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Optimierung der Reihenfolgeplanung

Optimization of Sequencing

  • 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 validiertDie 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.show moreshow less
  • 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 holisticThe 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.show moreshow less

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Metadaten
Document Type:Article (reviewed)
Title (German):Optimierung der Reihenfolgeplanung
Title (English):Optimization of Sequencing
Subtitle (German):Integration von maschinellem Lernen und generischen Materialflussmodellen
Subtitle (English):Integration of machine learning and generic material flow models
Author:Michael SchlechtGND, Sebastian Berger, David Wußler, Matthias HaunGND, Jürgen KöblerGND
Year of Publication:2022
Place of publication:Berlin, Boston
Publisher:Walter de Gruyter
First Page:9
Last Page:13
Parent Title (German):Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
Volume:117
Issue:1-2
ISSN:0947-0085
ISSN:2511-0896 (E-ISSN)
DOI:https://doi.org/10.1515/zwf-2022-1005
URL:https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/zwf-2022-1005/html
Language:German
Institutes:Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019)
Fakultät Betriebswirtschaft und Wirtschaftsingenieurwesen (B+W)
Institutes:Bibliografie
Tag:Genetischer Algorithmus; Materialfluss; Optimierung; Produktion; Simulation
Genetic Algorithm; Material Flow; Optimisation; Production; Simulation
Open Access: Closed 
Relevance:Wiss. Zeitschriftenartikel reviewed: Listung in AG IV-Liste
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt