Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung: Prognose von Steuerungsparametern mit Gaußschen Prozessen
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 Gaußschen Prozesse Regression Modelle gelernt, die für nicht untersuchte Situationen Prognosen über das Verhalten der Regeln abgeben. Die Evaluation in der Werkstatt- bzw. flexiblen Fließfertigung hat gezeigt, dass die Gaußschen Prozesse zu signifikant besseren Prognoseergebnissen geführt haben und dass dieses neu entwickelte Steuerungsverfahren zu ebensolchen Leistungssteigerungen führte.
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Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung: Prognose von Steuerungsparametern mit Gaußschen Prozessen
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 Gaußschen Prozesse Regression Modelle gelernt, die für nicht untersuchte Situationen Prognosen über das Verhalten der Regeln abgeben. Die Evaluation in der Werkstatt- bzw. flexiblen Fließfertigung hat gezeigt, dass die Gaußschen Prozesse zu signifikant besseren Prognoseergebnissen geführt haben und dass dieses neu entwickelte Steuerungsverfahren zu ebensolchen Leistungssteigerungen führte.
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Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung: Prognose von Steuerungsparametern mit Gaußschen Prozessen

Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung: Prognose von Steuerungsparametern mit Gaußschen Prozessen

by Jens Heger
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by Jens Heger

Paperback(2014)

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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 Gaußschen Prozesse Regression Modelle gelernt, die für nicht untersuchte Situationen Prognosen über das Verhalten der Regeln abgeben. Die Evaluation in der Werkstatt- bzw. flexiblen Fließfertigung hat gezeigt, dass die Gaußschen Prozesse zu signifikant besseren Prognoseergebnissen geführt haben und dass dieses neu entwickelte Steuerungsverfahren zu ebensolchen Leistungssteigerungen führte.

Product Details

ISBN-13: 9783658079819
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Publication date: 11/21/2014
Edition description: 2014
Pages: 167
Product dimensions: 5.83(w) x 8.27(h) x 0.02(d)
Language: German

About the Author

Dr.-Ing. Jens Heger ist tätig im Bremer Institut für Produktion und Logistik an der Universität Bremen mit dem Forschungsschwerpunkt der Reihenfolgeplanung, Prozessoptimierung und des maschinellen Lernens.

Table of Contents

Einleitung.- Dynamik und Effizienz in der Produktionslogistik.- Analyse der Ansätze zur Reihenfolgeplanung und Regression.- Handlungsbedarf und Vorgehen.- Konzept, Entwicklung und Evaluation.- Fazit und Ausblick.
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