Pps Mit Neuronalen Netzen: Analyse Unter Berücksichtigung Der Besonderheiten Der Verfahrensindustrie

ISBN-13: 9783824463701 / Niemiecki / Miękka / 1996 / 226 str.

Constantin May; Constantin May

Opis

Aufbauend auf den Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung und den Spezifika der Verfahrensindustrie untersucht Constantin May, welchen grundsatzlichen Beitrag Neuronale Netze zur Produktionsplanung und -steuerung zu leisten vermogen."

Spis treści

1. Problemstellung und Gang der Untersuchung.- 2. Produktionsplanung und -Steuerung in der Verfahrensindustrie.- 2.1 Grundlagen der Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.1.1 Aufgaben der Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.1.2 Ziele der Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.1.3 Stufenkonzepte der Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.1.4 EDV-Systeme zur Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.2 Abgrenzung der Verfahrensindustrie von der Fertigungsindustrie.- 2.3 Eignung von PPS-Systemen der Fertigungsindustrie für die Verfahrensindustrie.- 2.3.1 Vergleichende Analyse der informationstechnischen Strukturen.- 2.3.2 Besonderheiten der Produktion in der Verfahrensindustrie.- 2.3.2.1 Überblick über die Besonderheiten der Produktion in der Verfahrensindustrie.- 2.3.2.2 Umgruppierende und analytische Stoffverwertung.- 2.3.2.3 Kuppelproduktion.- 2.3.2.4 Zyklischer Materialfluß.- 2.3.2.5 Nichtlineare Produktionsprozesse.- 2.3.2.6 Fließgüter.- 2.3.2.7 Partie-und Chargenproduktion.- 2.3.3 Anforderungen an PPS-Systeme für die Verfahrensindustrie.- 2.4 Analyse von Lösungsansätzen für die Produktionsplanung und -Steuerung in der Verfahrensindustrie.- 2.4.1 Datenmodellierung.- 2.4.2 Produktionsmodellierung.- 2.4.2.1 Input-Output-Analyse.- 2.4.2.2 Aktivitätsanalyse.- 2.4.2.3 Pichler-Modelle.- 2.4.3 Realisierung des Rezepturkonzepts.- 2.4.4 Einsatz spezieller PPS-Systeme für die Verfahrensindustrie.- 2.4.4.1 Das System PROCESS/1.- 2.4.4.2 Das System PRISM.- 2.4.4.3 Das System TROPOS.- 2.4.5 Defizite der Lösungsansätze.- 3. Grundlagen Neuronaler Netze.- 3.1 Entwicklungsgeschichte Neuronaler Netze.- 3.2 Begriffliche Abgrenzung.- 3.3 Aufbau Neuronaler Netze.- 3.3.1 Grundlegende Merkmale Neuronaler Netze.- 3.3.1.1 Neuronen-Modell.- 3.3.1.2 Netzarchitektur.- 3.3.1.3 Lernverfahren.- 3.3.2 Ausprägungen der Merkmale bei verschiedenen Netztypen.- 3.3.2.1 Das Backpropagation-Netz.- 3.3.2.2 Das Hopfield-Netz.- 3.3.2.3 Das Kohonen-Netz.- 3.4 Neuronale Netze für unterschiedliche Anwendungsfelder.- 3.4.1 Klassifikation der Anwendungsfelder.- 3.4.2 Arten der Informationsverarbeitung in Neuronalen Netze.- 3.4.2.1 Funktionsoptimierende Neuronale Netze.- 3.4.2.2 Funktionsbildende Neuronale Netze.- 3.4.3 Bewertung Neuronaler Netze.- 3.5 Technologische Realisierung.- 3.5.1 Neuro-Hardware.- 3.5.1.1 Emulation durch Mehrzweckprozessoren.- 3.5.1.2 Implementierung auf Neuro-Prozessoren.- 3.4.2 Neuro-Software.- 3.5.2.1 Erscheinungsformen von Neuro-Software.- 3.5.2.2 Beurteilung von Neuro-Software.- 3.5.2.3 Vergleichende Gegenüberstellung ausgewählter Neuro-Softwaresysteme.- 3.6 Vorgehensweise bei der Entwicklung Neuronaler Netze.- 3.6.1 Prozeß der Entwicklung Neuronaler Netze.- 3.6.2 Datenaufbereitung.- 3.6.2.1 Überprüfung der Daten.- 3.6.2.2 Spezifizierung der Input- und Outputvektoren.- 3.6.2.3 Datenpräsentation.- 3.6.2.4 Auswahl der Trainings- und Testdatensätze.- 3.6.3 Konzipierung des Netzes.- 3.6.4 Lernvorgang und Beurteilung der Lernergebnisse.- 3.6.5 Einsatz des Neuronalen Netzes.- 4. Neuronale Netze in der Produktionsplanung und -Steuerung.- 4.1 Unterstützungspotential Neuronaler Netze für PPS-Systeme.- 4.1.1 Unmittelbare Funktionsunterstützung für PPS-Systeme.- 4.1.2 Mittelbare Funktionsunterstützung für PPS-Systeme.- 4.1.3 Funktionsunterstützung für Bereiche mit Schnittstellen zu PPS-Systemen.- 4.2 Produktionsmodellierung mit Neuronalen Netzen für die Verfahrensindustrie.- 4.2.1 Abbildung von Kuppelproduktion und zyklischem Materialfluß.- 4.2.1.1 Einstufiger Produktionsprozeß mit starrer Kuppelproduktion nd einstufigem Zyklus.- 4.2.1.2 Zweistufiger Produktionsprozeß mit starrer Kuppelproduktion nd mehrstufigem Zyklus.- 4.2.1.3 Zweistufiger Produktionsprozeß mit elastischer Kuppelproduktion nd mehrstufigem Zyklus.- 4.2.2 Abbildung von Nichtlinearitäten.- 4.2.3 Modellierung eines Produktionsprozesses einer Unternehmung er Verfahrensindustrie.- 4.2.3.1 Darstellung des Produktionsprozesses.- 4.2.3.2 Entwicklung eines Produktionsmodells auf der Grundlage euronaler Netze.- 5. Zusammenfassung.- Literatur.

O autorze

Dr. Constantin May ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Produktionswirtschaft, Industriebetriebslehre und Allgemeine Betriebswirtschaftslehre der Katholischen Universität Eichstätt.

Blurb

Neuronale Netze sind informationsverarbeitende Systeme, die sich an der Struktur und Funktionsweise des Gehirns orientieren. Das Leistungspotential dieses Forschungszweigs der Künstlichen Intelligenz wird in jüngster Zeit intensiv für betriebswirtschaftliche Fragestellungen diskutiert. Aufbauend auf den Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung und den Spezifika der Verfahrensindustrie untersucht Constantin May, welchen grundsätzlichen Beitrag Neuronale Netze zur Produktionsplanung und -steuerung zu leisten vermögen. Ferner werden die Grundlagen Neuronaler Netze und deren Realisierung erläutert. Auf der Basis einer Modellierung fiktiver und realer Produktionsprozesse in der Verfahrensindustrie untermauert der Autor die theoretisch gewonnenen Ergebnisse