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Lernfähige intelligente Produktionsregelung

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In diesem Buch wird ein Konzept der dezentralen Produktionsregelung vorgestellt, das den heutigen Anforderungen der hohen Produktvielfalt und Materialflusskomplexität gerecht wird. Den Ausgangspunkt bildet die variantenreiche und kundenauftragsorientierte Werkstattfertigung mit ihren ungerichteten Materialflüssen und Alternativarbeitssystemen. Das entwickelte Regelungskonzept basiert auf dem Einsatz zweier Methoden der Computational Intelligence. Neuronale Netze und das Simulated Annealing regeln dezentral die Bestände an den Arbeitssystemen. Anhand eines theoretischen Modells und eines Praxisbeispiels einer Werkstattfertigung wird die Leistungsfähigkeit dieser Regelungsstrategie für die Logistik nachgewiesen. Das Weitertrainieren der neuronalen Netze während ihres Einsatzes anhand neu gewonnener Beispiele gestattet es, die Regelqualität fortlaufend zu erhöhen und sich zeitnah auf veränderte Situationen einzustellen, was zu einer lernfähigen intelligenten Produktionsregelung führt.

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2008

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