TY  - JOUR
U1  - Zeitschriftenartikel, wissenschaftlich - begutachtet (reviewed)
A1  - Schlecht, Michael
A1  - Berger, Sebastian
A1  - Wußler, David
A1  - Haun, Matthias
A1  - Köbler, Jürgen
T1  - Optimierung der Reihenfolgeplanung
BT  - Integration von maschinellem Lernen und generischen Materialflussmodellen
BT  - Integration of machine learning and generic material flow models
JF  - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
N2  - Die Optimierung der Auftragsterminierung und Einsteuerungsreihenfolge hat großen Einfluss auf die Produktivität von Fertigungssystemen. Genetische Algorithmen und Simulation sind verbreitete Werkzeuge zur Optimierung. Dieser Beitrag beschreibt einen neuen Ansatz zur Optimierung durch einen genetischen Algorithmus und der Simulation in dynamischen Modellen. Eine illustrative Fallstudie validiert den Ansatz und zeigt das Potenzial zur ganzheitlichen Verbesserung von Fertigungssystemen auf.
N2  - The optimization of the order scheduling and sequencing have big influence on the productivity of manufacturing systems. Genetic algorithms and simulation are common tools for optimization. This article describes a new approach to optimization based on the simulation in dynamic models and a genetic algorithm. An illustrative case study validates the approach and shows the potential for holistic improvement of manufacturing systems.
KW  - Genetischer Algorithmus
KW  - Simulation
KW  - Optimierung
KW  - Materialfluss
KW  - Produktion
KW  - Genetic Algorithm
KW  - Simulation
KW  - Optimisation
KW  - Material Flow
KW  - Production
Y1  - 2022
UR  - https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/zwf-2022-1005/html
SN  - 0947-0085
SS  - 0947-0085
SN  - 2511-0896 (E-ISSN)
SS  - 2511-0896 (E-ISSN)
U6  - https://doi.org/10.1515/zwf-2022-1005
DO  - https://doi.org/10.1515/zwf-2022-1005
VL  - 117
IS  - 1-2
SP  - 9
EP  - 13
PB  - Walter de Gruyter
CY  - Berlin, Boston
ER  -