Computational Intelligence in der Materialwirtschaft: Entscheidungsunterstützungspotentiale neuronaler und fuzzy-basierter Ansätze

Computational Intelligence in der Materialwirtschaft: Entscheidungsunterstützungspotentiale neuronaler und fuzzy-basierter Ansätze

by Dagmar Mack

Paperback(2002)

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Product Details

ISBN-13: 9783824475810
Publisher: Deutscher Universitätsverlag
Publication date: 04/24/2012
Edition description: 2002
Pages: 282
Product dimensions: 5.83(w) x 8.27(h) x 0.03(d)

About the Author

Dr. Dagmar Mack promovierte bei Prof. Dr. Richard Lackes am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik der Universität Dortmund. Sie ist bei der LBS Norddeutsche Landesbausparkasse Berlin-Hannover für das Database Marketing im Kundenmanagement verantwortlich.

Table of Contents

1. Einführung.- 1.1. Motivation und Ausgangsfragestellung.- 1.2. Ziele der Untersuchung.- 1.3. Gang und Aufbau der Untersuchung.- 2. Grundlagen der Materialwirtschaft.- 2.1. Überblick.- 2.2. Die Materialwirtschaft im System der Wissenschaften.- 2.3. Begriffsabgrenzung Materialwirtschaft.- 2.4. Ziele und Aufgabenbereiche der Materialwirtschaft.- 3. Entscheidungstheoretische Grundlagen.- 3.1. Überblick.- 3.2. Entscheidungsmodelle.- 3.2.1. Grundmodell der Entscheidungstheorie.- 3.2.2. Eigenschaf ten von Entscheidungsmodellen.- 3.3. Entscheidungsunterstützung.- 3.3.1. Grundmodell des Entscheidungsprozesses.- 3.3.2. Grundmodell der Entscheidungsunterstützung.- 3.4. Zusammenfassung.- 4. Methodologische Grundlagen neuronaler und fuzzy-basierter Ansätze aus der Künstlichen Intelligenz.- 4.1. Überblick.- 4.2. Wissenschaftstheoretische Einordnung der Künstlichen Intelligenz.- 4.3. Wissenschaftstheoretischer Bezug der Methoden der Künstlichen Intelligenz.- 4.3.1. Der Methodenbegriff in der Wissenschaftstheorie und Methodenklassen.- 4.3.2. Methodenbereiche in der Künstlichen Intelligenz.- 4.4. Wissensdarstellungs-und Wissensabarbeitungsmethoden.- 4.5. Lernmethoden in der Künstlichen Intelligenz.- 4.6. Computational Intelligence, Soft Computing und neuronale und fuzzy-basierte Ansätze als implizite Ansätze der Künstlichen Intelligenz.- 5. Grundlagen und Beschreibung neuronaler und fuzzy-basierter Ansätze.- 5.1. Überblick.- 5.2. Neuronale Netze.- 5.2.1. Grundidee Neuronaler Netze.- 5.2.2. Grundbegriffe Neuronaler Netze.- 5.2.3. Aufbau und Arbeitsweise Neuronaler Netze.- 5.2.4. Anpassen Neuronaler Netze auf gegebene Problemstellungen durch Lernen.- 5.2.5. Klassifikation Neuronaler Netze.- 5.2.5.1. Übersicht und Klassifikationsschema.- 5.2.5.2. Kohonen-Netze.- 5.2.5.3. Hopfield-Netze.- 5.2.6. Anwendungsbereiche neuronaler Ansätze.- 5.3. Fuzzy-Set-Theorie.- 5.3.1. Grundidee der Fuzzy-Set-Theorie.- 5.3.2. Grundbegriffe aus der Fuzzy-Set-Theorie.- 5.3.3. Elementare Operationen auf Fuzzy-Sets.- 5.3.4. Fuzzy-Konzepte.- 5.3.5. Fuzzy-Logik und Fuzzy-Inferenz.- 5.3.5.1. Fuzzy-Logik und die Abgrenzung zur dualen Logik.- 5.3.5.2. Fuzzy-Inferenz und die Abgrenzung zur klassischen Inferenz.- 5.3.6. Anwendungsbereiche fuzzy-basierter Ansätze.- 5.4. Entscheidungsunterstützungspotentiale neuronaler und fuzzy-basierter Ansätze.- 5.4.1. Übersicht.- 5.4.2. Entscheidungsunterstützung neuronaler Ansätze.- 5.4.3. Entscheidungsunterstützung fuzzy-basierter Ansätze.- 6. Aufgaben, Entscheidungssituationen und Entscheidungsunterstützung in der Materialwirtschaft.- 6.1. Systematisierung und Überblick.- 6.2. Klassische Verfahren und Instrumente in der Materialwirtschaft.- 6.3. Aufgaben der Materialdisposition.- 6.3.1. Begriff und Aufgabenüberblick.- 6.3.2. Materialbedarfsermittlung.- 6.3.2.1. Aufgabe und Bedeutung.