Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung: Prognose von Steuerungsparametern mit Gaussschen Prozessen

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Jens Heger stellt ein Verfahren vor, das auf der prioritatsregelbasierten Reihenfolgeplanung aufbaut. Da keine Regel existiert, die in allen Situationen das anvisierte Zielkriterium bestmoeglich erreicht, findet eine dynamische Auswahl bzw. Adaption der Regeln statt. Die dafur noetige Wissensbasis wird mit vorgelagerten Simulationsstudien berechnet. Erstmals werden mithilfe der Gaussschen Prozesse Regression Modelle gelernt, die fur nicht untersuchte Situationen Prognosen uber das Verhalten der Regeln abgeben. Die Evaluation in der Werkstatt- bzw. flexiblen Fliessfertigung hat gezeigt, dass die Gaussschen Prozesse zu signifikant besseren Prognoseergebnissen gefuhrt haben und dass dieses neu entwickelte Steuerungsverfahren zu ebensolchen Leistungssteigerungen fuhrte.