Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik : Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen

Einführung -- Simulationsgestützte Optimierung -- Simulation -- Optimierung -- Stell- und Zielgrößen -- Kopplung von Simulation und Optimierung -- Fallbeispiele -- Sachwortregister.

Gespeichert in:

Autor*in:	März, Lothar - 1965- [verfasserIn] Krug, Wilfried Rose, Oliver - 1966- Weigert, Gerald

Format:	E-Book
Sprache:	Deutsch

Erschienen:	Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg ; 2011

Schlagwörter:	Produktionssystem / Logistiksystem / Optimierung / Simulation Logistik / Produktion / Prozessoptimierung / Prozesssimulation
Schlagwörter:	Computer science Computer Science Computer simulation
Formangabe:	Aufsatzsammlung

Systematik:	ZM 9220 QP 500 QP 505 QP 220

Anmerkung:	Includes bibliographical references and index
Umfang:	Online-Ressource (XVI, 244S. 100 Abb, digital)

Weitere Ausgabe:	Buchausg. u.d.T.: Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik - Berlin : Springer, 2011 Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik - Heidelberg [u.a.] : Springer, 2011

Reihe:	VDI-Buch SpringerLink ; Bücher

Links:	Link aufrufen Volltext Volltext Inhaltsverzeichnis
ISBN:	978-3-642-14536-0

DOI / URN:	10.1007/978-3-642-14536-0

Katalog-ID:	1650381786

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505	8	0	\|a Vorwort; Gliederung des Fachbuchs; Inhalt; Autorenverzeichnis; Teil I; Einführung; Kapitel 1; Simulationsgestützte Optimierung; 1.1 Motivation; 1.2 Hemmnisse und Hürden; 1.3 Zielgruppe; 1.4 Betrachtete Planungsaufgaben; 1.5 Logistische Zielgrößen; 1.6 Rolle der Simulation; 1.7 Rolle der Optimierung; Literatur; Kapitel 2; Simulation; 2.1 Einführung; 2.2 Modellbildung; 2.3 Versuchsplanung; 2.4 Fazit; Literatur; Kapitel 3; Optimierung; 3.1 Begriffsbestimmung; 3.2 Optimierungsverfahren; 3.2.1 Deterministische Verfahren; 3.2.2 Stochastische Verfahren; 3.2.3 Evolutionäre & Genetische Verfahren
505	8	0	\|a 3.2.4 Schwellwertverfahren3.2.5 Permutationsverfahren; 3.3 Adaptive Verfahren mit Lernprozess; Literatur; Kapitel 4; Stellund Zielgrößen; 4.1 Stellgrößen; 4.2 Einfache Zielgrößen; 4.3 Mehrfachziele; 4.4 Komplexität von Optimierungsproblemen; Literatur; Kapitel 5; Kopplung von Simulation und Optimierung; 5.1 Kopplungsarten von Simulation und Optimierung; 5.2 Optimierung ist in die Simulation integriert; 5.3 Simulation als Bewertungsfunktion der Optimierung; 5.4 Simulationsergebnisse als Startwert der Optimierung; 5.5 Optimierungsergebnisse zur Konfiguration der Simulation; 5.6 Problemklassen
505	8	0	\|a LiteraturTeil II; Fallbeispiele; Kapitel 6; Simulationsgestützte Optimierung von Fertigungsprozessen in der Halbleiterindustrie; 6.1 Einleitung; 6.1.1 Unternehmen; 6.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 6.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 6.2 Optimierungsaufgabe; 6.2.1 Optimierungsziel; 6.2.2 Zusammenhänge; 6.2.3 Stellgrößen; 6.2.4 Problemklasse und Problemgröße; 6.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung; 6.3.1 Algorithmen/Systeme; 6.3.2 Verfahrensablauf; 6.4 System-/Modellarchitektur; 6.4.1 Systemarchitektur; 6.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens
505	8	0	\|a 6.5 Bewertung des Verfahrens6.5.1 Ergebnisse; 6.5.2 Einschränkungen; 6.5.3 Alternativverfahren; 6.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen; 6.6.1 Herausforderungen; 6.6.2 Erkenntnisse; 6.6.3 Fazit und Ausblick; Literatur; Kapitel 7; Vorausschauende Produktionsregelung durch simulationsbasierte heuristische Optimierung; 7.1 Einleitung; 7.1.1 Unternehmen; 7.1.2 Wissenschaftliche Partner; 7.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 7.2 Optimierungsaufgabe; 7.2.1 Optimierungsziel; 7.2.2 Zusammenhänge; 7.2.3 Stellgrößen; 7.2.4 Problemklasse(n) - Problemgröße; 7.3 Lösungsansatz
505	8	0	\|a 7.3.1 Algorithmen/Systeme7.3.2 Verfahrensablauf; 7.4 Systemund Modellarchitektur; 7.4.1 Systemarchitektur; 7.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens; 7.5 Bewertung des Verfahrens; 7.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität); 7.5.2 Einschränkungen; 7.5.3 Alternativverfahren; 7.6 Fazit und Ausblick; 7.6.1 Herausforderungen; 7.6.2 Erkenntnisse; 7.6.3 Weitere Schritte; Literatur; Kapitel 8; Modellierung und Optimierung von Montageprozessen; 8.1 Einleitung; 8.1.1 Unternehmen; 8.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 8.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 8.2 Optimierungsaufgabe
505	8	0	\|a 8.2.1 Optimierungsziel
520			\|a Einführung -- Simulationsgestützte Optimierung -- Simulation -- Optimierung -- Stell- und Zielgrößen -- Kopplung von Simulation und Optimierung -- Fallbeispiele -- Sachwortregister.
520			\|a Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann.
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contents	Vorwort; Gliederung des Fachbuchs; Inhalt; Autorenverzeichnis; Teil I; Einführung; Kapitel 1; Simulationsgestützte Optimierung; 1.1 Motivation; 1.2 Hemmnisse und Hürden; 1.3 Zielgruppe; 1.4 Betrachtete Planungsaufgaben; 1.5 Logistische Zielgrößen; 1.6 Rolle der Simulation; 1.7 Rolle der Optimierung; Literatur; Kapitel 2; Simulation; 2.1 Einführung; 2.2 Modellbildung; 2.3 Versuchsplanung; 2.4 Fazit; Literatur; Kapitel 3; Optimierung; 3.1 Begriffsbestimmung; 3.2 Optimierungsverfahren; 3.2.1 Deterministische Verfahren; 3.2.2 Stochastische Verfahren; 3.2.3 Evolutionäre & Genetische Verfahren 3.2.4 Schwellwertverfahren3.2.5 Permutationsverfahren; 3.3 Adaptive Verfahren mit Lernprozess; Literatur; Kapitel 4; Stellund Zielgrößen; 4.1 Stellgrößen; 4.2 Einfache Zielgrößen; 4.3 Mehrfachziele; 4.4 Komplexität von Optimierungsproblemen; Literatur; Kapitel 5; Kopplung von Simulation und Optimierung; 5.1 Kopplungsarten von Simulation und Optimierung; 5.2 Optimierung ist in die Simulation integriert; 5.3 Simulation als Bewertungsfunktion der Optimierung; 5.4 Simulationsergebnisse als Startwert der Optimierung; 5.5 Optimierungsergebnisse zur Konfiguration der Simulation; 5.6 Problemklassen LiteraturTeil II; Fallbeispiele; Kapitel 6; Simulationsgestützte Optimierung von Fertigungsprozessen in der Halbleiterindustrie; 6.1 Einleitung; 6.1.1 Unternehmen; 6.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 6.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 6.2 Optimierungsaufgabe; 6.2.1 Optimierungsziel; 6.2.2 Zusammenhänge; 6.2.3 Stellgrößen; 6.2.4 Problemklasse und Problemgröße; 6.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung; 6.3.1 Algorithmen/Systeme; 6.3.2 Verfahrensablauf; 6.4 System-/Modellarchitektur; 6.4.1 Systemarchitektur; 6.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens 6.5 Bewertung des Verfahrens6.5.1 Ergebnisse; 6.5.2 Einschränkungen; 6.5.3 Alternativverfahren; 6.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen; 6.6.1 Herausforderungen; 6.6.2 Erkenntnisse; 6.6.3 Fazit und Ausblick; Literatur; Kapitel 7; Vorausschauende Produktionsregelung durch simulationsbasierte heuristische Optimierung; 7.1 Einleitung; 7.1.1 Unternehmen; 7.1.2 Wissenschaftliche Partner; 7.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 7.2 Optimierungsaufgabe; 7.2.1 Optimierungsziel; 7.2.2 Zusammenhänge; 7.2.3 Stellgrößen; 7.2.4 Problemklasse(n) - Problemgröße; 7.3 Lösungsansatz 7.3.1 Algorithmen/Systeme7.3.2 Verfahrensablauf; 7.4 Systemund Modellarchitektur; 7.4.1 Systemarchitektur; 7.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens; 7.5 Bewertung des Verfahrens; 7.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität); 7.5.2 Einschränkungen; 7.5.3 Alternativverfahren; 7.6 Fazit und Ausblick; 7.6.1 Herausforderungen; 7.6.2 Erkenntnisse; 7.6.3 Weitere Schritte; Literatur; Kapitel 8; Modellierung und Optimierung von Montageprozessen; 8.1 Einleitung; 8.1.1 Unternehmen; 8.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 8.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 8.2 Optimierungsaufgabe 8.2.1 Optimierungsziel
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abstract	Einführung -- Simulationsgestützte Optimierung -- Simulation -- Optimierung -- Stell- und Zielgrößen -- Kopplung von Simulation und Optimierung -- Fallbeispiele -- Sachwortregister. Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann. Includes bibliographical references and index
abstractGer	Einführung -- Simulationsgestützte Optimierung -- Simulation -- Optimierung -- Stell- und Zielgrößen -- Kopplung von Simulation und Optimierung -- Fallbeispiele -- Sachwortregister. Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann. Includes bibliographical references and index
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Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann. Computer science Computer Science Computer simulation Computer science Computer simulation Computer science Computer simulation Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)4138914-1 (DE-627)105639133 (DE-576)209690011 Produktionssystem gnd s (DE-588)4484317-3 (DE-627)239127366 (DE-576)212911783 Logistiksystem gnd s (DE-588)4043664-0 (DE-627)106208705 (DE-576)209057009 Optimierung gnd s (DE-588)4055072-2 (DE-627)106159739 (DE-576)209112050 Simulation gnd DE-101 s (DE-588)4036210-3 (DE-627)106243764 (DE-576)209017090 Logistik gnd s (DE-588)4047347-8 (DE-627)104270551 (DE-576)209073292 Produktion gnd s (DE-588)4176074-8 (DE-627)105359262 (DE-576)209968133 Prozessoptimierung gnd s (DE-588)4176077-3 (DE-627)105359246 (DE-576)20996815X Prozesssimulation gnd (DE-627) Krug, Wilfried (DE-627)1233953672 (DE-576)163953678 oth Rose, Oliver 1966- (DE-588)11532805X (DE-627)551461217 (DE-576)289826578 oth Weigert, Gerald oth 9783642145353 Buchausg. u.d.T. Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Berlin : Springer, 2011 XIX, 220 S. (DE-627)1606242954 (DE-576)333039769 9783642145353 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Heidelberg [u.a.] : Springer, 2011 XIX, 220 S. (DE-627)62993519X 3642145353 9783642145353 https://doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 X:SPRINGER Verlag Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 Resolving-System lizenzpflichtig Volltext https://swbplus.bsz-bw.de/bsz33308358Xinh.htm B:DE-576;springer application/pdf 20110330111317 Verlag Inhaltsverzeichnis (DE-627)638210577 ZDB-2-SEB ZDB-2-STI 2011 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_91 ISIL_DE-HIL3 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_118 ISIL_DE-Kt1 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_136 ISIL_DE-Wis1 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_160 ISIL_DE-755 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_187 ISIL_DE-Ki95 GBV_ILN_213 ISIL_DE-551 GBV_ILN_230 ISIL_DE-552 GBV_ILN_231 ISIL_DE-527 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-291 ISIL_DE-Sa16 ISIL_DE-291-415 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2007 ISIL_DE-352E GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2037 ISIL_DE-747 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2065 ISIL_DE-958 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2108 ISIL_DE-991 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2116 ISIL_DE-949 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2122 ISIL_DE-Vil2 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2144 ISIL_DE-955 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 ISIL_DE-Loer2-1 GBV_ILN_2152 ISIL_DE-941 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2159 ISIL_DE-984 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 GBV ExPruef ZM 9220 Fertigungsplanung, CAP Technik Werkstoffwissenschaften und Fertigungstechnik Fertigung Fertigungsplanung und -steuerung Fertigungsplanung, CAP (DE-627)1271142740 (DE-625)rvk/157217: (DE-576)201142740 QP 500 Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Aufbauelemente