PPS mit Neuronalen Netzen: Analyse unter Berücksichtigung der Besonderheiten der Verfahrensindustrie
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
1996
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| Schriftenreihe: | Gabler-Edition Wissenschaft : Information, Organisation, Produktion
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Inhaltsverzeichnis
Geleitwort V
Vorwort VII
Abbildungsverzeichnis XIII
Tabellenverzeichnis XV
1. Problemstellung und Gang der Untersuchung 1
2. Produktionsplanung und Steuerung in der Verfahrensindustrie 4
2.1 Grundlagen der Produktionsplanung und Steuerung 4
2.1.1 Aufgaben der Produktionsplanung und Steuerung 4
2.1.2 Ziele der Produktionsplanung und Steuerung 5
2.1.3 Stufenkonzepte der Produktionsplanung und Steuerung 6
2.1.4 EDV Systeme zur Produktionsplanung und Steuerung 9
2.2 Abgrenzung der Verfahrensindustrie von der Fertigungsindustrie 12
2.3 Eignung von PPS Systemen der Fertigungsindustrie für die Verfahrensindustrie 15
2.3.1 Vergleichende Analyse der informationstechnischen Strukturen 15
2.3.2 Besonderheiten der Produktion in der Verfahrensindustrie 24
2.3.2.1 Überblick über die Besonderheiten der Produktion in
der Verfahrensindustrie 24
2.3.2.2 Umgruppierende und analytische Stoffverwertung 27
2.3.2.3 Kuppelproduktion 29
2.3.2.4 Zyklischer Materialfluß 32
2.3.2.5 Nichtlineare Produktionsprozesse 34
2.3.2.6 Fließgüter 35
2.3.2.7 Partie und Chargenproduktion 37
2.3.3 Anforderungen an PPS Systeme für die Verfahrensindustrie 39
X
2.4 Analyse von Lösungsansätzen für die Produktionsplanung und Steuerung
in der Verfahrensindustrie 45
2.4.1 Datenmodellierung 45
2.4.2 Produktionsmodellierung 46
2.4.2.1 Input Output Analyse 47
2.4.2.2 Aktivitätsanalyse 49
2.4.2.3 Pichler Modelle 52
2.4.3 Realisierung des Rezepturkonzepts 58
2.4.4 Einsatz spezieller PPS Systeme für die Verfahrensindustrie 61
2.4.4.1 Das System PROCESS/1 64
2.4.4.2 Das System PRISM 66
2.4.4.3 Das System TROPOS 68
2.4.5 Defizite der Lösungsansätze 69
3. Grundlagen Neuronaler Netze 72
3.1 Entwicklungsgeschichte Neuronaler Netze 72
3.2 Begriffliche Abgrenzung 74
3.3 Aufbau Neuronaler Netze 76
3.3.1 Grundlegende Merkmale Neuronaler Netze 76
3.3.1.1 Neuronen Modell 77
3.3.1.2 Netzarchitektur 80
3.3.1.3 Lernverfahren 83
3.3.2 Ausprägungen der Merkmale bei verschiedenen Netztypen 85
3.3.2.1 Das Backpropagation Netz 85
3.3.2.2 Das Hopfield Netz 88
3.3.2.3 Das Kohonen Netz 89
3.4 Neuronale Netze für unterschiedliche Anwendungsfelder 92
3.4.1 Klassifikation der Anwendungsfelder 92
XI
3.4.2 Artender Informationsverarbeitung in Neuronalen Netze 95
3.4.2.1 Funktionsoptimierende Neuronale Netze 96
3.4.2.2 Funktionsbildende Neuronale Neue 96
3.4.3 Bewertung Neuronaler Netze 97
3.5 Technologische Realisierung 99
3.5.1 Neuro Hardware 100
3.5.1.1 Emulation durch Mehrzweckprozessoren 100
3.5.1.2 Implementierung auf Neuro Prozessoren 101
3.4.2 Neuro Software 101
3.5.2.1 Erscheinungsformen von Neuro Software 101
3.5.2.2 Beurteilung von Neuro Software 102
3.5.2.3 Vergleichende Gegenüberstellung ausgewählter
Neuro Softwaresysteme 106
3.6 Vorgehensweise bei der Entwicklung Neuronaler Netze 110
3.6.1 Prozeß der Entwicklung Neuronaler Netze 110
3.6.2 Datenaufbereitung 113
3.6.2.1 Überprüfung der Daten 113
3.6.2.2 Spezifizierung der Input und Outputvektoren 115
