fehlerrate p eines Loses mit der Annahmewahrscheinlichkeit Pa(p) unter einem Stichprobenplan (n, c) verbindet — als Kurve von p=0 (Pa=1, sichere Annahme) bis p=1 (Pa=0, sichere Ablehnung).

Relativer Abstand zwischen der besten gefundenen zulässigen Lösung (Incumbent) und der besten dualen Schranke; das standardisierte Optimalitäts-Zertifikat der MILP-Löser.

Lageroperation des Entnehmens von SKUs aus Lagerorten zur Auftragsabwicklung, typischerweise durch laufende Kommissionierer.

Operations-Research-Problem zur Gestaltung von Slotdauer, Slotbelegung und Intraday-Zuteilungspolitik eines Ambulatoriums — Balance zwischen Patientenwartezeit, Arzt-Leerlauf und Same-Day-Zugang.

Praxis, systematisch mehr Patienten (oder Reservierungen) als die Kapazität in Erwartung von No-Shows anzunehmen; in OR die Formulierung, die No-Show-Wahrscheinlichkeit gegen Warte- und Leerzeit mathematisch ausbalanciert.

Operations-Research- und Warteschlangenanalyse der Bewegung von Patienten durch Krankenhauseinheiten — Notaufnahme, Station, Intensivstation, Entlassung — und der zeitlichen Entscheidungen, die Durchsatz und Aufenthaltsdauer formen.

Bewusstes Reduzieren der täglichen oder monatlichen Spitzenleistung (kW), um die Leistungsgebühr zu senken.

Kapital auf mehrere Anlagen unter einem Rendite-Risiko-Tradeoff verteilen.

In Mehrprodukt-Bestandssystemen mit geteilten Rüstkosten garantiert die Beschränkung der Bestellperiode jedes Produkts auf Zweierpotenz-Vielfache einer Basisperiode T (T, 2T, 4T, ...) eine Lösung innerhalb von 2% des wahren Optimums und ist im Feld planbar (Roundy 1985).

Teilordnungs-Bedingung, die festlegt, dass eine Aufgabe (oder Aktivität) abgeschlossen sein muss, bevor eine andere beginnt; grundlegende Bedingungsfamilie in Scheduling- und Montage-OR-Problemen.

Fertigungs-OR-Problem, für ein zu produzierendes Teil die optimale Folge von Operationen sowie Maschine, Werkzeug und Vorrichtung je Operation festzulegen.

Klassisches Problem der linearen Programmierung: Ein Hersteller, der mehrere Produkte aus einem gemeinsamen Pool von Kapazität und Rohstoff fertigt, entscheidet kurzfristig, wie viel von jedem Produkt zu produzieren ist — Gewinn oder Deckungsbeitrag maximierend.

Probabilistische Erweiterung der CPM aus dem Jahr 1958 für das Polaris-Programm der US-Marine: jede Aktivitätsdauer ist eine Zufallsvariable aus optimistischer, wahrscheinlichster und pessimistischer Schätzung; liefert eine erwartete Projektabschlussverteilung.

Disziplin der mathematischen Programmierung, die eine quadratische Zielfunktion unter linearen Restriktionen optimiert; die direkte quadratische Verallgemeinerung der linearen Programmierung.

Reihenfolge, Dauern und Kolonnenzuteilung für hunderte Projektaufgaben unter Vorgangs- und Ressourcenbedingungen.

Bestandsschwelle, bei deren Unterschreitung eine neue Bestellung ausgelöst wird — das kleine 's' der (s,S)-Politik.

Dynamische Preisgestaltung für fixe, verderbliche Kapazitäten (Hotelzimmer, Flugsitze, Eventtickets) auf Basis der Nachfrage.

Ein unverbindliches, formales Informationsbeschaffungsverfahren vor einer Beschaffungsentscheidung, das Fähigkeiten, Kapazität und Lösungsansätze potenzieller Lieferanten am Markt erkundet.

Ein Beschaffungsprozess, in dem Lieferanten ein ganzheitliches Angebot mit Methodik, Team, Zeitplan und Preis abgeben sollen, wenn der Bedarf zwar definiert, die technische Lösungspfad jedoch noch offen ist.

Ein formaler Beschaffungsprozess, der für ein bereits klar spezifiziertes Produkt oder eine Dienstleistung preisfokussierte, bindende oder nicht bindende Angebote von mehreren Lieferanten einholt.

Mathematischer Optimierungsansatz, der unsichere Parameter durch eine Unsicherheitsmenge statt durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung modelliert und Lösungen sucht, die gegenüber der schlechtesten Realisierung in dieser Menge zulässig bleiben.

Turnierstruktur, bei der jeder Teilnehmer gegen jeden anderen Teilnehmer gleich oft spielt.