des Unternehmens Produktion. Beschaffung und Lagerhaltung Allgemeines (DE-627)1271365960 (DE-625)rvk/141894: (DE-576)201365960 QP 505 Automatisierung und Digitalisierung in Produktion, Beschaffung und Lagerhaltung Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Aufbauelemente des Unternehmens Produktion. Beschaffung und Lagerhaltung Automatisierung und Digitalisierung in Produktion, Beschaffung und Lagerhaltung (DE-627)1270918931 (DE-625)rvk/141895: (DE-576)200918931 QP 220 Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Forschung. Rationalisierung und Wachstum des Unternehmens Rationalisierung Allgemeines (DE-627)1271501031 (DE-625)rvk/141844: (DE-576)201501031 85.35 Fertigung SEPA (DE-627)106403729 85.32 Beschaffung Materialwirtschaft SEPA (DE-627)181571323 50.03 Methoden und Techniken der Ingenieurwissenschaften SEPA (DE-627)181571455 BO 045F 003.3 045F 658.5 20 01 0084 1217869395 OLR-SEB CATDESC_SPR-EB z 09-01-11 21 01 0046 1231299088 Freie Nutzung im Campusnetz der Universität und der Hochschulen im Land Bremen zza 08-03-11 22 01 0018 121765335X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Olr-seb-tec Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. zu 09-01-11 23 01 0830 1217665978 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-springer i z 09-01-11 30 01 0104 1217723684 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 09-01-11 62 01 0028 1229162429 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 23-02-11 69 01 0009 1217629459 OLR-SEB-ZDB-2-STI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-01-11 70 01 0089 1217694897 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Universität Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. zesp 09-01-11 91 01 3091 1217731415 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. Freie Nutzung im Campusnetz der Hochschule und für registrierte Benutzer z 09-01-11 95 01 3095/1 1249236371 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 12-06-11 100 01 3100 1217645136 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 09-01-11 101 01 3101 1217663703 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 09-01-11 161 01 0960 1217726187 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 09-01-11 164 01 0916 1217724818 OLR-ESP Zugriff nur aus dem Hochschulnetz. Vervielfältigungen nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. z 09-01-11 185 01 3519 1217915311 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 10-01-11 186 01 0519 1240139438 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Technik. Inform. 120 01 0715 21640302 122 01 0897 897$21631887 23 01 0830 2010-04683, 2010-04684, 2010-04685, 2010-04686, 2010-04688, 2010-04694 120 01 0715 YH 1792 20 01 0084 OLR-SEB 20 01 0084 CATDESC_SPR-EB 22 01 0018 Olr-seb-tec 23 01 0830 olr-springer 30 01 0104 OLR-ESP 31 01 0027 OLR-SEB 34 01 3551 OLR-SEB-TEC 60 01 0705 SpringerLink 62 01 0028 OLR-SEB 69 01 0009 OLR-SEB-ZDB-2-STI 70 01 0089 OLR-SEB 70 01 0089 ACQ 91 01 3091 OLR-SEB 95 01 3095/1 OLR-SEB 100 01 3100 OLR-SEB 101 01 3101 OLR-SEB 105 01 0841 OLR-ESP 110 01 3110 OLR-SEB 118 01 3329 OLR-SEB 120 01 0715 OLR-ESP 120 02 0715 alma 120 03 0715 alma 122 01 0897 OLR-SEB 122 01 0897 OLR-Springer-STI 132 01 0959 OLR-ESP-STI 132 01 0959 OLR-ESP 136 01 3526 OLR-SEB 140 01 0839 OLR-SEB 140 01 0839 OLR-Springer-STI 160 01 0755 OLR-SEB 160 01 0755 olr-seb 161 01 0960 OLR-SEB 164 01 0916 OLR-ESP 185 01 3519 OLR-ESP 186 01 0519 OLR-SEB 187 01 3520 OLR-SEB 231 01 0527 OLR-SEB 264 01 3264 OLR-SEB 264 01 3264 OLR-Springer-STI 293 01 3293 OLR-SEB 370 01 4370 olr-springer 21 01 0046 2011.03.08 23 01 0830 2011.01.09
spelling	9783642145360 978-3-642-14536-0 10.1007/978-3-642-14536-0 doi (DE-627)1650381786 (DE-576)33308358X (DE-599)BSZ33308358X (OCoLC)700443351 (OCoLC)700443351 (OCoLC)1015860926 (EBP)039758850 (DE-He213)978-3-642-14536-0 DE-627 ger DE-627 rakwb ger XA-DE QA76.9.C65 TS155 UGK bicssc COM072000 bisacsh UYM bicssc ZM 9220 rvk (DE-625)rvk/157217: QP 500 rvk (DE-625)rvk/141894: QP 505 rvk (DE-625)rvk/141895: QP 220 rvk (DE-625)rvk/141844: 85.35 bkl 85.32 bkl 50.03 bkl März, Lothar 1965- verfasserin (DE-588)143314548 (DE-627)644436085 (DE-576)336208677 aut Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen herausgegeben von Lothar März, Wilfried Krug, Oliver Rose, Gerald Weigert Berlin, Heidelberg Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011 Online-Ressource (XVI, 244S. 100 Abb, digital) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier VDI-Buch SpringerLink Bücher Includes bibliographical references and index Vorwort; Gliederung des Fachbuchs; Inhalt; Autorenverzeichnis; Teil I; Einführung; Kapitel 1; Simulationsgestützte Optimierung; 1.1 Motivation; 1.2 Hemmnisse und Hürden; 1.3 Zielgruppe; 1.4 Betrachtete Planungsaufgaben; 1.5 Logistische Zielgrößen; 1.6 Rolle der Simulation; 1.7 Rolle der Optimierung; Literatur; Kapitel 2; Simulation; 2.1 Einführung; 2.2 Modellbildung; 2.3 Versuchsplanung; 2.4 Fazit; Literatur; Kapitel 3; Optimierung; 3.1 Begriffsbestimmung; 3.2 Optimierungsverfahren; 3.2.1 Deterministische Verfahren; 3.2.2 Stochastische Verfahren; 3.2.3 Evolutionäre & Genetische Verfahren 3.2.4 Schwellwertverfahren3.2.5 Permutationsverfahren; 3.3 Adaptive Verfahren mit Lernprozess; Literatur; Kapitel 4; Stellund Zielgrößen; 4.1 Stellgrößen; 4.2 Einfache Zielgrößen; 4.3 Mehrfachziele; 4.4 Komplexität von Optimierungsproblemen; Literatur; Kapitel 5; Kopplung von Simulation und Optimierung; 5.1 Kopplungsarten von Simulation und Optimierung; 5.2 Optimierung ist in die Simulation integriert; 5.3 Simulation als Bewertungsfunktion der Optimierung; 5.4 Simulationsergebnisse als Startwert der Optimierung; 5.5 Optimierungsergebnisse zur Konfiguration der Simulation; 5.6 Problemklassen LiteraturTeil II; Fallbeispiele; Kapitel 6; Simulationsgestützte Optimierung von Fertigungsprozessen in der Halbleiterindustrie; 6.1 Einleitung; 6.1.1 Unternehmen; 6.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 6.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 6.2 Optimierungsaufgabe; 6.2.1 Optimierungsziel; 6.2.2 Zusammenhänge; 6.2.3 Stellgrößen; 6.2.4 Problemklasse und Problemgröße; 6.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung; 6.3.1 Algorithmen/Systeme; 6.3.2 Verfahrensablauf; 6.4 System-/Modellarchitektur; 6.4.1 Systemarchitektur; 6.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens 6.5 Bewertung des Verfahrens6.5.1 Ergebnisse; 6.5.2 Einschränkungen; 6.5.3 Alternativverfahren; 6.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen; 6.6.1 Herausforderungen; 6.6.2 Erkenntnisse; 6.6.3 Fazit und Ausblick; Literatur; Kapitel 7; Vorausschauende Produktionsregelung durch simulationsbasierte heuristische Optimierung; 7.1 Einleitung; 7.1.1 Unternehmen; 7.1.2 Wissenschaftliche Partner; 7.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 7.2 Optimierungsaufgabe; 7.2.1 Optimierungsziel; 7.2.2 Zusammenhänge; 7.2.3 Stellgrößen; 7.2.4 Problemklasse(n) - Problemgröße; 7.3 Lösungsansatz 7.3.1 Algorithmen/Systeme7.3.2 Verfahrensablauf; 7.4 Systemund Modellarchitektur; 7.4.1 Systemarchitektur; 7.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens; 7.5 Bewertung des Verfahrens; 7.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität); 7.5.2 Einschränkungen; 7.5.3 Alternativverfahren; 7.6 Fazit und Ausblick; 7.6.1 Herausforderungen; 7.6.2 Erkenntnisse; 7.6.3 Weitere Schritte; Literatur; Kapitel 8; Modellierung und Optimierung von Montageprozessen; 8.1 Einleitung; 8.1.1 Unternehmen; 8.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 8.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 8.2 Optimierungsaufgabe 8.2.1 Optimierungsziel Einführung -- Simulationsgestützte Optimierung -- Simulation -- Optimierung -- Stell- und Zielgrößen -- Kopplung von Simulation und Optimierung -- Fallbeispiele -- Sachwortregister. Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann. Computer science Computer Science Computer simulation Computer science Computer simulation Computer science Computer simulation Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)4138914-1 (DE-627)105639133 (DE-576)209690011 Produktionssystem gnd s (DE-588)4484317-3 (DE-627)239127366 (DE-576)212911783 Logistiksystem gnd s (DE-588)4043664-0 (DE-627)106208705 (DE-576)209057009 Optimierung gnd s (DE-588)4055072-2 (DE-627)106159739 (DE-576)209112050 Simulation gnd DE-101 s (DE-588)4036210-3 (DE-627)106243764 (DE-576)209017090 Logistik gnd s (DE-588)4047347-8 (DE-627)104270551 (DE-576)209073292 Produktion gnd s (DE-588)4176074-8 (DE-627)105359262 (DE-576)209968133 Prozessoptimierung gnd s (DE-588)4176077-3 (DE-627)105359246 (DE-576)20996815X Prozesssimulation gnd (DE-627) Krug, Wilfried (DE-627)1233953672 (DE-576)163953678 oth Rose, Oliver 1966- (DE-588)11532805X (DE-627)551461217 (DE-576)289826578 oth Weigert, Gerald oth 9783642145353 Buchausg. u.d.T. Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Berlin : Springer, 2011 XIX, 220 S. (DE-627)1606242954 (DE-576)333039769 9783642145353 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Heidelberg [u.a.] : Springer, 2011 XIX, 220 S. (DE-627)62993519X 3642145353 9783642145353 https://doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 X:SPRINGER Verlag Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 Resolving-System lizenzpflichtig Volltext https://swbplus.bsz-bw.de/bsz33308358Xinh.htm B:DE-576;springer application/pdf 20110330111317 Verlag Inhaltsverzeichnis (DE-627)638210577 ZDB-2-SEB ZDB-2-STI 2011 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_91 ISIL_DE-HIL3 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_118 ISIL_DE-Kt1 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_136 ISIL_DE-Wis1 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_160 ISIL_DE-755 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_187 ISIL_DE-Ki95 GBV_ILN_213 ISIL_DE-551 GBV_ILN_230 ISIL_DE-552 GBV_ILN_231 ISIL_DE-527 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-291 ISIL_DE-Sa16 ISIL_DE-291-415 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2007 ISIL_DE-352E GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2037 ISIL_DE-747 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2065 ISIL_DE-958 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2108 ISIL_DE-991 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2116 ISIL_DE-949 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2122 ISIL_DE-Vil2 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2144 ISIL_DE-955 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 ISIL_DE-Loer2-1 GBV_ILN_2152 ISIL_DE-941 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2159 ISIL_DE-984 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 GBV ExPruef ZM 9220 Fertigungsplanung, CAP Technik Werkstoffwissenschaften und Fertigungstechnik Fertigung Fertigungsplanung und -steuerung Fertigungsplanung, CAP (DE-627)1271142740 (DE-625)rvk/157217: (DE-576)201142740 QP 500 Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Aufbauelemente des Unternehmens Produktion. Beschaffung und Lagerhaltung Allgemeines (DE-627)1271365960 (DE-625)rvk/141894: (DE-576)201365960 QP 505 Automatisierung und Digitalisierung in Produktion, Beschaffung und Lagerhaltung Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Aufbauelemente des Unternehmens Produktion. Beschaffung und Lagerhaltung Automatisierung und Digitalisierung in Produktion, Beschaffung und Lagerhaltung (DE-627)1270918931 (DE-625)rvk/141895: (DE-576)200918931 QP 220 Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Forschung. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 09-01-11 62 01 0028 1229162429 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 23-02-11 69 01 0009 1217629459 OLR-SEB-ZDB-2-STI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-01-11 70 01 0089 1217694897 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Universität Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. zesp 09-01-11 91 01 3091 1217731415 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. Freie Nutzung im Campusnetz der Hochschule und für registrierte Benutzer z 09-01-11 95 01 3095/1 1249236371 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 12-06-11 100 01 3100 1217645136 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 09-01-11 101 01 3101 1217663703 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 09-01-11 161 01 0960 1217726187 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 09-01-11 164 01 0916 1217724818 OLR-ESP Zugriff nur aus dem Hochschulnetz. Vervielfältigungen nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. z 09-01-11 185 01 3519 1217915311 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 10-01-11 186 01 0519 1240139438 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 03-03-15 231 01 0527 1241309795 OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z 13-05-11 264 01 3264 1217848711 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 09-01-11 293 01 3293 1217755403 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook xf 09-01-11 370 01 4370 1222502577 olr-springer Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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allfields_unstemmed	9783642145360 978-3-642-14536-0 10.1007/978-3-642-14536-0 doi (DE-627)1650381786 (DE-576)33308358X (DE-599)BSZ33308358X (OCoLC)700443351 (OCoLC)700443351 (OCoLC)1015860926 (EBP)039758850 (DE-He213)978-3-642-14536-0 DE-627 ger DE-627 rakwb ger XA-DE QA76.9.C65 TS155 UGK bicssc COM072000 bisacsh UYM bicssc ZM 9220 rvk (DE-625)rvk/157217: QP 500 rvk (DE-625)rvk/141894: QP 505 rvk (DE-625)rvk/141895: QP 220 rvk (DE-625)rvk/141844: 85.35 bkl 85.32 bkl 50.03 bkl März, Lothar 1965- verfasserin (DE-588)143314548 (DE-627)644436085 (DE-576)336208677 aut Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen herausgegeben von Lothar März, Wilfried Krug, Oliver Rose, Gerald Weigert Berlin, Heidelberg Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011 Online-Ressource (XVI, 244S. 100 Abb, digital) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier VDI-Buch SpringerLink Bücher Includes bibliographical references and index Vorwort; Gliederung des Fachbuchs; Inhalt; Autorenverzeichnis; Teil I; Einführung; Kapitel 1; Simulationsgestützte Optimierung; 1.1 Motivation; 1.2 Hemmnisse und Hürden; 1.3 Zielgruppe; 1.4 Betrachtete Planungsaufgaben; 1.5 Logistische Zielgrößen; 1.6 Rolle der Simulation; 1.7 Rolle der Optimierung; Literatur; Kapitel 2; Simulation; 2.1 Einführung; 2.2 Modellbildung; 2.3 Versuchsplanung; 2.4 Fazit; Literatur; Kapitel 3; Optimierung; 3.1 Begriffsbestimmung; 3.2 Optimierungsverfahren; 3.2.1 Deterministische Verfahren; 3.2.2 Stochastische Verfahren; 3.2.3 Evolutionäre & Genetische Verfahren 3.2.4 Schwellwertverfahren3.2.5 Permutationsverfahren; 3.3 Adaptive Verfahren mit Lernprozess; Literatur; Kapitel 4; Stellund Zielgrößen; 4.1 Stellgrößen; 4.2 Einfache Zielgrößen; 4.3 Mehrfachziele; 4.4 Komplexität von Optimierungsproblemen; Literatur; Kapitel 5; Kopplung von Simulation und Optimierung; 5.1 Kopplungsarten von Simulation und Optimierung; 5.2 Optimierung ist in die Simulation integriert; 5.3 Simulation als Bewertungsfunktion der Optimierung; 5.4 Simulationsergebnisse als Startwert der Optimierung; 5.5 Optimierungsergebnisse zur Konfiguration der Simulation; 5.6 Problemklassen LiteraturTeil II; Fallbeispiele; Kapitel 6; Simulationsgestützte Optimierung von Fertigungsprozessen in der Halbleiterindustrie; 6.1 Einleitung; 6.1.1 Unternehmen; 6.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 6.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 6.2 Optimierungsaufgabe; 6.2.1 Optimierungsziel; 6.2.2 Zusammenhänge; 6.2.3 Stellgrößen; 6.2.4 Problemklasse und Problemgröße; 6.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung; 6.3.1 Algorithmen/Systeme; 6.3.2 Verfahrensablauf; 6.4 System-/Modellarchitektur; 6.4.1 Systemarchitektur; 6.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens 6.5 Bewertung des Verfahrens6.5.1 Ergebnisse; 6.5.2 Einschränkungen; 6.5.3 Alternativverfahren; 6.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen; 6.6.1 Herausforderungen; 6.6.2 Erkenntnisse; 6.6.3 Fazit und Ausblick; Literatur; Kapitel 7; Vorausschauende Produktionsregelung durch simulationsbasierte heuristische Optimierung; 7.1 Einleitung; 7.1.1 Unternehmen; 7.1.2 Wissenschaftliche Partner; 7.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 7.2 Optimierungsaufgabe; 7.2.1 Optimierungsziel; 7.2.2 Zusammenhänge; 7.2.3 Stellgrößen; 7.2.4 Problemklasse(n) - Problemgröße; 7.3 Lösungsansatz 7.3.1 Algorithmen/Systeme7.3.2 Verfahrensablauf; 7.4 Systemund Modellarchitektur; 7.4.1 Systemarchitektur; 7.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens; 7.5 Bewertung des Verfahrens; 7.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität); 7.5.2 Einschränkungen; 7.5.3 Alternativverfahren; 7.6 Fazit und Ausblick; 7.6.1 Herausforderungen; 7.6.2 Erkenntnisse; 7.6.3 Weitere Schritte; Literatur; Kapitel 8; Modellierung und Optimierung von Montageprozessen; 8.1 Einleitung; 8.1.1 Unternehmen; 8.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 8.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 8.2 Optimierungsaufgabe 8.2.1 Optimierungsziel Einführung -- Simulationsgestützte Optimierung -- Simulation -- Optimierung -- Stell- und Zielgrößen -- Kopplung von Simulation und Optimierung -- Fallbeispiele -- Sachwortregister. Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann. Computer science Computer Science Computer simulation Computer science Computer simulation Computer science Computer simulation Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)4138914-1 (DE-627)105639133 (DE-576)209690011 Produktionssystem gnd s (DE-588)4484317-3 (DE-627)239127366 (DE-576)212911783 Logistiksystem gnd s (DE-588)4043664-0 (DE-627)106208705 (DE-576)209057009 Optimierung gnd s (DE-588)4055072-2 (DE-627)106159739 (DE-576)209112050 Simulation gnd DE-101 s (DE-588)4036210-3 (DE-627)106243764 (DE-576)209017090 Logistik gnd s (DE-588)4047347-8 (DE-627)104270551 (DE-576)209073292 Produktion gnd s (DE-588)4176074-8 (DE-627)105359262 (DE-576)209968133 Prozessoptimierung gnd s (DE-588)4176077-3 (DE-627)105359246 (DE-576)20996815X Prozesssimulation gnd (DE-627) Krug, Wilfried (DE-627)1233953672 (DE-576)163953678 oth Rose, Oliver 1966- (DE-588)11532805X (DE-627)551461217 (DE-576)289826578 oth Weigert, Gerald oth 9783642145353 Buchausg. u.d.T. Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Berlin : Springer, 2011 XIX, 220 S. (DE-627)1606242954 (DE-576)333039769 9783642145353 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Heidelberg [u.a.] : Springer, 2011 XIX, 220 S. (DE-627)62993519X 3642145353 9783642145353 https://doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 X:SPRINGER Verlag Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 Resolving-System lizenzpflichtig Volltext https://swbplus.bsz-bw.de/bsz33308358Xinh.htm B:DE-576;springer application/pdf 20110330111317 Verlag Inhaltsverzeichnis (DE-627)638210577 ZDB-2-SEB ZDB-2-STI 2011 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_91 ISIL_DE-HIL3 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_118 ISIL_DE-Kt1 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_136 ISIL_DE-Wis1 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_160 ISIL_DE-755 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_187 ISIL_DE-Ki95 GBV_ILN_213 ISIL_DE-551 GBV_ILN_230 ISIL_DE-552 GBV_ILN_231 ISIL_DE-527 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-291 ISIL_DE-Sa16 ISIL_DE-291-415 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2007 ISIL_DE-352E GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2037 ISIL_DE-747 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2065 ISIL_DE-958 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2108 ISIL_DE-991 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2116 ISIL_DE-949 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2122 ISIL_DE-Vil2 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2144 ISIL_DE-955 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 ISIL_DE-Loer2-1 GBV_ILN_2152 ISIL_DE-941 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2159 ISIL_DE-984 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 GBV ExPruef ZM 9220 Fertigungsplanung, CAP Technik Werkstoffwissenschaften und Fertigungstechnik Fertigung Fertigungsplanung und -steuerung Fertigungsplanung, CAP (DE-627)1271142740 (DE-625)rvk/157217: (DE-576)201142740 QP 500 Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Aufbauelemente des Unternehmens Produktion. Beschaffung und Lagerhaltung Allgemeines (DE-627)1271365960 (DE-625)rvk/141894: (DE-576)201365960 QP 505 Automatisierung und Digitalisierung in Produktion, Beschaffung und Lagerhaltung Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Aufbauelemente des Unternehmens Produktion. Beschaffung und Lagerhaltung Automatisierung und Digitalisierung in Produktion, Beschaffung und Lagerhaltung (DE-627)1270918931 (DE-625)rvk/141895: (DE-576)200918931 QP 220 Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Forschung. Rationalisierung und Wachstum des Unternehmens Rationalisierung Allgemeines (DE-627)1271501031 (DE-625)rvk/141844: (DE-576)201501031 85.35 Fertigung SEPA (DE-627)106403729 85.32 Beschaffung Materialwirtschaft SEPA (DE-627)181571323 50.03 Methoden und Techniken der Ingenieurwissenschaften SEPA (DE-627)181571455 BO 045F 003.3 045F 658.5 20 01 0084 1217869395 OLR-SEB CATDESC_SPR-EB z 09-01-11 21 01 0046 1231299088 Freie Nutzung im Campusnetz der Universität und der Hochschulen im Land Bremen zza 08-03-11 22 01 0018 121765335X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Olr-seb-tec Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. zu 09-01-11 23 01 0830 1217665978 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-springer i z 09-01-11 30 01 0104 1217723684 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 09-01-11 62 01 0028 1229162429 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 23-02-11 69 01 0009 1217629459 OLR-SEB-ZDB-2-STI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-01-11 70 01 0089 1217694897 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Universität Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. zesp 09-01-11 91 01 3091 1217731415 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. Freie Nutzung im Campusnetz der Hochschule und für registrierte Benutzer z 09-01-11 95 01 3095/1 1249236371 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 12-06-11 100 01 3100 1217645136 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 09-01-11 101 01 3101 1217663703 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 09-01-11 161 01 0960 1217726187 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 09-01-11 164 01 0916 1217724818 OLR-ESP Zugriff nur aus dem Hochschulnetz. Vervielfältigungen nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. z 09-01-11 185 01 3519 1217915311 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 10-01-11 186 01 0519 1240139438 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Zugriff von außerhalb nur für HCU-Angehörige möglich https://doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 736 01 4736 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2003 01 DE-25 http://www.redi-bw.de/start/unifr/EBooks-springer/10.1007/978-3-642-14536-0 2005 01 DE-291 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2005 03 DE-Sa16 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2005 05 DE-291-415 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2006 01 DE-14 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2007 01 DE-352E http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2009 01 DE-180 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2009 02 DE-180 http://primo-49man.