Die Konzipierung und Dimensionierung von Produktionssystemen hat sich stets nach dem Kundentakt zu richten. Dadurch wird eine höchstmögliche Effizienz und Kundenorientierung erreicht. Ist die Absatzmenge einem saisonalen Verkaufsmuster unterworfen und weist das Produkt eine große Variantenvielfalt auf, muss der Kundentakt richtig interpretiert und das Produktionslayout entsprechend ausgelegt werden.

Wer heute ein Produkt kauft, erwartet von diesem weit mehr, als lediglich die Tatsache, dass es zuverlässig funktioniert. Das gilt für die Kundin in der Modeboutique genauso wie die Einkäuferin einer Werkzeugmaschine. Die „klassische“ Produktqualität – also die physische nachhaltige Funktionsfähigkeit eines Artikels – ist fast zum Hygienefaktor geworden. Man nimmt sie ganz selbstverständlich hin, ohne sie zu honorieren. Stimmt dieses Qualitätsmerkmal jedoch nicht, dann ist die Unzufriedenheit groß.

Mit der wachsenden Bedeutung logistischer Zielgrößen für den Erfolg eines Unternehmens gewinnt die Reihenfolgebildung zunehmend an Relevanz, da sie einen direkten Einfluss auf die Zielgrößen Termintreue und Durchlaufzeit hat. Der vorliegende Beitrag stellt einen Ansatz vor, der eine allgemeingültige qualitative Beschreibung der Wirkung unterschiedlicher Prioritätsregeln auf produktionslogistische Zielgrößen ermöglicht und so die Auswahl einer geeigneten Prioritätsregel unterstützt, ohne eine fallspezifische Simulation zu erfordern.

Smart Glasses bieten für Dienstleister neue Möglichkeiten der Informationsbereitstellung. Im Forschungsprojekt Glasshouse entwickeln die Universität und die Hochschule Osnabrück gemeinsam mit den Logistikdienstleistern Hellmann World-wide Logistics und der Meyer & Meyer Holding sowie dem IT-Dienstleister pco eine cloud-basierte Lösung für den Logistiksektor. Durch die bedarfsgerechte Informationsbereitstellung, eine ergonomischere Arbeitsweise und eine höhere Sicherheit am Arbeitsplatz entstehen Smart Services.