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

Publikation: Bücher und AnthologienMonografienForschungbegutachtet

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Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung : Prognose von Steuerungsparametern mit Gaußschen Prozessen. / Heger, Jens.

Wiesbaden : Springer, 2014. 167 S. (Research).

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Heger J. Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung: Prognose von Steuerungsparametern mit Gaußschen Prozessen. Wiesbaden: Springer, 2014. 167 S. (Research). doi: 10.1007/978-3-658-07982-6

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RIS

TY - BOOK

T1 - Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung

T2 - Prognose von Steuerungsparametern mit Gaußschen Prozessen

AU - Heger, Jens

N1 - Zugl.: Bremen, Univ., Diss., 2014 u.d.T.: Heger, Jens: Dynamische Selektion von Regeln zur Reihenfolgeplanung in der Werkstatt- und flexiblen Fließfertigung

PY - 2014

Y1 - 2014

N2 - 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.

AB - 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.

KW - Ingenieurwissenschaften

KW - Fertigungsoptimierung

KW - Prioritätsregeln

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KW - Steuerungsverfahren zur Leistungssteigerung

UR - http://www.springer.com/de/book/9783658079819

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DO - 10.1007/978-3-658-07982-6

M3 - Monografien

SN - 978-3-658-07981-9

T3 - Research

BT - Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung

PB - Springer

CY - Wiesbaden

ER -

DOI