Kostensimulation : Grundlagen, Forschungsansätze, Anwendungsbeispiele (1. Aufl. 2019)

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Kostensimulation : Grundlagen, Forschungsansätze, Anwendungsbeispiele (1. Aufl. 2019)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 236 p.
  • 言語 GER
  • 商品コード 9783658251673
  • DDC分類 330.0151

Full Description

Simulationsmodelle bilden die Realität in einem digitalen Modell ab. Unterschiedliche Produktionsszenarien können so miteinander verglichen werden, ohne dass die reale Produktion gestört wird. In der Regel wird dann das Szenario umgesetzt, das ingenieurwissenschaftliche Zielsetzungen, wie den funktionellen Betrieb des Produktions- und Logistiksystems, möglichst gut erfüllt. Die Berücksichtigung von Kosten wird dabei vielfach in der Simulation vernachlässigt, obwohl der Betrieb der genannten Systeme stets mit Kosten verbunden ist. Eine einfache Bewertung der simulativ ermittelten Faktorverbräuche mit konstanten Kostensätzen greift diesbezüglich in der Regel zu kurz. Das vorliegende Werk zeigt unterschiedliche Möglichkeiten auf, wie angemessene Kostengrößen mit Hilfe der Simulation ermittelt und in der Simulation selbst berücksichtigt werden können. Hierzu wird eine Topologie entwickelt. Zu einzelnen Ausprägungen der Topologie werden Anwendungsbeispiele diskutiert.

Contents

Teil I Grundlagen.- Einführung in die Kostensimulation.- Kostenrechnerische Grundlagen für Kostensimulationen.- Grundlagen von Kostensimulationsexperimenten.- Grundlagen der Optimierung.- Grundlagen der Kostensimulation im Produktionsumfeld.- Teil II Forschungsansätze und Anwendungsbeispiele.- Status der Berücksichtigung von Kosten in der Anwendungspraxis der Simulation in Produktion und Logistik.- Verschiedene Möglichkeiten zur Berücksichtigung von Kostenaspekten im Rahmen von Simulationsbewertungsfunktion der Optimierung.- Kostenorientierte Ablaufplanung komplexer Projekte am Beispiel der Montage.- Anwendungsbeispiel für die Kostensimulation der Bestellmengenplanung für verderbliche Güter in Lebensmittelfilialen.- Kostenintegration und Kostenermittlung in Simulationsexperimenten.- Stochastische Simulation und Genetischer Algorithmus zur optimierten Flexibilitätsausnutzung von Swing-Optionen mit unterjährigen Restriktionen bei der Energiebeschaffung.- Aufbau von Kostensimulationsmodellen mit Standard-Modellierungssprachen.

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