3.6.2.3 Datenpräsentation 116
3.6.2.4 Auswahl der Trainings und Testdatensätze 120
3.6.3 Konzipierung des Netzes 121
3.6.4 Lernvorgang und Beurteilung der Lernergebnisse 125
3.6.5 Einsatz des Neuronalen Netzes 128
4. Neuronale Netze in der Produktionsplanung und Steuerung 130
4.1 Unterstützungspotential Neuronaler Netze für PPS Systeme 130
4.1.1 Unmittelbare Funktionsunterstützung für PPS Systeme 130
4.1.2 Mittelbare Funktionsunterstützung für PPS Systeme 133
4.1.3 Funktionsunterstützung für Bereiche mit Schnittstellen zu PPS Systemen 134
xn
4.2 Produktionsmodellierung mit Neuronalen Netzen für die Verfahrensindustrie 139
4.2.1 Abbildung von Kuppelproduktion und zyklischem Materialfluß 139
4.2.1.1 Einstufiger Produktionsprozeß mit starrer Kuppelproduktion
und einstufigem Zyklus 140
4.2.1.2 Zweistufiger Produktionsprozeß mit starrer Kuppelproduktion
und mehrstufigem Zyklus 144
4.2.1.3 Zweistufiger Produktionsprozeß mit elastischer Kuppelproduktion
und mehrstufigem Zyklus 148
4.2.2 Abbildung von Nichtlinearitäten 153
4.2.3 Modellierung eines Produktionsprozesses einer Unternehmung
der Verfahrensindustrie 160
4.2.3.1 Darstellung des Produktionsprozesses 160
4.2.3.2 Entwicklung eines Produktionsmodells auf der Grundlage
Neuronaler Netze 161
5. Zusammenfassung 171
Literatur 175
Anhang 197
Xffl
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Grundsätzlicher Aufbau eines Produktionsplanungs und Steuerungsystems 11
Abbildung 2: Ebenenmodell mit Funktionszuordnung 21
Abbildung 3: Gegenüberstellung des Ebenenmodells der NAMUR mit dem
Stufenkonzept traditioneller PPS Systeme 23
Abbildung 4: Produktionsstrukturrypen auf der Grundlage der Stoffverwertung 28
Abbildung 5: Ausprägungsformen der Kuppelproduktion 30
Abbildung 6: Beispiel einer zyklischen Produktion 33
Abbildung 7: Nichtlinearer Ausbeuteverlauf in Abhängigkeit der Einwirkzeit 35
Abbildung 8: Zusammenhang zwischen den Besonderheiten der Produktion in
der Verfahrensindustrie, den resultierenden Anforderungen und
den zu analysierenden Lösungsansätzen 44
Abbildung 9: Überblick über allgemeine Merkmale der untersuchten PPS Systeme für
die Verfahrensindustrie 63
Abbildung 10: Schematischer Aufbau eines Neurons 78
Abbildung 11: Verlaufsformen gebräuchlicher Aktivierungsfunktionen 79
Abbildung 12: Generelle Struktur eines Feed forward Netzes 81
Abbildung 13: Generelle Struktur eines ungeschichteten, vollständig verbundenen
Feed back Netzes 82
Abbildung 14: Generelle Struktur eines Kohonen Netzes 91
Abbildung 15: Softwaresysteme zur Simulation Neuronaler Netze 107 109
Abbildung 16: Ablaufdiagramm zur Vorgehensweise bei der Entwicklung
Neuronaler Netze 112
Abbildung 17: Typische Fehlerverläufe für Trainings und Testdaten 126
Abbildung 18: Unterstützungsmöglichkeiten Neuronaler Netze für PPS Systeme 138
Abbildung 19: Struktur von Produktionsprozeß A 140
Abbildung 20: MSE der Versuchsreihen VI bis V6 in Abhängigkeit der Neuronenanzahl
in der verborgenen Schicht 143
Abbildung 21: Struktur von Produktionsprozeß B 144
xrv
Abbildung 22: MSE der Versuchsreihen V7 bis VI1 in Abhängigkeit der
Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht 147
Abbildung 23: Struktur von Produktionsprozeß C 149
Abbildung 24: MSE der Versuchsreihen V12 bis V16 in Abhängigkeit der
Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht 152
Abbildung 25: Schematische Darstellung eines Pyrolyseofens 154
Abbildung 26: MSE der Versuchsreihen V17 bis V21 in Abhängigkeit der
Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht für den Pyrolyseofen
mit linearen Abhängigkeiten 156
Abbildung 27: MSE der Versuchsreihen V22 bis V26 in Abhängigkeit der
Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht für den Pyrolyseofen
mit nichtlinearen Abhängigkeiten 158
Abbildung 28: Struktur des untersuchten Produktionsprozesses 160
Abbildung 29: MSE der Versuchsreihen V27 bis V31 zur Prognose von Kl
in Abhängigkeit der Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht 163
Abbildung 30: Graphische Gegenüberstellung von Soll und Netz Output für V30
mit drei Neuronen 164
Abbildung 31: MSE der Versuchsreihen V32 bis V36 zur Prognose von K2 in
Abhängigkeit der Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht 165
Abbildung 32: Graphische Gegenüberstellung von Soll und Netz Output für V36
mit zwei Neuronen 166
Abbildung 33: MSE der Versuchsreihen V37 bis V41 zur Steuerung von xl, x2 und x3
in Abhängigkeit der Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht 168
Abbildung 34: Graphische Gegenüberstellung von Soll und Netz Output für V37
mit zwei Neuronen 169
Abbildung 35: MSE der Versuchsreihen V40 und V42 bis V46 zur Steuerung von xl, x2
und x3 in Abhängigkeit der Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht.... 170
XV
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Testdaten für Produktionsprozeß A 142
Tabelle 2: Lernergebnisse für V2 143 144
Tabelle 3: Testdaten für Produktionsprozeß B 146
Tabelle 4: Lernergebnisse für V8 148
Tabelle 5: Testdaten für Produktionsprozeß C 151
Tabelle 6: Lernergebnisse für VI5 153
Tabelle 7: Testdaten für den Pyrolyseofen mit nichtlinearen Abhängigkeiten 157
Tabelle 8: Lernergebnisse für V25 159
Tabelle 9: Ausschnitt der Trainingsdatenbasis zur Prognose von Kl 162
Tabelle 10: Lernergebnisse für V30 164
Tabelle 11: Ausschnitt der Trainingsdatenbasis zur Steuerung von xl, x2 und x3 167
Tabelle AI: Trainingsdaten zu Produktionsprozeß A 199 203
Tabelle A2: Gegenüberstellung von Soll und Ist Output mit Testdaten für ein Neu¬
ronales Netz mit sechs Neuronen in der verborgenen Schicht bei V2... 204
Tabelle A3: Trainingsdaten zu Produktionsprozeß B 205 209
Tabelle A4: Gegenüberstellung von Soll und Ist Output mit Testdaten für ein Neu¬
ronales Netz mit acht Neuronen in der verborgenen Schicht bei V8 210
Tabelle A5: Trainingsdaten zu Produktionsprozeß C 211 215
Tabelle A6: Gegenüberstellung von Soll und Ist Output mit Testdaten für ein
Neuronales Netz mit zehn Neuronen in der verborgenen Schicht bei V15 .... 216
Tabelle A7: Trainingsdaten für den Pyrolyseofen mit linearen Abhängigkeiten 217 219
Tabelle A8: Testdaten für den Pyrolyseofen mit linearen Abhängigkeiten 219
Tabelle A9: Trainingsdaten für den Pyrolyseofen mit nichtlinearen Abhängigkeiten 220 224
Tabelle A10: Gegenüberstellung von Soll und Netz Ausgabe der Testdaten zum
nichtlinearen Pyrolyseofen eines trainierten Neuronalen Netzes mit
zehn Neuronen in der verborgenen Schicht für V25 225
Tabelle All: Lernergebnisse für V36 226
Tabelle A12: Lernergebnisse für V37 226
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