- 6.3.2.2. Verfahren zur Materialbedarfsprognose.- 6.3.2.3. Modell- und verfahrensinhärente Problempunkte.- 6.3.3. Auftragsmengenermittlung.- 6.3.3.1. Ausgangspunkt und Aufgabe.- 6.3.3.2. Verfahren zur Bestellmengenermittlung.- 6.3.3.3. Modell- und verfahrensinhärente Problempunkte.- 6.4. Auf gaben der Materialbeschaffung.- 6.4.1. Begriff und Aufgabenüberblick.- 6.4.2. Lieferantenbewertung und -auswahl im Rahmen von Beschaffungsvorgängen.- 6.4.2.1. Ausgangspunkt und Ziel.- 6.4.2.2. Verfahren zur Lieferantenbewertung.- 6.4.2.3. Modell- und verfahrensinhärente Problempunkte.- 6.5. Aufgaben der Materiallagerung, der Lagerhaltung.- 6.5.1. Begriff und Aufgabenüberblick.- 6.5.2. Politik-und Politikparameterermittlung.- 6.5.2.1. Ausgangspunkt und Aufgaben.- 6.5.2.2. Verfahren zur Bestimmung von Politikparametern.- 6.5.2.3. Modell- und verfahrensinhärente Problempunkte.- 6.5.3. Sicherheitsbestandsermittlung.- 6.5.3.1. Ausgangspunkt der Sicherheitsbestandsermittlung.- 6.5.3.2. Verfahren zur Sicherheitsbestandsermittlung.- 6.5.3.3. Modell- und verfahrensinhärente Problempunkte.- 6.6. Aufgaben des Materialtransports und –entsorgens.- 6.7. Entscheidungsunterstützung in der Materialwirtschaft durch neuronale und fuzzy-basierte Ansätze.- 6.7.1. Überblick.- 6.7.2. Entscheidungsunterstützungspotentiale bei übergreifenden Aufgaben.- 6.7.3. Entscheidungsunterstützungspotentiale bei vorbereitenden Aufgaben.- 6.7.4. Entscheidungsunterstützungspotentiale in der Materialdisposition.- 6.7.5. Entscheidungsunterstützungspotentiale in der Materialbeschaffung.- 6.7.6. Entscheidungsunterstützungspotentiale in der Lagerhaltung.- 6.7.7. Entscheidungsunterstützungspotentiale bei Transport- und Entsorgungsaufgaben.- 7. Unterstützung der Materialbedarfsplanung durch den Einsatz Neuronaler Netze zur Materialbedarfsprognose.- 7.1. Einordnung in den Gesamtkontext und Überblick.- 7.2. Kritik und Schwachstellen an den Verfahren zur Materialbedarfsprognose.- 7.3. Konzeption Neuronaler Netze zur Materialbedarfsprognose.- 7.3.1. Allgemeiner Entwicklungsprozeß Neuronaler Netze.- 7.3.2. Überlegungen zur Modellierung eines Neuronalen Netzes für die Materialbedarfsprognose.- 7.3.2.1. Überlegungen zur Entwicklung kostenorientierter Lernregeln.- 7.3.2.2. Überlegungen zur Berücksichtigung kumulierter Bedarfe.- 7.3.3. Berücksichtigung von Unsicherheiten.- 7.4. Fallstudien.- 7.4.1. Aufbau der Fallstudien.- 7.4.1.1. Vorgehensweise.- 7.4.1.2. Datengenerierung mittels Zeitreihensimulation.- 7.4.1.3. Aufbau des Untersuchungsdesigns.- 7.4.1.4. Definition von Gütemaßen.- 7.4.2. Ergebnisdarstellung.- 7.4.2.1. Überblick.- 7.4.2.2. Visualisierung der Ergebnisse.- 7.5. Praktische Gesichtspunkte bei der Entwicklung und beim Einsatz des neuronalen Ansatzes zur Materialbedarfsprognose.- 8. Unterstützung der Sicherheitsbestandsplanung durch fuzzy-basierte Regelsysteme zur Sicherheitsbestandsbestimmung.- 8.1. Einordnung in den Gesamtkontext und Überblick.- 8.2. Problembereiche der Sicherheitsbestandsermittlung und Verfahrenskritik.- 8.3. Aufbau eines Fuzzy-Regelsystems zur Unterstützung der Sicherheitsbestandsplanung.- 8.3.1. Allgemeiner Entwicklungsprozeß fuzzy-basierter Anwendungen.- 8.3.2. Entwicklung des Fuzzy-Regelsystems.- 8.3.2.1. Grobspezifikation des verfolgten Ansatzes.- 8.3.2.2. Entwurfsschritte des Fuzzy-Regelsystems.- 8.3.2.2.1. Überblick.- 8.3.2.2.2. Definitions- und Modellierungsphase.- 8.3.2.2.3. Einstellungs- und Validierungsphase.- 8.4. Praktische Gesichtspunkte bei der Entwicklung und beim Einsatz des fuzzy-basierten Regelsystems zur Sicherheitsbestandsermittlung.- 9. Zusammenfassung und Resümee.

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