Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung

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 ProduktionslogistikAufgaben der Produktionsplanung und -steuerungAnalyse bekannter Ansätze zur Reihenfolgeplanung und RegressionLernverfahren zur Verbesserung der prioritätsbasierten ReihenfolgeplanungDynamische Selektion von Prioritätsregeln bzw. Adaption ihrer Parameter
Die ZielgruppenDozierende 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.

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.