Der aktuarielle Prozess zur Schätzung zukünftiger Schadenzahlungen für bereits eingetretene Ereignisse.

In einem linearen Programm: die marginale Veränderung des Zielfunktionswerts durch eine Einheit Erhöhung der rechten Seite einer bindenden Nebenbedingung; entsprechend der optimale Wert der zugehörigen dualen Variablen.

Die wöchentliche oder monatliche Entscheidung, welcher Beschäftigte an welchem Tag, in welcher Schicht, in welcher Rolle arbeitet.

Eine übergreifende Produktionsmethodik, die alle Tätigkeiten ohne Kundennutzen (muda) systematisch reduziert und auf Fluss, Pull-Produktion und kontinuierlicher Verbesserung beruht.

Verfahren, das die LP-Relaxation eines ganzzahligen Programms iterativ mit gültigen Ungleichungen verschärft, die alle ganzzahlig-zulässigen Lösungen bewahren und das fraktionale LP-Optimum abschneiden; eingeführt von Gomory (1958) für ganzzahlige Programmierung.

VRP-Variante (Vehicle Routing Problem), bei der Busse Schüler an zugewiesenen Haltestellen abholen und absetzen, unter Kapazität, maximaler Fahrzeit, Glockenzeit-Koordination und Gehstrecken-Gleichheit.

Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde findet, wonach er fragt — ein numerisches Ziel für Bestands- und Bestellentscheidungen.

OR-/IE-Praxis zur Minimierung der gesamten Rüstzeit (Werkzeugwechsel, Vorrichtungswechsel, Reinigung) im Arbeitsplan eines Teils durch Reihenfolge, Mehrzweckwerkzeuge, Familien-Setups und SMED-Trennung intern/extern.

Festlegung, wie viel Regalfläche (wie viele Facings) jedes gelistete Produkt erhält, im Verhältnis zu Bedarf und Marge.

Grundlegendes Graphen-OR-Problem, den Pfad minimaler Gesamtgewichtssumme zwischen zwei Knoten auf einem gewichteten Graphen zu finden (Single-Source-Single-Destination, Single-Source-All-Destinations oder All-Pairs); polynomiale Algorithmen Dijkstra (1959), Bellman-Ford (1958), Floyd-Warshall (1962).

Zusätzlicher Bestand gegen Nachfrage- und Lead-Time-Unsicherheit — schützt vor Lieferunfähigkeit bei unerwarteten Schwankungen.

Das klassische Verfahren der linearen Programmierung, das zwischen Basislösungen an benachbarten Ecken des zulässigen Polytops pivotiert, um die Zielfunktion zu verbessern; Dantzig 1947.

Einzel-Lösungs-Metaheuristik nach dem Vorbild physikalischer Abkühlung, die verschlechternde Schritte unter einem gesteuerten Temperaturparameter mit gewisser Wahrscheinlichkeit akzeptiert und so lokale Optima verlassen kann.

Jede einzelne Produktvariante — nach Größe, Farbe, Verpackung oder Lieferant — die ein Bestandssystem als eigenständige Einheit unter eindeutigem Code führt.

OR-Problem der Entscheidung, welchen Lagerort (Regal, Bin, Slot) jeder SKU im Lager belegt — minimiert erwartete Laufstrecke, balanciert Ergonomie, gruppiert Co-Order-Affinität.

Softwarekategorie, die ein strukturiertes mathematisches Programmierungsmodell (LP, MIP, QP, NLP, SOCP) entgegennimmt und optimale oder nahezu optimale primale und duale Informationen liefert.

Großskalen-Optimierungsmethode, die mögliche Entscheidungen (Spalten) bei Bedarf erzeugt, statt alle vorab aufzuzählen.

Wo eine neue Anlage (Lager, Werk, Filiale, Krankenhaus) platziert wird — mathematische Optimierung über Nachfragepunkte und Kosten.

Mathematischer Programmieransatz, der bei bekannter Wahrscheinlichkeitsverteilung unsicherer Parameter (Nachfrage, Preis, Ertrag) die erwarteten Kosten oder den erwarteten Nutzen minimiert, typischerweise als zweistufiges Recourse- oder mehrstufiges Szenariobaum-Modell.

Ein Ereignis, bei dem ein SKU zum Zeitpunkt der Kundenanfrage einen Bestand von null hat — das grundlegende Ausfallereignis und die primäre KPI jeder Bestandspolitik.

Teilproblem im School Bus Routing Problem (SBRP), das jeden Schüler einer bestimmten Haltestelle zuweist — unter Kapazitäts-, Gehstrecken- und Routenbalance-Bedingungen.

