Service Operations Management

Illustration: 123rf/aurielaki

Lernziele

Nach dem erfolgreichen Abschluss dieser Veranstaltung können die Studierenden

  • Dienstleistungen auf der Grundlage konstitutiver Merkmale charakterisieren und hieraus spezifische Eigenschaften und Anforderungen von Dienstleistungsproduktionsprozessen ableiten,
  • mit der Data-Envelopment-Analyse ein etabliertes Instrument zur vergleichenden Effizienzmessung von Dienstleistungsbetrieben einsetzen,
  • die Planung der Dienstleistungsproduktion in strategische und operative Planungsaufgaben gliedern und
  • für die strategischen und operativen Planungsaufgaben modellgestützte Planungsmethoden des Operations Management anwenden.

Inhalte

Kapitel 1: Dienstleistungen und Dienstleistungsproduktion
1.1 Begriff und Systematisierung der Dienstleistungen
1.2 Produktion von Dienstleistungen
1.3 Messung und Vergleich der Dienstleistungsproduktivität
1.4 Aufgaben des Operations Management in der Dienstleistungsproduktion

Kapitel 2: Strategische Planung von Dienstleistungen
2.1 Design von Dienstleistungen
2.2 Planung von Standorten und Netzwerken
2.3 Strategische Kapazitätsplanung

Kapitel 3: Operative Planung von Dienstleistungen
3.1 Revenue Management
3.2 Projektplanung
3.3 Personaleinsatzplanung
3.4 Timetabling

Literatur

  • Cantner U, Krüger J, Hanusch H (2007) Produktivitäts- und Effizienzanalyse: Der nichtparametrische Ansatz. Springer, Berlin
  • Corsten H, Gössinger R (2015) Dienstleistungsmanagement. Oldenbourg, München
  • Fitzsimmons JA, Fitzsimmons MJ (2013): Service Management. McGraw-Hill, Boston
  • Klein R, Steinhardt C (2008) Revenue Management: Grundlagen und mathematische Methoden. Springer, Berlin
  • Maleri R, Frietzsche U (2008): Grundlagen der Dienstleistungsproduktion. Springer, Berlin
  • Neumann K, Schwindt C, Zimmermann J (2003) Project Scheduling with Time Windows and Scarce Resources. Springer, Berlin
  • Pinedo M (2009) Planning and Scheduling in Manufacturing and Services. Springer, New York
  • Waldmann K-H, Stocker UM (2012) Stochastische Modelle. Springer, Berlin
     

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