Description
(Text)
Zukunftsorientierte Produktionsplanungs- und Steuerungssysteme müssen neben betriebswirtschaftlichen Zielkriterien, wie z.B. Steigerung der Auslastung, Verkürzung von Durchlaufzeiten, gleichermaßen qualitäts- und emissionsorientierten Zielsetzungen Rechnung tragen. Konventionelle Planungsverfahren, z.B. Verfahren der Linearen Optimierung oder Prioritätsregelverfahren, sind hierfür infolge der Komplexität realer Produktionssysteme und der Struktur des zur Verfügung stehenden Wissens, z.B. unscharfes oder implizites Wissen, im allgemeinen nicht einsetzbar. In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, inwiefern Ansätze aus dem Bereich der "Künstlichen Intelligenz" bzw. des "Maschinellen Lernens" zur Abstimmung von Stoff- und Energieströmen eingesetzt werden können. Es werden Planungs- und Steuerungsverfahren entwickelt und anhand eines exemplarischen Produktionssystems aus der Textilindustrie validiert.
(Table of content)
Aus dem Inhalt: Anforderungsprofil an emissionsorientierte Produktionsabstimmungsmechanismen - Diskussion konventioneller Verfahren - Konzeption und Anwendung von Systemen zur Steuerung von Stoff- und Energieströmen auf der Basis von fuzzyfizierten Expertensystemen und Neuronalen Netzen.
(Author portrait)
Der Autor: Axel Tuma wurde 1963 in Osnabrück geboren. Er studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Universität Karlsruhe (TH) und schloß sein Studium 1991 mit Auszeichnung ab. Von 1991 bis 1994 bearbeitete er ein von der VW-Stiftung gefördertes Forschungsprojekt. 1994 promovierte er bei Herrn Professor Dr. Rentz. Seit April 1994 ist er als Hochschulassistent im Bereich Produktionswirtschaft an der Universität Bremen tätig.