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/MAN/MAN_UB_service_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=9918386431902561 2010 01 DE-15 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2014 01 DE-90 Zugang im Netz des KIT http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2014 02 DE-90 Zugang im Netz der HKA http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2015 01 DE-93 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2020 01 DE-Ch1 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2034 01 DE-Rt2 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2037 01 DE-747 https://doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2045 01 DE-Mit1 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2048 01 DE-Zwi2 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2050 01 DE-Zi4 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2055 01 DE-840 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2057 01 DE-L189 HTWK-Zugang http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2059 01 DE-Kon4 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2061 01 DE-520 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2063 01 DE-951 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2064 01 DE-953 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2065 01 DE-958 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2068 01 DE-Fn1 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2106 01 DE-Stg259 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2108 01 DE-991 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2111 01 DE-944 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2112 01 DE-1033 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2113 01 DE-753 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2116 02 DE-949 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2118 01 DE-Mh35 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2119 01 DE-943 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2122 01 DE-Vil2 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2129 01 DE-Ofb1 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2143 01 DE-Rav1 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2144 01 DE-955 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2148 01 DE-950 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2149 01 DE-Lör2 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2149 02 DE-Lör2-1 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2152 01 DE-941 https://doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2153 01 DE-Hed2 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2159 01 DE-984 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 2232 01 DE-Stg258 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 31 01 0027 00 e-book Springer Technik und Informatik 132 01 0959 00 EBooks Springer Technik und Informatik 2027 01 DE-105 00 s ebook 120 00 DE-715 99 ww 2034 01 DE-Rt2 00 (DE-627)1329532325 eBOOK 2034 01 DE-Rt2 01 (DE-627)1337667684 eBOOK-Springer-Technik-Informatik-deutsch 2063 01 DE-951 00 (DE-627)1384640894 e-Book 2063 01 DE-951 01 (DE-627)1384641068 e-Book Springer / Technik & Informatik 2111 01 DE-944 00 (DE-627)1353370437 e-Book 2111 01 DE-944 01 (DE-627)1353370585 e-Book Technik/Informatik 2143 01 DE-Rav1 00 (DE-627)1343240476 eBook 2153 01 DE-Hed2 00 (DE-627)1357129785 e-Book 2153 01 DE-Hed2 01 (DE-627)1357129823 e-Book Technik/Informatik 2159 01 DE-984 00 (DE-627)1358168482 eBook 2159 01 DE-984 01 (DE-627)1358168679 eBook Springer. Technik. Inform. 120 01 0715 21640302 122 01 0897 897$21631887 23 01 0830 2010-04683, 2010-04684, 2010-04685, 2010-04686, 2010-04688, 2010-04694 120 01 0715 YH 1792 20 01 0084 OLR-SEB 20 01 0084 CATDESC_SPR-EB 22 01 0018 Olr-seb-tec 23 01 0830 olr-springer 30 01 0104 OLR-ESP 31 01 0027 OLR-SEB 34 01 3551 OLR-SEB-TEC 60 01 0705 SpringerLink 62 01 0028 OLR-SEB 69 01 0009 OLR-SEB-ZDB-2-STI 70 01 0089 OLR-SEB 70 01 0089 ACQ 91 01 3091 OLR-SEB 95 01 3095/1 OLR-SEB 100 01 3100 OLR-SEB 101 01 3101 OLR-SEB 105 01 0841 OLR-ESP 110 01 3110 OLR-SEB 118 01 3329 OLR-SEB 120 01 0715 OLR-ESP 120 02 0715 alma 120 03 0715 alma 122 01 0897 OLR-SEB 122 01 0897 OLR-Springer-STI 132 01 0959 OLR-ESP-STI 132 01 0959 OLR-ESP 136 01 3526 OLR-SEB 140 01 0839 OLR-SEB 140 01 0839 OLR-Springer-STI 160 01 0755 OLR-SEB 160 01 0755 olr-seb 161 01 0960 OLR-SEB 164 01 0916 OLR-ESP 185 01 3519 OLR-ESP 186 01 0519 OLR-SEB 187 01 3520 OLR-SEB 231 01 0527 OLR-SEB 264 01 3264 OLR-SEB 264 01 3264 OLR-Springer-STI 293 01 3293 OLR-SEB 370 01 4370 olr-springer 21 01 0046 2011.03.08 23 01 0830 2011.01.09
allfieldsGer	9783642145360 978-3-642-14536-0 10.1007/978-3-642-14536-0 doi (DE-627)1650381786 (DE-576)33308358X (DE-599)BSZ33308358X (OCoLC)700443351 (OCoLC)700443351 (OCoLC)1015860926 (EBP)039758850 (DE-He213)978-3-642-14536-0 DE-627 ger DE-627 rakwb ger XA-DE QA76.9.C65 TS155 UGK bicssc COM072000 bisacsh UYM bicssc ZM 9220 rvk (DE-625)rvk/157217: QP 500 rvk (DE-625)rvk/141894: QP 505 rvk (DE-625)rvk/141895: QP 220 rvk (DE-625)rvk/141844: 85.35 bkl 85.32 bkl 50.03 bkl März, Lothar 1965- verfasserin (DE-588)143314548 (DE-627)644436085 (DE-576)336208677 aut Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen herausgegeben von Lothar März, Wilfried Krug, Oliver Rose, Gerald Weigert Berlin, Heidelberg Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011 Online-Ressource (XVI, 244S. 100 Abb, digital) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier VDI-Buch SpringerLink Bücher Includes bibliographical references and index Vorwort; Gliederung des Fachbuchs; Inhalt; Autorenverzeichnis; Teil I; Einführung; Kapitel 1; Simulationsgestützte Optimierung; 1.1 Motivation; 1.2 Hemmnisse und Hürden; 1.3 Zielgruppe; 1.4 Betrachtete Planungsaufgaben; 1.5 Logistische Zielgrößen; 1.6 Rolle der Simulation; 1.7 Rolle der Optimierung; Literatur; Kapitel 2; Simulation; 2.1 Einführung; 2.2 Modellbildung; 2.3 Versuchsplanung; 2.4 Fazit; Literatur; Kapitel 3; Optimierung; 3.1 Begriffsbestimmung; 3.2 Optimierungsverfahren; 3.2.1 Deterministische Verfahren; 3.2.2 Stochastische Verfahren; 3.2.3 Evolutionäre & Genetische Verfahren 3.2.4 Schwellwertverfahren3.2.5 Permutationsverfahren; 3.3 Adaptive Verfahren mit Lernprozess; Literatur; Kapitel 4; Stellund Zielgrößen; 4.1 Stellgrößen; 4.2 Einfache Zielgrößen; 4.3 Mehrfachziele; 4.4 Komplexität von Optimierungsproblemen; Literatur; Kapitel 5; Kopplung von Simulation und Optimierung; 5.1 Kopplungsarten von Simulation und Optimierung; 5.2 Optimierung ist in die Simulation integriert; 5.3 Simulation als Bewertungsfunktion der Optimierung; 5.4 Simulationsergebnisse als Startwert der Optimierung; 5.5 Optimierungsergebnisse zur Konfiguration der Simulation; 5.6 Problemklassen LiteraturTeil II; Fallbeispiele; Kapitel 6; Simulationsgestützte Optimierung von Fertigungsprozessen in der Halbleiterindustrie; 6.1 Einleitung; 6.1.1 Unternehmen; 6.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 6.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 6.2 Optimierungsaufgabe; 6.2.1 Optimierungsziel; 6.2.2 Zusammenhänge; 6.2.3 Stellgrößen; 6.2.4 Problemklasse und Problemgröße; 6.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung; 6.3.1 Algorithmen/Systeme; 6.3.2 Verfahrensablauf; 6.4 System-/Modellarchitektur; 6.4.1 Systemarchitektur; 6.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens 6.5 Bewertung des Verfahrens6.5.1 Ergebnisse; 6.5.2 Einschränkungen; 6.5.3 Alternativverfahren; 6.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen; 6.6.1 Herausforderungen; 6.6.2 Erkenntnisse; 6.6.3 Fazit und Ausblick; Literatur; Kapitel 7; Vorausschauende Produktionsregelung durch simulationsbasierte heuristische Optimierung; 7.1 Einleitung; 7.1.1 Unternehmen; 7.1.2 Wissenschaftliche Partner; 7.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 7.2 Optimierungsaufgabe; 7.2.1 Optimierungsziel; 7.2.2 Zusammenhänge; 7.2.3 Stellgrößen; 7.2.4 Problemklasse(n) - Problemgröße; 7.3 Lösungsansatz 7.3.1 Algorithmen/Systeme7.3.2 Verfahrensablauf; 7.4 Systemund Modellarchitektur; 7.4.1 Systemarchitektur; 7.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens; 7.5 Bewertung des Verfahrens; 7.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität); 7.5.2 Einschränkungen; 7.5.3 Alternativverfahren; 7.6 Fazit und Ausblick; 7.6.1 Herausforderungen; 7.6.2 Erkenntnisse; 7.6.3 Weitere Schritte; Literatur; Kapitel 8; Modellierung und Optimierung von Montageprozessen; 8.1 Einleitung; 8.1.1 Unternehmen; 8.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 8.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 8.2 Optimierungsaufgabe 8.2.1 Optimierungsziel Einführung -- Simulationsgestützte Optimierung -- Simulation -- Optimierung -- Stell- und Zielgrößen -- Kopplung von Simulation und Optimierung -- Fallbeispiele -- Sachwortregister. Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann. Computer science Computer Science Computer simulation Computer science Computer simulation Computer science Computer simulation Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)4138914-1 (DE-627)105639133 (DE-576)209690011 Produktionssystem gnd s (DE-588)4484317-3 (DE-627)239127366 (DE-576)212911783 Logistiksystem gnd s (DE-588)4043664-0 (DE-627)106208705 (DE-576)209057009 Optimierung gnd s (DE-588)4055072-2 (DE-627)106159739 (DE-576)209112050 Simulation gnd DE-101 s (DE-588)4036210-3 (DE-627)106243764 (DE-576)209017090 Logistik gnd s (DE-588)4047347-8 (DE-627)104270551 (DE-576)209073292 Produktion gnd s (DE-588)4176074-8 (DE-627)105359262 (DE-576)209968133 Prozessoptimierung gnd s (DE-588)4176077-3 (DE-627)105359246 (DE-576)20996815X Prozesssimulation gnd (DE-627) Krug, Wilfried (DE-627)1233953672 (DE-576)163953678 oth Rose, Oliver 1966- (DE-588)11532805X (DE-627)551461217 (DE-576)289826578 oth Weigert, Gerald oth 9783642145353 Buchausg. u.d.T. Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Berlin : Springer, 2011 XIX, 220 S. (DE-627)1606242954 (DE-576)333039769 9783642145353 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Heidelberg [u.a.] : Springer, 2011 XIX, 220 S. (DE-627)62993519X 3642145353 9783642145353 https://doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 X:SPRINGER Verlag Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 Resolving-System lizenzpflichtig Volltext https://swbplus.bsz-bw.de/bsz33308358Xinh.htm B:DE-576;springer application/pdf 20110330111317 Verlag Inhaltsverzeichnis (DE-627)638210577 ZDB-2-SEB ZDB-2-STI 2011 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_91 ISIL_DE-HIL3 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_118 ISIL_DE-Kt1 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_136 ISIL_DE-Wis1 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_160 ISIL_DE-755 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_187 ISIL_DE-Ki95 GBV_ILN_213 ISIL_DE-551 GBV_ILN_230 ISIL_DE-552 GBV_ILN_231 ISIL_DE-527 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-291 ISIL_DE-Sa16 ISIL_DE-291-415 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2007 ISIL_DE-352E GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2037 ISIL_DE-747 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2065 ISIL_DE-958 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2108 ISIL_DE-991 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2116 ISIL_DE-949 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2122 ISIL_DE-Vil2 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2144 ISIL_DE-955 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 ISIL_DE-Loer2-1 GBV_ILN_2152 ISIL_DE-941 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2159 ISIL_DE-984 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 GBV ExPruef ZM 9220 Fertigungsplanung, CAP Technik Werkstoffwissenschaften und Fertigungstechnik Fertigung Fertigungsplanung und -steuerung Fertigungsplanung, CAP (DE-627)1271142740 (DE-625)rvk/157217: (DE-576)201142740 QP 500 Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Aufbauelemente des Unternehmens Produktion. Beschaffung und Lagerhaltung Allgemeines (DE-627)1271365960 (DE-625)rvk/141894: (DE-576)201365960 QP 505 Automatisierung und Digitalisierung in Produktion, Beschaffung und Lagerhaltung Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Aufbauelemente des Unternehmens Produktion. Beschaffung und Lagerhaltung Automatisierung und Digitalisierung in Produktion, Beschaffung und Lagerhaltung (DE-627)1270918931 (DE-625)rvk/141895: (DE-576)200918931 QP 220 Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Forschung. