Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.
De En Es
Kundenservice: +49 (0) 551 - 547 24 0

Cuvillier Verlag

Publications, Dissertations, Habilitations & Brochures.
International Specialist Publishing House for Science and Economy

Cuvillier Verlag

Premiumpartner
De En Es
Titelbild-leitlinien
Modellierungsmethode für die simulationsbasierte Optimierung rekonfigurierbarer Produktionssysteme

Hard Copy
EUR 89.90

E-book
EUR 62.90

Modellierungsmethode für die simulationsbasierte Optimierung rekonfigurierbarer Produktionssysteme (Volume 2) (English shop)

Maik Deininger (Author)

Preview

Extract, PDF (780 KB)
Table of Contents, PDF (560 KB)

ISBN-13 (Hard Copy) 9783736999879
ISBN-13 (eBook) 9783736989870
Language Alemán
Page Number 248
Lamination of Cover matt
Edition 1.
Book Series Schriftenreihe Fortschritte in der IT in Produktion und Logistik
Volume 2
Publication Place Göttingen
Publication Date 2019-04-04
General Categorization Dissertation
Departments Informatics
Mechanical and process engineering
Manufacturing and production engineering
Keywords Simulation, Optimierung, Modellierung, Produktion, Produktionsplanung, Heuristik, Metaheuristik, Simulationsbasierte Optimierung, SimHeuristik, Petri-Netze, Wandlungsfähigkeit, Rekonfigurierbarkeit, Genetischer Algorithmus, Partikelschwarmoptimierung, Scheduling, Personalplanung, Qualifizierung, Zeitbehaftete Petri-Netze, Objektorientierte Petrie-Netze, Multikriterielle Optimierung, Pareto-Optimierung, Tabu-Suche, Betriebsmittelplanung, Ameisenkolonie-Optimierung, Ereignisgesteuerte Prozessketten, Integrierte Unternehmensmodellierung, Dortmunder Prozesskettenparadigma, Modulare Modellierung
URL to External Homepage https://itpl.mb.tu-dortmund.de/
Description

Die Konkurrenz im globalen Umfeld, der technische Fortschritt und die wachsenden Erwartungen von Kunden ergeben ein sich ständig wandelndes Umfeld für produzierende Unternehmen. Dies führt zu einer sich fortwährend verändernden Produktpalette, die sich an strategischen Neuausrichtungen orientieren muss und zugleich stetig durch spezifische Kundenanfragen getrieben wird. Konkrete Kundenanfragen sind in sehr kurzer Zeit zu beantworten. Jedoch sind die Auswirkungen oft nicht absehbar, insbesondere wenn das angefragte Produkt im aktuellen Produktportfolio nicht wie angefragt enthalten ist. Mit Simulationstechnik lassen sich mögliche Änderungen an einem einzelnen vorgegebenen Produktionssystem vorab untersuchen, auch wenn dieses deutlichen stochastischen Schwankungen unterliegt. Optimierungsverfahren erlauben, automatisiert unterschiedliche Konfigurationen eines Systems zu untersuchen und geeignete Lösungen vorzuschlagen. Durch die Kombination von Simulation und Optimierung entsteht eine Methode, die einen Planer unter Berücksichtigung stochastischer Einflüsse bei der Entscheidungsfindung unterstützt. In diesem Fortschrittsbericht wird eine Methode entwickelt, die durch die Kombination von Simulation und Optimierung ermittelt, mithilfe welcher Modifikationen und Erweiterungen eines Produktionssystems sich zuvor nicht erfüllbare Kundenaufträge durchführen lassen. Dies betrifft beispielsweise Maschinen und Personal, aber auch die vorübergehende Blockierung von Ressourcen durch Umbau- oder Qualifizierungsmaßnahmen. Die Methode beinhaltet eine mehrstufige simulationsbasierte Optimierung. Mithilfe eines modularen Modells lassen sich einzelne Prozesse des Produktionssystems in ihrem Zusammenhang abbilden. Durch das Hinzufügen, Entfernen und Austauschen von Modulen ermittelt das Optimierungsverfahren eine Konfiguration, mit der sich alle Kundenaufträge erfüllen lassen. Das Modellierungsverfahren sowie das Vorgehen der angewandten mehrstufigen Optimierung werden in diesem Buch beschrieben und die Anwendbarkeit der Methode an zwei Anwendungsbeispielen demonstriert.