Dynamische Regelselektion in Der Reihenfolgeplanung: Prognose Von Steuerungsparametern Mit Gaußschen Prozessen
| AUTHOR | Heger, Jens |
| PUBLISHER | Springer Vieweg (12/04/2014) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Jens Heger stellt ein Verfahren vor, das auf der prioritätsregelbasierten Reihenfolgeplanung aufbaut. Da keine Regel existiert, die in allen Situationen das anvisierte Zielkriterium bestmöglich erreicht, findet eine dynamische Auswahl bzw. Adaption der Regeln statt. Die dafür nötige Wissensbasis wird mit vorgelagerten Simulationsstudien berechnet. Erstmals werden mithilfe der Gau schen Prozesse Regression Modelle gelernt, die für nicht untersuchte Situationen Prognosen über das Verhalten der Regeln abgeben. Die Evaluation in der Werkstatt- bzw. flexiblen Flie fertigung hat gezeigt, dass die Gau schen Prozesse zu signifikant besseren Prognoseergebnissen geführt haben und dass dieses neu entwickelte Steuerungsverfahren zu ebensolchen Leistungssteigerungen führte.
Jens Heger stellt ein Verfahren vor, das auf der priorittsregelbasierten Reihenfolgeplanung aufbaut. Da keine Regel existiert, die in allen Situationen das anvisierte Zielkriterium bestmglich erreicht, findet eine dynamische Auswahl bzw. Adaption der Regeln statt. Die dafr ntige Wissensbasis wird mit vorgelagerten Simulationsstudien berechnet. Erstmals werden mithilfe der Gauschen Prozesse Regression Modelle gelernt, die fr nicht untersuchte Situationen Prognosen ber das Verhalten der Regeln abgeben. Die Evaluation in der Werkstatt- bzw. flexiblen Fliefertigung hat gezeigt, dass die Gauschen Prozesse zu signifikant besseren Prognoseergebnissen gefhrt haben und dass dieses neu entwickelte Steuerungsverfahren zu ebensolchen Leistungssteigerungen fhrte.
Der Inhalt
- Dynamik und Effizienz in der Produktionslogistik
- Aufgaben der Produktionsplanung und -steuerung
- Analyse bekannter Anstze zur Reihenfolgeplanung und Regression
- Lernverfahren zur Verbesserung der priorittsbasierten Reihenfolgeplanung
- Dynamische Selektion von Priorittsregeln bzw. Adaption ihrer Parameter
Die Zielgruppen
- Dozierende und Studierende der Informatik und Produktionstechnik bzw. Logistik sowie des Operations Research
- Produzierende Unternehmen, Software- und Beratungsfirmen im Bereich der Produktionsplanung und -steuerung
Der Autor
Dr.-Ing. Jens Heger ist ttig im Bremer Institut fr Produktion und Logistik an der Universitt Bremen mit dem Forschungsschwerpunkt der Reihenfolgeplanung, Prozessoptimierung und des maschinellen Lernens.
Jens Heger stellt ein Verfahren vor, das auf der prioritätsregelbasierten Reihenfolgeplanung aufbaut. Da keine Regel existiert, die in allen Situationen das anvisierte Zielkriterium bestmöglich erreicht, findet eine dynamische Auswahl bzw. Adaption der Regeln statt. Die dafür nötige Wissensbasis wird mit vorgelagerten Simulationsstudien berechnet. Erstmals werden mithilfe der Gau schen Prozesse Regression Modelle gelernt, die für nicht untersuchte Situationen Prognosen über das Verhalten der Regeln abgeben. Die Evaluation in der Werkstatt- bzw. flexiblen Flie fertigung hat gezeigt, dass die Gau schen Prozesse zu signifikant besseren Prognoseergebnissen geführt haben und dass dieses neu entwickelte Steuerungsverfahren zu ebensolchen Leistungssteigerungen führte.