Das Problem, Kurse in Schulen oder Universitäten konfliktfrei auf Lehrkräfte, Klassen, Räume und Zeiten zu verteilen.

Speicherbasierte Metaheuristik, die zuletzt besuchte Lösungen oder Züge auf einer Tabu-Liste festhält, um Zyklen zu vermeiden, und mittels Intensivierung und Diversifikation den Suchraum durchläuft.

Die maximale Zeit, die zur Herstellung einer Einheit zur Verfügung steht, um die Kundennachfrage zu decken — verfügbare Nettoarbeitszeit geteilt durch Kundennachfragemenge.

Ein Bewertungsansatz, der alle Lebenszykluskosten eines Vermögenswerts — über den Kaufpreis hinaus, einschließlich Betrieb, Wartung, Energie, Schulung, Teilen und Entsorgung — auf eine einzige vergleichbare Größe reduziert.

Distanzbasierte MCDM-Technik, die Alternativen nach gleichzeitiger Nähe zur Positiv-Ideallösung und Distanz zur Negativ-Ideallösung sortiert.

OR-Problem der Personaleinsatzplanung: Mitarbeitern wöchentliche Tour-Muster (Schichtfolgen plus Ruhetage) zuweisen, sodass die stündliche Nachfrage gedeckt ist und Ruhe-, Stunden- und Fairnessregeln eingehalten werden.

Das Problem, den Spielplan einer Sportliga oder eines Turniers zu erstellen — welches Team gegen welches in welcher Woche und wo.

OR-Problem, das in einem städtischen Netz entscheidet, welche Bus- (oder Tram-, Metro-) Linien betrieben werden, welche Haltestellen jede Linie bedient und welche Route sie fährt — unter Gesamtbetriebsbudget, Nachfrageabdeckung und Umsteigequalität.

Sendungsallokation von m Quellen mit fester Kapazität zu n Zielen mit festem Bedarf, minimiert die gesamten Transportkosten — das Gründungsproblem der linearen Programmierung.

Das Stammproblem der kombinatorischen Optimierung: in einem Graphen die Hamilton-Tour minimaler Kosten finden, die jeden Knoten genau einmal besucht und zum Start zurückkehrt.

Der Gesamtbestand aller halbfertigen Teile, die zwischen Stationen warten oder gerade bearbeitet werden und die Produktion begonnen, aber noch nicht abgeschlossen haben.

Kombinatorischer Algorithmus, der das Zuordnungsproblem (n×n-Kostenmatrix, Eins-zu-eins minimaler-Kosten-Matching) in polynomieller Zeit O(n³) löst; Kuhn (1955) und Munkres (1957).

Geplante Wartung vor einem Anlagenausfall — um ungeplante Stillstände zu vermeiden.

Die Entscheidung, welche Fahrzeuge — ausgehend von einem oder mehreren Depots — welche Kunden in welcher Reihenfolge anfahren.

Die nach Marktwerten gewichteten Mischkosten von Eigen- und Fremdkapital eines Unternehmens; werden als Diskontsatz oder Hurdle Rate in Investitionsentscheidungen verwendet.

Klassischer DP-Algorithmus, der das einproduktige, unkapazitierte, deterministische Lot-Sizing-Problem optimal löst.

Mathematische Disziplin zur Analyse von Warteschlangen, wenn Ankünfte und Bedienzeiten zufällig sind.

Die geschlossene Lösung Q* = Wurzel aus 2DS/H, von Wilson (1934) für das EOQ-Problem hergeleitet; sie gibt die kostenminimierende Bestellmenge unter deterministisch konstanter Nachfrage D, fixen Bestellkosten S und jährlichen Lagerhaltungskosten H je Einheit.

Trade-off zwischen Regelbelegschaft (gleichmäßig, aber in Leermonaten teuer), Einstellung/Entlassung (monatlich günstig, aber hohe Fluktuationskosten), Überstunden (Kapazitätsflexibilität, aber Zuschlag und Ermüdung) und Fremdvergabe (Flexibilität, aber Qualitäts- und Lieferzeitrisiko). In APP als Entscheidungsvariablen erfasst.

Die Stunden, in denen eine Lieferung oder Dienstleistung erbracht werden kann — außerhalb wird der Besuch abgelehnt oder bestraft.

Statistisches Modellierungsfeld zur Vorhersage künftiger Werte aus zeitlich geordneten Beobachtungen; umfasst ARIMA-, ETS- und Zustandsraummodelle.

Eins-zu-eins-Zuordnung einer Ressourcenmenge (Personen, Fahrzeuge, Maschinen) zu einer Aufgabenmenge mit minimalen Kosten oder maximalem Nutzen.

Die tatsächliche Bearbeitungszeit an einer Station zwischen dem Start einer Einheit und dem Start der nächsten.