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 09-01-11 62 01 0028 1229162429 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 23-02-11 69 01 0009 1217629459 OLR-SEB-ZDB-2-STI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-01-11 70 01 0089 1217694897 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Universität Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. zesp 09-01-11 91 01 3091 1217731415 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. Freie Nutzung im Campusnetz der Hochschule und für registrierte Benutzer z 09-01-11 95 01 3095/1 1249236371 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 12-06-11 100 01 3100 1217645136 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 09-01-11 101 01 3101 1217663703 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 09-01-11 161 01 0960 1217726187 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 09-01-11 164 01 0916 1217724818 OLR-ESP Zugriff nur aus dem Hochschulnetz. Vervielfältigungen nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. z 09-01-11 185 01 3519 1217915311 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 10-01-11 186 01 0519 1240139438 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 03-03-15 231 01 0527 1241309795 OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z 13-05-11 264 01 3264 1217848711 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 09-01-11 293 01 3293 1217755403 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook xf 09-01-11 370 01 4370 1222502577 olr-springer Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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allfieldsSound	9783642145360 978-3-642-14536-0 10.1007/978-3-642-14536-0 doi (DE-627)1650381786 (DE-576)33308358X (DE-599)BSZ33308358X (OCoLC)700443351 (OCoLC)700443351 (OCoLC)1015860926 (EBP)039758850 (DE-He213)978-3-642-14536-0 DE-627 ger DE-627 rakwb ger XA-DE QA76.9.C65 TS155 UGK bicssc COM072000 bisacsh UYM bicssc ZM 9220 rvk (DE-625)rvk/157217: QP 500 rvk (DE-625)rvk/141894: QP 505 rvk (DE-625)rvk/141895: QP 220 rvk (DE-625)rvk/141844: 85.35 bkl 85.32 bkl 50.03 bkl März, Lothar 1965- verfasserin (DE-588)143314548 (DE-627)644436085 (DE-576)336208677 aut Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen herausgegeben von Lothar März, Wilfried Krug, Oliver Rose, Gerald Weigert Berlin, Heidelberg Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011 Online-Ressource (XVI, 244S. 100 Abb, digital) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier VDI-Buch SpringerLink Bücher Includes bibliographical references and index Vorwort; Gliederung des Fachbuchs; Inhalt; Autorenverzeichnis; Teil I; Einführung; Kapitel 1; Simulationsgestützte Optimierung; 1.1 Motivation; 1.2 Hemmnisse und Hürden; 1.3 Zielgruppe; 1.4 Betrachtete Planungsaufgaben; 1.5 Logistische Zielgrößen; 1.6 Rolle der Simulation; 1.7 Rolle der Optimierung; Literatur; Kapitel 2; Simulation; 2.1 Einführung; 2.2 Modellbildung; 2.3 Versuchsplanung; 2.4 Fazit; Literatur; Kapitel 3; Optimierung; 3.1 Begriffsbestimmung; 3.2 Optimierungsverfahren; 3.2.1 Deterministische Verfahren; 3.2.2 Stochastische Verfahren; 3.2.3 Evolutionäre & Genetische Verfahren 3.2.4 Schwellwertverfahren3.2.5 Permutationsverfahren; 3.3 Adaptive Verfahren mit Lernprozess; Literatur; Kapitel 4; Stellund Zielgrößen; 4.1 Stellgrößen; 4.2 Einfache Zielgrößen; 4.3 Mehrfachziele; 4.4 Komplexität von Optimierungsproblemen; Literatur; Kapitel 5; Kopplung von Simulation und Optimierung; 5.1 Kopplungsarten von Simulation und Optimierung; 5.2 Optimierung ist in die Simulation integriert; 5.3 Simulation als Bewertungsfunktion der Optimierung; 5.4 Simulationsergebnisse als Startwert der Optimierung; 5.5 Optimierungsergebnisse zur Konfiguration der Simulation; 5.6 Problemklassen LiteraturTeil II; Fallbeispiele; Kapitel 6; Simulationsgestützte Optimierung von Fertigungsprozessen in der Halbleiterindustrie; 6.1 Einleitung; 6.1.1 Unternehmen; 6.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 6.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 6.2 Optimierungsaufgabe; 6.2.1 Optimierungsziel; 6.2.2 Zusammenhänge; 6.2.3 Stellgrößen; 6.2.4 Problemklasse und Problemgröße; 6.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung; 6.3.1 Algorithmen/Systeme; 6.3.2 Verfahrensablauf; 6.4 System-/Modellarchitektur; 6.4.1 Systemarchitektur; 6.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens 6.5 Bewertung des Verfahrens6.5.1 Ergebnisse; 6.5.2 Einschränkungen; 6.5.3 Alternativverfahren; 6.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen; 6.6.1 Herausforderungen; 6.6.2 Erkenntnisse; 6.6.3 Fazit und Ausblick; Literatur; Kapitel 7; Vorausschauende Produktionsregelung durch simulationsbasierte heuristische Optimierung; 7.1 Einleitung; 7.1.1 Unternehmen; 7.1.2 Wissenschaftliche Partner; 7.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 7.2 Optimierungsaufgabe; 7.2.1 Optimierungsziel; 7.2.2 Zusammenhänge; 7.2.3 Stellgrößen; 7.2.4 Problemklasse(n) - Problemgröße; 7.3 Lösungsansatz 7.3.1 Algorithmen/Systeme7.3.2 Verfahrensablauf; 7.4 Systemund Modellarchitektur; 7.4.1 Systemarchitektur; 7.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens; 7.5 Bewertung des Verfahrens; 7.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität); 7.5.2 Einschränkungen; 7.5.3 Alternativverfahren; 7.6 Fazit und Ausblick; 7.6.1 Herausforderungen; 7.6.2 Erkenntnisse; 7.6.3 Weitere Schritte; Literatur; Kapitel 8; Modellierung und Optimierung von Montageprozessen; 8.1 Einleitung; 8.1.1 Unternehmen; 8.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 8.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 8.2 Optimierungsaufgabe 8.2.1 Optimierungsziel Einführung -- Simulationsgestützte Optimierung -- Simulation -- Optimierung -- Stell- und Zielgrößen -- Kopplung von Simulation und Optimierung -- Fallbeispiele -- Sachwortregister. Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann. Computer science Computer Science Computer simulation Computer science Computer simulation Computer science Computer simulation Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)4138914-1 (DE-627)105639133 (DE-576)209690011 Produktionssystem gnd s (DE-588)4484317-3 (DE-627)239127366 (DE-576)212911783 Logistiksystem gnd s (DE-588)4043664-0 (DE-627)106208705 (DE-576)209057009 Optimierung gnd s (DE-588)4055072-2 (DE-627)106159739 (DE-576)209112050 Simulation gnd DE-101 s (DE-588)4036210-3 (DE-627)106243764 (DE-576)209017090 Logistik gnd s (DE-588)4047347-8 (DE-627)104270551 (DE-576)209073292 Produktion gnd s (DE-588)4176074-8 (DE-627)105359262 (DE-576)209968133 Prozessoptimierung gnd s (DE-588)4176077-3 (DE-627)105359246 (DE-576)20996815X Prozesssimulation gnd (DE-627) Krug, Wilfried (DE-627)1233953672 (DE-576)163953678 oth Rose, Oliver 1966- (DE-588)11532805X (DE-627)551461217 (DE-576)289826578 oth Weigert, Gerald oth 9783642145353 Buchausg. u.d.T. Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Berlin : Springer, 2011 XIX, 220 S. (DE-627)1606242954 (DE-576)333039769 9783642145353 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik Heidelberg [u.a.] : Springer, 2011 XIX, 220 S. (DE-627)62993519X 3642145353 9783642145353 https://doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 X:SPRINGER Verlag Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14536-0 Resolving-System lizenzpflichtig Volltext https://swbplus.bsz-bw.de/bsz33308358Xinh.htm B:DE-576;springer application/pdf 20110330111317 Verlag Inhaltsverzeichnis (DE-627)638210577 ZDB-2-SEB ZDB-2-STI 2011 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_91 ISIL_DE-HIL3 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_118 ISIL_DE-Kt1 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_136 ISIL_DE-Wis1 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_160 ISIL_DE-755 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_187 ISIL_DE-Ki95 GBV_ILN_213 ISIL_DE-551 GBV_ILN_230 ISIL_DE-552 GBV_ILN_231 ISIL_DE-527 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-291 ISIL_DE-Sa16 ISIL_DE-291-415 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2007 ISIL_DE-352E GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2037 ISIL_DE-747 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2065 ISIL_DE-958 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2108 ISIL_DE-991 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2116 ISIL_DE-949 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2122 ISIL_DE-Vil2 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2144 ISIL_DE-955 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 ISIL_DE-Loer2-1 GBV_ILN_2152 ISIL_DE-941 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2159 ISIL_DE-984 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 GBV ExPruef ZM 9220 Fertigungsplanung, CAP Technik Werkstoffwissenschaften und Fertigungstechnik Fertigung Fertigungsplanung und -steuerung Fertigungsplanung, CAP (DE-627)1271142740 (DE-625)rvk/157217: (DE-576)201142740 QP 500 Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Aufbauelemente des Unternehmens Produktion. Beschaffung und Lagerhaltung Allgemeines (DE-627)1271365960 (DE-625)rvk/141894: (DE-576)201365960 QP 505 Automatisierung und Digitalisierung in Produktion, Beschaffung und Lagerhaltung Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Aufbauelemente des Unternehmens Produktion. Beschaffung und Lagerhaltung Automatisierung und Digitalisierung in Produktion, Beschaffung und Lagerhaltung (DE-627)1270918931 (DE-625)rvk/141895: (DE-576)200918931 QP 220 Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Forschung. Rationalisierung und Wachstum des Unternehmens Rationalisierung Allgemeines (DE-627)1271501031 (DE-625)rvk/141844: (DE-576)201501031 85.35 Fertigung SEPA (DE-627)106403729 85.32 Beschaffung Materialwirtschaft SEPA (DE-627)181571323 50.03 Methoden und Techniken der Ingenieurwissenschaften SEPA (DE-627)181571455 BO 045F 003.3 045F 658.5 20 01 0084 1217869395 OLR-SEB CATDESC_SPR-EB z 09-01-11 21 01 0046 1231299088 Freie Nutzung im Campusnetz der Universität und der Hochschulen im Land Bremen zza 08-03-11 22 01 0018 121765335X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Olr-seb-tec Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. zu 09-01-11 23 01 0830 1217665978 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-springer i z 09-01-11 30 01 0104 1217723684 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 09-01-11 62 01 0028 1229162429 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 23-02-11 69 01 0009 1217629459 OLR-SEB-ZDB-2-STI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-01-11 70 01 0089 1217694897 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Universität Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. zesp 