Deciding with incomplete data : capacity adjustment under data constraints in production planning and control

Manufacturers operating in high-variety make-to-order (MTO) and engineer-to-order (ETO) environments must continually adjust capacity through labor, machines, materials, inventory, and routing in response to demand variability and shop-floor disruption. Even when information is incomplete, firms can often cope through local knowledge, visible proxies, heuristic rules, and informal coordination. However, the same informational conditions constrain which capacity-adjustment (CA) options can be formalized, compared, coordinated across planning levels, and supported through workload control (WLC), optimization, simulation, or advanced planning systems. This thesis investigates how CA decisions in production planning and control (PPC) can be structured, screened, and supported under incomplete, fragmented, unreliable, and unevenly governed data conditions. It develops a cumulative, multi-method, and design-oriented research program across seven appended papers. The first phase diagnoses the implementation problem through a systematic literature review of labor flexibility (LF), WLC, and Industry 5.0 research, based on 48 studies, and develops FlexiFlow, an information-architecture framework supported by a discrete-event simulation of a five-station MTO flow shop. The second phase extends the analysis from LF to broader CA. It develops the Data-Aware Capacity Adjustment Framework (DACAF), a seven-step decision-support artifact grounded in a five-axis taxonomy of 55 fully coded studies, and the Epistemic-Bounded Flexibility Theory (EBFT), a nascent mechanism-based explanation of how firms may adjust capacity under epistemic limits. The third phase formalizes DACAF as a deterministic feasibility-screening model, conducts a two-round Delphi-based formative expert evaluation, and analyzes documented evidence from two collaborative improvement cycles in a high-variety ETO manufacturer. The findings show that data readiness, ownership, accessibility, interoperability, provenance, and governance shape the set of CA options that can be assessed and implemented through formal planning logic. DACAF classifies options as Feasible, Conditionally Feasible, or Infeasible before downstream optimization or simulation is attempted. The expert evaluation refines the framework and shows that relationships among its components are context-dependent. The longitudinal case reconstructs a staged readiness pathway from problem diagnosis to order traceability, capacity visibility, and data-quality strengthening; it does not demonstrate full WLC implementation. The thesis makes four academic contributions: it reframes data readiness as a first-order design condition for formal CA; develops FlexiFlow and DACAF as linked decision-support artifacts; advances EBFT as a nascent explanation of CA under epistemic limits; and offers a four-stage model of WLC informational readiness-building. For practice, it provides a feasibility-scoping approach and a staged pathway toward more transparent, capacity-aware planning without assuming immediate full digital integration.

Le imprese manifatturiere che operano in contesti ad alta varietà, make-to-order (MTO) ed engineer-to-order (ETO) devono adeguare continuamente la propria capacità attraverso manodopera, macchinari, materiali, scorte e instradamento produttivo, in risposta alla variabilità della domanda e alle perturbazioni del processo produttivo. Anche quando le informazioni sono incomplete, le imprese riescono spesso a far fronte alle esigenze operative attraverso conoscenza locale, indicatori visibili, regole euristiche e coordinamento informale. Tuttavia, le stesse condizioni informative limitano quali opzioni di capacity adjustment (CA) possano essere formalizzate, confrontate, coordinate tra diversi livelli di pianificazione e supportate da workload control (WLC), ottimizzazione, simulazione o sistemi avanzati di pianificazione. Questa tesi analizza come le decisioni di CA nella pianificazione e controllo della produzione, production planning and control (PPC), possano essere strutturate, valutate in termini di fattibilità e supportate in presenza di dati incompleti, frammentati, inaffidabili e soggetti a condizioni di governance disomogenee. La ricerca sviluppa un programma cumulativo, multi-metodo e orientato alla progettazione, articolato in sette articoli allegati. La prima fase diagnostica il problema di implementazione attraverso una systematic literature review sulla labor flexibility (LF), sul WLC e su Industry 5.0, basata su 48 studi, e sviluppa FlexiFlow, un framework di architettura informativa supportato da uno studio di discrete-event simulation relativo a un flow shop MTO a cinque stazioni. La seconda fase estende l’analisi dalla LF al più ampio dominio del CA. Essa sviluppa il Data-Aware Capacity Adjustment Framework (DACAF), un artefatto di supporto alle decisioni in sette passi, fondato su una tassonomia a cinque assi di 55 studi integralmente codificati, e l’Epistemic-Bounded Flexibility Theory (EBFT), una teoria nascente basata su meccanismi che spiega come le imprese possano adeguare la capacità in presenza di limiti epistemici. La terza fase formalizza DACAF in un modello deterministico di screening della fattibilità, realizza una valutazione formativa tramite Delphi in due round e analizza evidenze documentate provenienti da due cicli collaborativi di miglioramento in un produttore ETO ad alta varietà. I risultati mostrano che la data readiness, la proprietà dei dati, l’accessibilità, l’interoperabilità, la provenienza e la governance determinano l’insieme delle opzioni di CA che possono essere valutate e implementate attraverso una logica di pianificazione formale. DACAF classifica le opzioni come Fattibili, Condizionatamente Fattibili o Non Fattibili prima che vengano applicate ottimizzazione o simulazione. La valutazione degli esperti raffina il framework e mostra che le relazioni tra i suoi componenti dipendono dal contesto. Il caso longitudinale ricostruisce un percorso di readiness progressiva, dalla diagnosi del problema alla tracciabilità degli ordini, alla visibilità della capacità e al rafforzamento della qualità dei dati; non dimostra una piena implementazione del WLC. La tesi fornisce quattro contributi accademici: ridefinisce la data readiness come condizione di progettazione di primo ordine per il CA formale; sviluppa FlexiFlow e DACAF come artefatti di supporto alle decisioni collegati tra loro; propone EBFT come spiegazione nascente del CA in presenza di limiti epistemici; e offre un modello in quattro stadi per lo sviluppo della readiness informativa del WLC. Per la pratica, propone un approccio di valutazione preliminare della fattibilità e un percorso graduale verso una pianificazione più trasparente e orientata alla capacità, senza assumere l’immediata disponibilità di una piena integrazione digitale.