Kapazität

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Gemäß der Definition in ART4DCM-86 - BKM: Angleichung an zentrale Kapazitätsdefinitionen ABGESCHLOSSEN Definition der Lieferantenkapazität: Die Lieferantenkapazität ist die realistisch geplante verfügbare Kapazität eines Lieferanten für die Produktion von Output pro Kalenderwoche und Material (Erstellungseinheit) für einen bestimmten Kunden mit einer vereinbarten Mengeneinheit (Stück, kg, m3, Meter usw.). Dies umfasst alle positiven und negativen Auswirkungen auf diese Kapazität, unabhängig von ihrem Ursprung. Definition der maximalen Kapazität: Die maximale Lieferantenkapazität ist die maximal verfügbare Kapazität eines Lieferanten für die Produktion von Output pro Kalenderwoche und Material (Erstellungseinheit) für einen bestimmten Kunden mit einer vereinbarten Mengeneinheit (Stück, kg, m3, Meter usw.). Die maximale Kapazität schränkt damit die flexible Kapazität ein, da sich die flexible Kapazität aus der Differenz zwischen der maximalen Kapazität eines Lieferanten und der Lieferantenkapazität ergibt. Maximale Kapazität = Lieferantenkapazität + flexible Lieferantenkapazität Definition der flexiblen Lieferantenkapazität: Flexible Lieferantenkapazität = Maximale Kapazität - Lieferantenkapazität Definition der vertraglichen Kapazität: Die Kapazität, die in einem Vertrag eines Lieferanten für einen vordefinierten Zeitraum für die Produktion von Output für einen bestimmten Kunden vereinbart ist, umgerechnet auf eine wöchentliche Basis.

https://www.supplyon.com/en/blog/no-more-out-of-supply-how-capacity-management-builds-resiliency-into-supply-chains/ external-link

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First Korea–Europe peer-to-peer dataspace transaction: L&F and EU Tier 1

In November 2025, the first peer-to-peer dataspace transaction between Korea and Europe was completed, with L&F (Korea) sharing product carbon footprint data with the automotive division of a major European Tier 1. Orchestrated by Prof. Chaisung Lim of Konkuk University and enabled by T-Systems' Dataspace-as-a-Service, the exchange ran on the Eclipse Tractus-X stack with the IDSA protocol and Gaia-X trust framework — the same standards underpinning Catena-X. The transaction proves that sovereign, governed data sharing can now travel across regions and regulatory environments without centralising data or surrendering control. Beyond secure, trusted file transfer, it points to a strategic foundation for AI-ready data and new value-creation scenarios, including controlled collaboration across ecosystems and even between competitors.

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Chris S. Langdon

29. Juni 2026

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AIAG Catena-X SOD Detroit 2026: AIAG-Konferenz & Supplier-Onboarding-Tag

Dieser Artikel beleuchtet den Übergang von Catena‑X (CX) in Nordamerika von Pilotinitiativen hin zu einer breiten Anwendung in der Automobilindustrie. Er positioniert CX als dezentrales Datenökosystem – ein „Internet für Daten“ –, das zentrale Herausforderungen wie Qualitätsmanagement, Nachhaltigkeits-Compliance und Batteriepass-Berichterstattung adressiert. Basierend auf Erkenntnissen aus der AIAG Catena‑X Konferenz und dem Supplier Onboarding Day in Detroit wird hervorgehoben, dass digitale Transformation und KI-Initiativen im Kern Datenherausforderungen sind, die häufig durch Fragmentierung über Organisationen und Lieferketten hinweg erschwert werden. Catena‑X bietet hierfür einen praxisnahen, geschäftsorientierten Ansatz, der vertrauenswürdige Dateninfrastruktur, einsatzbereite Anwendungsfälle sowie ein skalierbares Onboarding-Modell für Zulieferer kombiniert. Die Erfahrungen von Branchenführern zeigen, wie CX die Time-to-Value beschleunigt und Unternehmen befähigt, fragmentierte Daten in interoperable, vertrauenswürdige Datenflüsse zu transformieren – eine wesentliche Grundlage für generative KI, digitale Zwillinge und zukünftige digitale Geschäftsmodelle.

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Chris S. Langdon

01. Juni 2026

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Hannover Messe 2026: Physical AI trifft auf Datenökosysteme und den Enterprise Dataspace

Die Hannover Messe 2026 zeigte die Konvergenz von Physical AI, Datenökosystemen und Industriepolitik. Der Artikel verdeutlicht, wie Dataspace-Technologie sowohl globale Datenökosysteme als auch Enterprise Dataspaces ermöglicht und damit die Grundlage für AI-Data-Readiness und das Extended Enterprise schafft.

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Chris S. Langdon

21. Mai 2026