09-01-11 91 01 3091 1217731415 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. Freie Nutzung im Campusnetz der Hochschule und für registrierte Benutzer z 09-01-11 95 01 3095/1 1249236371 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 12-06-11 100 01 3100 1217645136 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 09-01-11 101 01 3101 1217663703 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 09-01-11 161 01 0960 1217726187 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 09-01-11 164 01 0916 1217724818 OLR-ESP Zugriff nur aus dem Hochschulnetz. Vervielfältigungen nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. z 09-01-11 185 01 3519 1217915311 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 10-01-11 186 01 0519 1240139438 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Optimierung in Produktion und Logistik</subfield><subfield code="b">Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen</subfield><subfield code="c">herausgegeben von Lothar März, Wilfried Krug, Oliver Rose, Gerald Weigert</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Berlin, Heidelberg</subfield><subfield code="b">Springer-Verlag Berlin Heidelberg</subfield><subfield code="c">2011</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource (XVI, 244S. 100 Abb, digital)</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield 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3.2.2 Stochastische Verfahren; 3.2.3 Evolutionäre & Genetische Verfahren</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">3.2.4 Schwellwertverfahren3.2.5 Permutationsverfahren; 3.3 Adaptive Verfahren mit Lernprozess; Literatur; Kapitel 4; Stellund Zielgrößen; 4.1 Stellgrößen; 4.2 Einfache Zielgrößen; 4.3 Mehrfachziele; 4.4 Komplexität von Optimierungsproblemen; Literatur; Kapitel 5; Kopplung von Simulation und Optimierung; 5.1 Kopplungsarten von Simulation und Optimierung; 5.2 Optimierung ist in die Simulation integriert; 5.3 Simulation als Bewertungsfunktion der Optimierung; 5.4 Simulationsergebnisse als Startwert der Optimierung; 5.5 Optimierungsergebnisse zur Konfiguration der Simulation; 5.6 Problemklassen</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">LiteraturTeil II; Fallbeispiele; Kapitel 6; Simulationsgestützte Optimierung von Fertigungsprozessen in der Halbleiterindustrie; 6.1 Einleitung; 6.1.1 Unternehmen; 6.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 6.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 6.2 Optimierungsaufgabe; 6.2.1 Optimierungsziel; 6.2.2 Zusammenhänge; 6.2.3 Stellgrößen; 6.2.4 Problemklasse und Problemgröße; 6.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung; 6.3.1 Algorithmen/Systeme; 6.3.2 Verfahrensablauf; 6.4 System-/Modellarchitektur; 6.4.1 Systemarchitektur; 6.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">6.5 Bewertung des Verfahrens6.5.1 Ergebnisse; 6.5.2 Einschränkungen; 6.5.3 Alternativverfahren; 6.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen; 6.6.1 Herausforderungen; 6.6.2 Erkenntnisse; 6.6.3 Fazit und Ausblick; Literatur; Kapitel 7; Vorausschauende Produktionsregelung durch simulationsbasierte heuristische Optimierung; 7.1 Einleitung; 7.1.1 Unternehmen; 7.1.2 Wissenschaftliche Partner; 7.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 7.2 Optimierungsaufgabe; 7.2.1 Optimierungsziel; 7.2.2 Zusammenhänge; 7.2.3 Stellgrößen; 7.2.4 Problemklasse(n) - Problemgröße; 7.3 Lösungsansatz</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">7.3.1 Algorithmen/Systeme7.3.2 Verfahrensablauf; 7.4 Systemund Modellarchitektur; 7.4.1 Systemarchitektur; 7.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens; 7.5 Bewertung des Verfahrens; 7.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität); 7.5.2 Einschränkungen; 7.5.3 Alternativverfahren; 7.6 Fazit und Ausblick; 7.6.1 Herausforderungen; 7.6.2 Erkenntnisse; 7.6.3 Weitere Schritte; Literatur; Kapitel 8; Modellierung und Optimierung von Montageprozessen; 8.1 Einleitung; 8.1.1 Unternehmen; 8.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 8.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 8.2 Optimierungsaufgabe</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">8.2.1 Optimierungsziel</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Einführung -- Simulationsgestützte Optimierung -- Simulation -- Optimierung -- Stell- und Zielgrößen -- Kopplung von Simulation und Optimierung -- Fallbeispiele -- Sachwortregister.</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer science</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer Science</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer simulation</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer science</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer simulation</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Computer science</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Computer simulation</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield 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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">zesp</subfield><subfield code="z">09-01-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">91</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3091</subfield><subfield code="b">1217731415</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Freie Nutzung im Campusnetz der Hochschule und für registrierte Benutzer</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">09-01-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">95</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3095/1</subfield><subfield code="b">1249236371</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet</subfield><subfield code="y">z1</subfield><subfield code="z">12-06-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">100</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3100</subfield><subfield code="b">1217645136</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="c">09</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">eBook Springer</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">09-01-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">101</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3101</subfield><subfield code="b">1217663703</subfield><subfield code="c">09</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">eBook Springer</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">09-01-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">105</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0841</subfield><subfield code="b">1285189582</subfield><subfield code="c">05</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">KaufEBook202103</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-ESP</subfield><subfield code="k">Campuslizenz Universität / Technische Hochschule Lübeck. - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">x</subfield><subfield code="z">30-12-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">1217762566</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">09-01-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">118</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3329</subfield><subfield code="b">1217749071</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Campusweiter Zugriff HSA - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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fulltext	… Stellgrößen Bei jeder Optimierungsaufgabe stellt sich naturgemäß die Frage nach dem Opti- mierungsziel. So einfach und selbstverständlich die Fragestellung auch erscheinen mag, erwachsen daraus nicht selten grundlegende Missverständnisse, z. B. wenn man auf die Frage „Was soll optimiert werden?“, als Antwort erhält, „die Reihen- folge“. Oft unterscheidet der Praktiker bzw. Anwender nicht sauber zwischen Ein- fluss- und Zielgrößen. Die Reihenfolge, in der z. B. die Aufträge an einer Maschine bearbeitet werden sollen, ist eine typische Einflussgröße, die sich auf Kenngrößen wie mittlere Durchlaufzeit oder die Auslastung der Maschine auswirken kann. Letz- teres sind dann Zielgrößen, die es zu minimieren (im Fall der Durchlaufzeit) oder zu maximieren gilt (im Fall der Auslastung). Die Frage nach den Einflussgrößen kann nicht losgelöst von den Zielgrößen ge- stellt werden. Stellschrauben gibt es in einem logistischen System naturgemäß vie- le, nur haben nicht alle Einfluss auf jede denkbare Zielgröße, und es ist wenig sinn- voll, unnütze Stellschrauben bei der Optimierung zu berücksichtigen, die dann nur den Rechenaufwand erhöhen. Auf jeden Fall müssen Anwender und Optimierungs- experte bei der Definition der Einflussgrößen eng zusammenarbeiten, denn einer- seits kennt nur der Anwender wirklich die systemspezifischen Stellschrauben und andererseits kann nur der Optimierungsexperte einschätzen, welche Auswirkungen eine bestimmte Einflussgröße auf seinen Algorithmus haben wird. Während in dem einen Produktionssystem vielleicht der Personaleinsatz variabel ist (Schichtsystem, Wochenendarbeit usw.) kann in einem anderen eventuell kurzfristig zusätzliche Maschinenkapazität erschlossen werden. Die Art der zu berücksichtigenden Ein- flussgrößen ist entscheidend für den Charakter des Optimierungsproblems. Grund- sätzlich unterscheidet man drei Typen von Einflussgrößen: Parametervariationen, L. März et al. (Hrsg.), Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik, DOI … 1007/ … -14536-0_4, © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011 Kapitel … Stell- und Zielgrößen Gerald Weigert und Oliver Rose G. Weigert … Fakultät Elektrotechnik & Informationstechnik, Institut für Aufbau- und Verbindungstechnik der Elektronik, Technische Universität Dresden, 01062 Dresden, Deutschland www.avt.et.tu-dresden.de/rosi/ E-Mail: gerald.weigert@tu-dresden.de … Zuordnungen und Permutationen. Durch Parametervariation kann man z. B. die Größe eines Pufferlagers oder die Anzahl von Arbeitsplätzen beeinflussen. Da es sich bei diesen Parametern meist um reelle bzw. ganze Zahlen handelt, ist die Op- timierung unter diesen Bedingungen vergleichsweise einfach. Auf jeden Fall sollte geprüft werden, ob unter solchen Umständen überhaupt ein simulationsgestütztes Optimierungsverfahren erforderlich ist, oder stattdessen mathematische Verfahren wie das Gradientenverfahren oder Lineare Programmierung schneller zum Ziel füh- ren. Bei der Zuordnung oder Auswahl sind die Verhältnisse dagegen schwieriger. Zuordnen kann man z. B. Aufträge zu bestimmten Maschinen aus einer Maschi- nengruppe … aus n, aber auch m aus n, mit m < n); oder für ein Pufferlager kann die Wartedisziplin ausgewählt werden. Typisch für die Zuordnung/Auswahl wie auch für Permutationen ist, dass die Variablen naturgemäß keine reellen Zahlen sind und somit kein natürliches Abstandsmaß in Form z. B. des euklidischen Ab- standes existiert, das wiederum eine wichtige Voraussetzung für die Anwendung z. B. eines Gradientenverfahrens wäre. Das Vorhandensein von Zuordnungs- oder Permutationsvariablen ist generell ein starkes Indiz für die Notwendigkeit simula- tionsgestützter Optimierungsverfahren. Gerade die Permutationen, z. B. in Gestalt von Auftragsreihenfolgen, sind wirksame und darüber hinaus leicht zugängliche Stellschrauben zur Beeinflussung des Ablaufverhaltens. Damit wird auch deutlich, weshalb simulationsgestützte Optimierungsverfahren in Fertigung und Logistik eine so große Bedeutung zukommt. Permutationsvariable haben jedoch noch eine andere, sehr nachteilige Eigenschaft: Die Anzahl der in Frage kommenden Werte (z. B. die Anzahl der unterschiedlichen Reihenfolgen) wächst exponentiell mit der Anzahl der Tauschpartner. Was das für das Optimierungsproblem bedeutet, wird später unter dem Begriff Komplexität noch beleuchtet