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

Autor Jens Heger
de Limba Germană Paperback – 3 dec 2014
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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Specificații

ISBN-13: 9783658079819
ISBN-10: 3658079819
Pagini: 167
Ilustrații: XX, 167 S. 34 Abb.
Dimensiuni: 148 x 210 x 15 mm
Greutate: 0.25 kg
Ediția:2014
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Public țintă

Research

Cuprins

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

Notă biografică

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.

Textul de pe ultima copertă

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.
Der Inhalt
  • Dynamik und Effizienz in der Produktionslogistik
  • Aufgaben der Produktionsplanung und -steuerung
  • Analyse bekannter Ansätze zur Reihenfolgeplanung und Regression
  • Lernverfahren zur Verbesserung der prioritätsbasierten Reihenfolgeplanung
  • Dynamische Selektion von Prioritätsregeln 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 tätig im Bremer Institut für Produktion und Logistik an der Universität Bremen mit dem Forschungsschwerpunkt der Reihenfolgeplanung, Prozessoptimierung und des maschinellen Lernens.

Caracteristici

Wissenschaftlich-technische Studie
Includes supplementary material: sn.pub/extras