Dynamische Selektion von Regeln zur Reihenfolgeplanung in der Werkstatt- und flexiblen Fließfertigung: Lernen von Steuerungsparametern mit Gaußschen Prozessen
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
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2014
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| adam_text | DYNAMISCHE SELEKTION VON REGELN ZUR
REIHENFOLGEPLANUNG IN DER WERKSTATT-
UND
FLEXIBLEN FLIESSFERTIGUNG
LERNEN VON STEUERUNGSPARAMETERN
MIT GAUSSSCHEN PROZESSEN
VOM FACHBEREICH PRODUKTIONSTECHNIK
DER
UNIVERSITAET BREMEN
ZUR ERLANGUNG DES GRADES
DOKTOR-INGENIEUR
GENEHMIGTE
DISSERTATION
VON
M.SC.
JENS HEGER
GUTACHTEN PROF. DR.-ING. BERND SCHOLZ-REITER
PROF. DR. JUERGEN BRANKE, UNIVERSITY OF WARWICK, UK
TAG DER MUENDLICHEN PRUEFUNG: 10.07.2014
I
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INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT ZU DIESER AUSGABE III
DANKSAGUNG V
ZUSAMMENFASSUNG VII
ABSTRACT IX
INHALTSVERZEICHNIS XI
ABBILDUNGSVERZEICHNIS XV
TABELLENVERZEICHNIS XIX
1. EINLEITUNG 1
1.1. MOTIVATION UND PROBLEMFELD 1
1.2. ZIELSTELLUNG 4
1.3. GLIEDERUNG DER ARBEIT 5
2. DYNAMIK UND EFFIZIENZ IN DER PRODUKTIONSLOGISTIK 9
2.1. AUFGABEN DER PRODUKTIONSPLANUNG UND -STEUERUNG 9
2.1.1. BETRACHTETE ORGANISATIONSFORMEN 12
2.1.2. LOGISTISCHE ZIELKRITERIEN 19
2.1.3. KOMPLEXITAET VON VERSCHIEDENEN REIHENFOLGEPROBLEMEN 22
2.2. ANFORDERUNGEN AN EINE STEUERUNGSMETHODE 25
2.3. ZUSAMMENFASSUNG DER PROBLEMSTELLUNG 29
3. ANALYSE BESTEHENDER ANSAETZE ZUR REIHENFOLGEPLANUNG UND
REGRESSION...31
3.1. VERFAHREN ZUR REIHENFOLGEPLANUNG 31
XI
INHALTSVERZEICHNIS
3.1.1. OPTIMIERENDE VERFAHREN 33
3.1.2. HEURISTISCHE VERFAHREN 35
3.2. MASCHINELLES LERNEN UND REGRESSIONSMETHODEN 44
3.2.1. LINEARE REGRESSION 45
3.2.2. KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 46
3.2.3. GAUSSSCHE PROZESSE REGRESSION 48
3.3. LERNVERFAHREN ZUR VERBESSERUNG DER PRIORITAETSBASIERTEN
REIHENFOLGEPLANUNG 52
3.3.1. AUSWAHL VON PRIORITAETSREGELN 53
3.3.2. ADAPTION VON PRIORITAETSREGELN 55
3.4. ZUSAMMENFASSUNG DES STANDS DER TECHNIK 58
4. HANDLUNGSBEDARF UND VORGEHEN 61
4.1. HANDLUNGSBEDARF 61
4.1.1. ANALYSE UND GRENZEN BESTEHENDER STEUERUNGSVERFAHREN 61
4.1.2. AUSWAHL UND OPTIMIERUNG DER REGRESSIONSVERFAHREN 62
4.1.3. ANFORDERUNGEN AN EVALUIERUNGSSZENARIEN 62
4.2. VORGEHEN ZUR ENTWICKLUNG EINER HYBRIDEN STEUERUNGSKOMPONENTE ..63
5. KONZEPT, ENTWICKLUNG UND EVALUATION 65
5.1. ANALYSE VON PRIORITAETSREGELN IN SZENARIEN MIT MEHREREN
RESSOURCEN.66
5.1.1. MINI-FAB SZENARIO 67
5.1.2. MILP FUER MINI-FAB SZENARIO 69
5.1.3. EVALUIERUNG 72
5.1.4. ZUSAMMENFASSUNG 78
5.2. DYNAMISCHE SELEKTION VON PRIORITAETSREGELN 80
5.2.1. UNTERSUCHUNGSSZENARIO 82
5.2.2. VERGLEICH VON REGRESSIONSVERFAHREN 83
5.2.3. VERBESSERUNG DER GAUSSSCHE PROZESS REGRESSIONSMODELLE 88
5.2.4. EVALUIERUNG: DYNAMISCHE SELEKTION VON PRIORITAETSREGELN 97
XN
INHALTSVERZEICHNIS
5.2.5. ZUSAMMENFASSUNG 101
5.3. DYNAMISCHE ADAPTION VON REGELPARAMETERN 102
5.3.1. UNTERSUCHUNGSSZENARIO 103
5.3.2. ANALYSE DER PARAMETERAUSWAHL IM STATISCHEN SZENARIO 104
5.3.3. ANALYSE DER DYNAMISCHEN ADAPTION DER REGELPARAMETER 111
5.3.4. ZUSAMMENFASSUNG 119
6. FAZIT UND AUSBLICK 121
6.1. ERGEBNISSE 122
6.2. AUSBLICK 124
LITERATURVERZEICHNIS 127
ANHANG 145
A.L. KLASSIFIKATION VON REIHENFOLGEPLANUNGSPROBLEMEN 145
A.2. ERGEBNISSE MINI-FAB 146
XIII
|
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