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Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung und -steuerung
- Maschinelles Lernen verändert zusehends die Arbeitswelt. Auch in der Produktionsplanung und -steuerung finden sich vielversprechende Anwendungsfälle. In diesem Beitrag sollen ausgewählte Anwendungsbereiche und Ansätze vorgestellt werden, die anhand einer umfangreichen Untersuchung wissenschaftlicher Veröffentlichungen identifiziert wurden. Als Strukturierungshilfe dient das Aachener PPS-Modell.
- Machine learning is visibly changing the world of work. Promising applications can also be found in production planning and control. This paper presents selected areas of application and approaches that have been identified through an extensive study of scientific literature. The Aachen PPC model serves as a structuring aid.
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| Document Type: | Contribution to a Periodical |
|---|---|
| Zitierlink: | https://opus.hs-offenburg.de/6650 | Bibliografische Angaben |
| Title (German): | Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung und -steuerung |
| Author: | Sophie Sautter, Nicolai Haigis, Manuel Baumert, Theo LutzStaff MemberORCiDGND |
| Year of Publication: | 2022 |
| Creating Corporation: | Campus Research & Transfer |
| First Page: | 78 |
| Last Page: | 81 |
| Parent Title (German): | Forschung im Fokus |
| Issue: | 25 |
| ISSN: | 1866-9352 |
| URL: | https://opus.hs-offenburg.de/frontdoor/index/index/docId/5907 |
| Language: | German | Inhaltliche Informationen |
| Institutes: | Forschung / IMLA - Institute for Machine Learning and Analytics |
| Fakultät Wirtschaft (W) | |
| Journals: | Forschung im Fokus |
| Tag: | Maschinelles Lernen; PPS; Produktionsplanung und -steuerung | Formale Angaben |
| Relevance: | Keine Relevanz |
| Open Access: | Open Access |
| Bronze | |
| Licence (German): |  Urheberrechtlich geschützt |