werden. … Einfache Zielgrößen Sind die Einflussvariablen schließlich festgelegt, müssen die Ziele bestimmt und die Zusammenhänge zwischen den Einfluss- und Zielvariablen beschrieben wer- den. Auf simulationsgestützte Optimierungsverfahren greift man dann zurück, wenn sich dieser Zusammenhang nicht mit Hilfe mathematischer Formeln beschrei- ben lässt oder der dafür erforderliche Aufwand zu hoch ist. Das Simulationsmodell übernimmt in diesem Fall die Rolle der Formel, indem durch Simulation jeder Wer- tekonstellation der Einflussgrößen ein konkreter Zielwert zugeordnet werden kann. Gerade logistische Systeme sind aufgrund ihrer Komplexität und der großen Anzahl von Wechselwirkungen der Systemkomponenten untereinander oft überhaupt nur mit Hilfe von Simulationsmethoden beherrschbar. Darüber hinaus haben Simula- tionsmodelle gegenüber mathematischen Beschreibungen den Vorteil, dass sie für den Anwender anschaulicher sind, wodurch sich nicht zuletzt das Vertrauen in die Optimierungsergebnisse erheblich verbessern lässt. Eine Zielgröße, über die eigentlich immer Einigkeit herrscht, sind die allgemei- nen Kosten, die es zu minimieren gilt. Für ein konkretes Optimierungsprojekt ist G. Weigert und O. Rose … diese globale betriebswirtschaftliche Kenngröße jedoch wenig geeignet. Vielmehr muss das übergeordnete Kostenziel in untergeordnete Teilziele zerlegt werden. So können die Kosten reduziert werden, indem man die Auslastung der Maschinen erhöht, den Bestand im System senkt oder die Liefertermine exakt einhält. Die auf- gezählten untergeordneten Ziele sind logistische Ziele; der Zusammenhang zu den betriebswirtschaftlichen Zielen lässt sich jedoch nicht immer eindeutig herstellen. So ist es schwierig, die Kosteneinsparung, die durch Liefertermintreue erreicht wird, exakt in Euro und Cent anzugeben. Die Überschreitung von Lieferterminen verursacht nicht nur unmittelbar zusätzliche Kosten (späterer Zahlungseingang bis hin zu Vertragsstrafen), die sich noch einigermaßen berechnen ließen, sondern hat auch langfristige Auswirkungen, die schwer zu quantifizieren sind. So können evtl. wichtige Kunden zur Konkurrenz abwandern, ohne dass man den Zusammenhang zu den Terminüberschreitungen immer eindeutig nachweisen kann. Und wenn man es doch kann, ist die Berechnung des entstandenen Schadens meistens schwierig. Schon dieses einfache Beispiel zeigt, dass zwischen logistischen und betriebs- wirtschaftlichen Zielen kein einfacher Zusammenhang herzustellen ist. Dies kann zu vielen Missverständnissen führen und man ist generell gut beraten, sich bei einem Optimierungsprojekt vorwiegend auf abgeleitete, logistische Ziele zu kon- zentrieren. Auch wenn man den Nutzen nicht genau quantifizieren kann, ist es nicht von Nachteil, eine Maschine besser auszulasten, den Bestand innerhalb eines Fer- tigungssystems zu senken oder die Liefertermine weniger oft zu überziehen. Die logistischen Ziele, als im weitesten Sinne von der Zeit abgeleitete Kenngrößen, stehen auch eher in Beziehung zur ereignisdiskreten Simulation als die rein kosten- orientierten Kenngrößen. Die grundlegenden logistischen Zielgrößen werden im Gesetz von Little benannt (Hopp u. Spearman 2001): … 1) Das Gesetz gilt streng genommen nur für unendlich lange Beobachtungsintervalle, hat darüber hinaus aber universelle Gültigkeit und beschreibt sowohl das Verhalten des Gesamtsystems (z. B. der Fabrik) als auch das Verhalten jeder seiner Teile (z. B. einer Maschinengruppe). Unter dem Durchsatz versteht man die Anzahl der Aufträ- ge, die pro Zeiteinheit vom System bedient werden. Zum Bestand zählen alle Auf- träge innerhalb des Systems, die gerade bedient werden bzw. auf Bedienung warten (in der Regel alle Produkte in einer Warteschlange). Die Durchlaufzeit ist eine auf den Auftrag bezogene Größe, die sich aus der Differenz zwischen Systemaustritts- datum und dem Systemeintrittsdatum des Auftrags ergibt. Der Zeitpunkt des Sys- temaustritts fällt zusammen mit dem Ende der Bedienung. Alle drei Kenngrößen kann man für unterschiedliche Zeitintervalle (z. B. Schicht, Woche oder Monat) aber auch für unterschiedliche Teilsysteme bzw. für spezielle Produktspektren be- rechnen. So kann z. B. die Senkung der mittleren Durchlaufzeit aller Aufträge für A-Kunden ein Optimierungsziel sein, oder die Erhöhung des Durchsatzes an der Engpassmaschine. Letzteres ist gleichwertig mit der Erhöhung der Maschinenaus- lastung. Mittlerer Durchsatz = Mittlerer Bestand/Mittlere Durchlaufzeit … Stell- und Zielgrößen … Eine weitere wichtige Zielkategorie ist die Einhaltung der Termine. Damit be- schäftigt sich vor allem die Theorie der Ablaufplanung, wie sie unter anderem von Domschke et al. (1997) ausführlich beschrieben wird. Gerade in wirtschaftlich schwierigen Zeiten und in einem zunehmend turbulenten Umfeld rückt die Termin- treue immer mehr in den Fokus der Unternehmen. Die Einhaltung von Lieferter- minen kann über den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens entscheiden und ist den Kunden inzwischen genauso wichtig wie oder sogar noch wichtiger als die Qualität der Produkte. Die exakte Vorhersage von Terminen, seien es Liefertermine oder Start- und Endtermine bestimmter Arbeitsgänge, ist in den meisten Fällen nur mit Hilfe ereignisdiskreter Simulationsmodelle möglich. Es ist ein weit verbreiteter Irrtum, dass in einem deterministischen System alle Termine mittels einfacher Ta- bellenkalkulation bestimmt werden können. Dieses Verfahren stößt sehr schnell an seine Grenzen, insbesondere dann, wenn die einzelnen Teilprozesse (Arbeitsgänge) um begrenzte Ressourcen konkurrieren, pro Arbeitsgang mehrere dieser Ressour- cen benötigt werden (z. B. Maschine, Personal und Werkzeug) und darüber hinaus verschiedenen Arbeitsgänge miteinander synchronisiert werden müssen (z. B. bei der Montage). Die Berücksichtigung komplexer Rüst- oder Gruppenregeln, von Schicht- und Urlaubsplänen sowie Maschinen- und Personalqualifikationen erzwin- gen geradezu eine Simulation, deren Ergebnis in einem vollständigen Ablaufplan besteht. Aus diesem Ablaufplan lassen sich verschiedene Kenngrößen zur Termin- treue herleiten, wie z. B. die Summe aller oder ausgewählter Terminüberschreitun- gen, die Summe aller oder ausgewählter Terminabweichungen, die Summe aller verspäteten Produkte usw. Hier gilt prinzipiell wie bei den Kenngrößen Durchsatz, Bestand und Durchlaufzeit, dass die Definition der Systemgrenzen Bestandteil der Zielgröße ist. … Mehrfachziele Ziele können sich ändern. Unter den Bedingungen geringerer Nachfrage ist die Ter- mintreue ein wichtiges Ziel, um z. B. Kunden zu gewinnen oder zu halten. Zieht die Nachfrage an, kann z. B. eine hohe und möglichst gleichmäßige Auslastung be- stimmter Ressourcen, d. h. ein hoher Durchsatz (Produktionsausstoß) entscheidend sein. Aber auch innerhalb eines Fertigungssystems können unterschiedliche Ziele bestehen. Bei einem Engpass z. B. wird man eine hohe Auslastung anstreben; bei kostenintensivem Material wird man bestrebt sein, den Bestand niedrig zu halten. Die Ziele können in der Tagschicht andere sein als in der Nachtschicht. Als sei das nicht schon kompliziert genug, haben die Beteiligten, abhängig von ihrer Stellung im Unternehmen, oft unterschiedliche Zielvorstellungen. Während die Verkaufsab- teilung daran interessiert ist, möglichst viele Produkte termingerecht auszuliefern, wird der Schichtleiter einen kontinuierlichen Produktfluss anstreben bzw. unnötige Umrüstungen von Maschinen zu vermeiden suchen. Das Management wird unter anderem darauf dringen, teurere Wochenendeinsätze möglichst zu vermeiden. G. Weigert und O. Rose … Die Erkenntnis daraus ist, dass man in den seltensten Fällen nur mit einem Ein- zelziel konfrontiert wird, vielmehr handelt es sich bei den meisten Optimierungs- projekten um einen Zielkomplex, der sich darüber hinaus auch noch zeitlich ändern kann. Gewöhnlich fasst man einen solchen Zielkomplex in einen Zielvektor zu- sammen: … 2) Die Komponenten ci des Vektors stehen für die Kenngrößen, die durch Simulation ermittelt werden sollen. Das übliche Vorgehen, möglichst alle Ziele bei der Op- timierung zu berücksichtigen, besteht darin, ein Ersatzziel C aus der Summe der Einzelziele ci zu bilden. Die multikriterielle Optimierungsaufgabe wird auf diese Weise wieder in eine einfache Optimierungsaufgabe transformiert. Zweierlei muss bei der Summierung von Einzelzielen unbedingt beachtet werden: Alle Summanden müssen die gleiche Ausrichtung haben, d. h., man sucht bei allen Zielgrößen das Minimum (Maximum). Ist das nicht gewährleistet, werden die entgegengesetzt ausgerichteten Summanden mit − … multipliziert. Die einzelnen Ziele können mit unterschiedlichem Gewicht λi in die Optimie- rung eingehen. Dieses Gewicht ist, im Unterschied zum Wert der Zielgröße, sub- jektiv und wird in der Regel vom Anwender festgelegt. Wichtige Ziele werden mit einem großen, unwichtige mit einem kleineren Gewichtsbetrag bedacht. Im Ergebnis erhält man eine gewichtete Summe. … 3) Betrachtet man die Summe genauer, so fällt ins Auge, dass der Einfluss eines Sum- manden nicht allein durch den Gewichtsfaktor λi, sondern auch durch den Wert ci der Zielgröße selbst bestimmt wird. Was das bedeutet, soll ein einfaches Bei- spiel illustrieren. Angenommen, es soll sowohl die Durchlaufzeit als auch die Maschinenauslastung optimiert werden. Die Durchlaufzeit c1 der Aufträge sei wichtiger als die Auslastung c2 und wird daher mit einem Gewicht von λ … bewertet. Für die Auslastung wählt man einen Faktor λ … = − … so dass man schließlich das Minimum der Ersatzzielfunktion C suchen kann. Auf den ersten Blick scheint das Verhältnis zwischen beiden Zielen gewahrt; die größeren Ef- fekte erreicht man durch Minimierung der Durchlaufzeit. Nimmt man nun aber an, dass die Durchlaufzeit in Stunden gemessen wird und im Mittel … h betra- ge, die Auslastung dagegen in Prozent und somit deutlich größere Zahlenwerte (z. B. … %) annehmen kann, dann setzt sich die Auslastung als Einzelziel durch ( λ … gegen λ2 c2 : − … = − 16) , obwohl der Anwender genau gegensätzliche Absichten verfolgte. Entscheidend ist der Betrag der Summanden insgesamt, nicht der Gewichtsfaktor allein. Oder anders ausgedrückt, zwischen den subjektiv bestimmten Gewichtsfaktoren und den objektiv ermittelten Zielwerten besteht aus arithmetischer Sicht kein Unterschied. c = ( c1 , c2 … , cn ) T( … n ) T C = n λ i −ciC n i i … Stell- und Zielgrößen … Damit nun eine einmal getroffene Bewertung der Teilziele, ausgedrückt in den λ-Werten, nicht wieder verfälscht wird, muss man dafür sorgen, dass die Werte der einzelnen Ziele die gleiche Größenordnung aufweisen. Das erreicht man am ein- fachsten durch eine Normierung: … 4) Für die normierte Zielgröße gilt dann … ≤ r i ≤ … Alle normierten Zielgrößen sind ihrem Betrag nach nun vergleichbar, so dass der λ-Vektor die erwartete Gewichts- verteilung exakt abbildet. Zur Normierung der Zielgrößen benötigt man deren minimalen und maximalen Wert. Wenigstens einer dieser beiden Werte ist aber unbekannt, solange die Opti- mierung noch läuft, so dass, genau genommen, prinzipiell keine exakte Normie- rung möglich ist. Entweder man kennt beide Werte, dann wäre die Optimierung gar nicht notwendig, oder man passt die Normierungsformel jeweils an, wenn ein neuer Maximalwert (Minimalwert) gefunden wurde. Streng genommen müsste man dies natürlich auch für alle bereits gelaufenen Optimierungszyklen tun. Dabei kann man nicht sicher sein, ob der Suchalgorithmus unter den neuen Bedingungen nicht einen anderen Verlauf genommen hätte. Für den Praktiker stellt sich diese Frage nicht in dieser Strenge. Man ersetzt das Minimum bzw. Maximum in der Praxis häufig durch eine untere bzw. obere Schranke für den Zielwert und nimmt dabei in Kauf, dass die normierten Werte nicht exakt im Intervall … ] liegen bzw. dieses Intervall nicht exakt ausfüllen. Die Schranken sollten jedoch möglichst so gewählt werden, dass die normierten Zielwerte annähernd gleiche Größenordnung besitzen. Hat man keine Vorstellung von der Größenordnung eines oder mehrerer Ziele, sollte man sich zunächst einen Schätzwert dafür verschaffen, indem man hinreichend viele initiale Suchschritte vor der eigentlichen Optimierung ausführen lässt. Die Ersatzzielgröße in Form einer gewichteten Summe hat den Vorteil, dass man auf diese Weise beliebig viele Ziele miteinander kombinieren kann und das Problem doch so behandelt, als hätte man nur eine einzelne Zielgröße. Speziel- le Modifikationen der Algorithmen sind nicht erforderlich. Dennoch sollte man sich bei der Formulierung des multikriteriellen Optimierungsproblems über die Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Zielgrößen im Klaren sein. Diese sind häufig kompliziert und nicht einfach zu durchschauen. Letztlich soll das Ergebnis aber für möglichst alle Ziele ein Optimum liefern. Dass dies nicht immer erreich- bar ist, zeigt das folgende Beispiel. Die mittlere Aufenthaltsdauer der Kunden in einem Geschäft steht im Gegensatz zur Auslastung des Verkaufspersonals. Es ist zwar möglich, die Auslastung des Personals zu erhöhen, indem z. B. weniger Ver- käuferinnen eingesetzt werden, aber nur um den Preis, dass die Kunden länger auf Bedienung warten müssen. Dieses klassische Beispiel kann natürlich auch sinngemäß auf Produktionssysteme angewendet werden und ist unter dem Begriff „Dilemma der Ablaufplanung“ allgemein bekannt. Je nachdem, ob das Gewicht mehr in Richtung Personalauslastung oder in Richtung Kundenzufriedenheit ge- legt wird, erhält man eine Lösung, bei der die Auslastung des Personals und die r i = ci − cmini cmaxi − c min i r i i i i i G. Weigert und O. Rose … Verweildauer der Kunden hoch sind oder die Auslastung und die Verweildauer niedrig. Beide Ziele gleichzeitig zu befriedigen gelingt nicht. Dennoch existieren Lösungen, die im Sinne eines Kompromisses optimal sind und unter den gegebe- nen Bedingungen nicht mehr verbessert werden können. Am Beispiel in Abb. … erkennt man, dass es viele Lösungen gibt, bei der man die Auslastung auf einen Wert von … festlegen kann, aber nur eine Lösung, der optimale Kompromiss, er- reicht unter dieser Bedingung eine minimale Verweildauer. Genauso gut kann die Verweildauer festgelegt und dann nach der maximalen Auslastung gefragt werden. Man spricht auch davon, dass die Kompromisslösung alle anderen Lösungen do- miniert, d. h., unter den gegebenen Voraussetzungen die beste ist. Kompromisse lassen sich selbstverständlich auch in höher dimensionalen Zielsystemen finden. Das Prinzip ist das gleiche, nur dass jeweils alle Zielwerte bis auf einen festgehal- ten werden müssen. Die Menge aller optimalen Kompromisse ist die so genannte Pareto-Menge. In erster Näherung bildet die Pareto-Menge die (unvollständige) Hülle (Pareto-Front) der Lösungsmenge, insbesondere dann, wenn es sich, wie in Abb. … dargestellt, um ein konvexes Problem handelt. Lösungen außerhalb der Pareto-Menge zu suchen ist wenig sinnvoll, es sei denn, dass noch andere Kriterien, wie etwa die Robustheit der Lösung, eine Rolle spielen. Operiert man mit der gewichteten Summe der Einzel- ziele, dann liegen alle Lösungen mit äquivalentem Wert der Ersatzzielfunktion auf einer Hyperebene. Für den in Abb. … dargestellten zweidimensionalen Fall sind die Hyperebenen Geraden, deren Neigungswinkel durch den λ-Vektor bestimmt wird. Dieser Neigungswinkel entscheidet über die Auswahl des Optimums inner- Abb. … Kompromisse zur Lösung des Zielkonflikts zwischen Auslastung und Verweildauer in einem Bedienungssystem … Auslastun g … Verweildauer/h … Stell- und Zielgrößen … halb der Pareto-Menge. Je nachdem, in welche Richtung der λ-Vektor gedreht wird, wandert der optimale Kompromiss innerhalb der Pareto-Menge. Die typischen Optimierungsprobleme aus Produktion und Logistik sind fast im- mer diskreter Natur. D. h., bei Such- und Zielraum handelt es sich nicht um ein Kontinuum, sondern um Wolken aus diskreten Punkten, die das Raster für den Op- timierungsalgorithmus bilden. Den Weg, den der Algorithmus auf der Suche nach dem Optimum zurücklegt, kann man sowohl im Such- als auch im Zielraum verfol- gen. In … bzw. … -dimensionalen Räumen lässt sich der Optimierungsprozess zudem gut visualisieren, so dass Unterschiede zwischen den einzelnen Heuristiken schnell ins Auge fallen. Der Suchpfad hängt auch vom Charakter der jeweiligen Einfluss- und Zielgrößen bzw. den Nebenbedingungen ab. Bei den Zielgrößen unterschei- det man z. B. zwischen Zielen, die optimiert werden sollen, und Bedingungen, die mindestens eingehalten werden müssen. So könnte man z. B. nach der minimalen mittleren Durchlaufzeit aller Fertigungsaufträge suchen, unter der Bedingung, dass kein Liefertermin überschritten wird. Die Einhaltung der Termine ist in diesem Fall eine Bedingung, kann aber in einem anderen Zusammenhang ebenso gut auch als zu optimierende Zielgröße aufgefasst werden. Bedingungen oder Restriktionen muss man sich wie Wände vorstellen, die in die Punktwolke eingezogen werden und so den verfügbaren Raum für den Suchalgorithmus einschränken. Es steht natürlich immer in der Verantwortung des Anwenders, dabei das richtige Maß zu wahren. Sind die Beschränkungen zu stark, kann das dazu führen, dass überhaupt keine Lösung existiert, z. B., wenn die Liefertermine gar nicht alle einzuhalten sind. Ganz allgemein lässt sich sagen, dass je zahlreicher und je strenger die Bedingungen sind desto höher die Wahrscheinlichkeit eines Misserfolges ist. Auf der sicheren Seite liegt man natürlich immer dann, wenn im Zielraum gar keine Bedingungen vorgegeben werden. Dann lässt sich, wie oben beschrieben, die grobe Suchrichtung durch den λ-Vektor, also durch die Gewichte der einzelnen Ziel- Abb. … Optimaler Kompromiss bei zwei Zielgrößen c1 und c2 in Abhängigkeit vom λ-Vektor Pareto-Menge Kompromiss λ Lösungsmenge C … min C … max C … max C … min G. Weigert und O. Rose … variablen, vorgeben; eine Lösung wird immer gefunden, auch wenn das Ergebnis nicht zufriedenstellen sollte. Die Festlegung der Gewichte ist jedoch in der Praxis nicht ganz so einfach wie es zu sein scheint. Oft sind sich die Auftraggeber über die Wirkung gar nicht im Klaren und darüber hinaus untereinander über die konkret zu wählenden Werte nicht einig. Der Optimierungsexperte sollte daher die Gewichts- werte stets kritisch hinterfragen und auf die Folgen aufmerksam machen. Es emp- fiehlt sich außerdem, mit Gewichtsverschiebungen zu experimentieren, insbeson- dere dann, wenn die vorgegebenen Werte eher geschätzt sind. Man kann das Prob- lem der Gewichte auch dadurch umgehen, dass man eine ganz andere Suchstrategie wählt. Man sucht zunächst entlang nur einer Koordinatenachse im Zielraum, d. h., es wird nur nach einem ausgewählten Ziel optimiert. Das gefundene Optimum lässt sich anschließend in eine (mehr oder weniger harte) Bedingung für diese Zielgröße umwandeln, mit der der Optimierungsprozess entlang der nächsten Achse fortge- setzt werden kann. Die Strategie verzichtet formal auf die Gewichtsfaktoren, nimmt aber dennoch ein Ranking unter den Zielgrößen vor, indem mit dem wichtigsten Ziel begonnen, und in der Rangordnung der Ziele fortgesetzt wird. Der Nachteil ist, dass durch das sukzessive Einziehen von Restriktionen nicht der gesamte Zielraum für die Suche zur Verfügung steht und somit das globale Optimum auch außerhalb der Reichweite des Algorithmus liegen kann. Außerdem werden Wechselwirkungen zwischen den Faktoren nicht berücksichtigt (Sauer et al. 2003). … Komplexität von Optimierungsproblemen Simulationsgestützte heuristische Optimierungsverfahren erfordern einen enormen Rechenaufwand. Letztlich scheinen die Methoden auch nicht sonderlich elegant zu sein, eher erinnern sie mehr oder weniger an systematisches Probieren. Es stellt sich dem Praktiker daher oft die Frage, ob es nicht effizientere Verfahren gibt. Antwor- ten findet man in der Komplexitätstheorie, einem speziellen Gebiet der Mathema- tik bzw. der theoretischen Informatik. Die folgenden kurzen Ausführungen sollen beim Praktiker die Sensibilität für den Schwierigkeitsgrad wecken, der in vielen diskreten Optimierungsaufgaben steckt, ohne sich dabei allzu sehr in komplizierten wissenschaftlichen Definitionen zu verlieren. Um die Effizienz eines Algorithmus bewerten zu können, setzt man z. B. die Zahl der Rechenschritte, die im ungünstigsten Fall ( worst case) notwendig sind, um das Optimum zu finden, in Beziehung zur Größe des Problems. Ein Maß für die Größe eines Problems ist in Produktion und Logistik gewöhnlich die Anzahl der im System befindlichen Aufträge oder die Anzahl der Ressourcen. Wir wollen annehmen, dass in einem Fertigungssystem für n Aufträge die Zykluszeit minimiert werden soll. Eine denkbare Einflussgröße wäre die Kapazität der Pufferlager vor einzelnen Maschinen. Würde man z. B. nur vor einer Maschine die Pufferlager- kapazität zwischen … und n in Einerschritten variieren, könnte man das Optimum durch Probieren sicher leicht finden. Variiert man die Kapazität weiterer Puffer- lager, d. h., definiert man weitere Einflussvariable, so vergrößert sich die Anzahl … Stell- und Zielgrößen … der durchzurechnenden Varianten. Für den Fall, dass k Einflussvariable vorliegen, benötigt man für die vollständige Enumeration jedoch nicht mehr als insgesamt nk Varianten. Variiert man dagegen eine einzige Auftragsreihenfolge, z. B. vor der Engpassmaschine, so besitzt diese Permutationsvariable allein schon insgesamt n! (sprich n-Fakultät = … n) Werte. Näherungsweise kann man die Fakultät auch mit Hilfe der Stirlingschen Formel berechnen: … 5) In beiden Problemrepräsentationen wächst die Anzahl der Rechenschritte mit der Größe des Problems, im ersten Fall jedoch „nur“ polynomiell und im zweiten Fall exponentiell. Das heißt, im ersten Fall steht die Größe n nur in der Basis, im zweiten aber im Exponenten des Potenzausdrucks. Erhält man bei … Aufträgen ca. … Mio., so sind es bei … Aufträgen bereits mehr als … 1018 mögliche Reihenfolgen. Es ist keineswegs übertrieben zu sagen, dass der Aufwand zur Berechnung optimaler Reihenfolgen mit der Größe des Problems geradezu explodiert. Man sagt auch, dass Probleme des ersten Typs effizient lösbar sind, die des zweiten Typs dagegen nicht. Nun könnte man natürlich meinen, dass es ja eben die Aufgabe der Optimierung sein sollte, für ein so einfaches Problem wie es das Reihenfolgeproblem schein- bar ist, eine Lösung innerhalb akzeptabler Zeitgrenzen anzubieten. Leider kennt man bis heute keinen Algorithmus, der sicher zum Optimum führt, und bei dem die Rechenzeit (oder der benötigte Speicherplatz) trotzdem nicht „explodiert“. Alles, was als praktikable Lösung angeboten werden kann, sind Heuristiken, die sich mög- lichst gut dem Optimum nähern bzw. es im Einzelfall auch erreichen können, aber ohne dass ein exakter Nachweis geführt werden könnte, dass es sich bei der Lösung auch tatsächlich um das Optimum handelt. Das Reihenfolgeproblem teilt sein Schicksal mit vielen anderen Problemen, wie z. B. dem sogenannten Rundreiseproblem. Auch hier soll eine optimale Reihenfol- ge, diesmal die Abfolge der Stationen einer Rundreise, die Einflussgröße, gefunden werden, so dass der Reiseweg, die Zielgröße, möglichst kurz ist. Es ist offensicht- lich, dass trotz der unterschiedlichen Fragestellungen zwischen dem Reihenfolge- und dem Rundreiseproblem eine gewisse Verwandtschaft besteht. Tatsächlich lässt sich auch das Rundreiseproblem effizient in ein Reihenfolgeproblem transformie- ren und umgekehrt. Das heißt, man löst zwei Probleme in einem. Es gibt noch zahl- lose weitere Probleme, die sich nicht effizient lösen lassen, aber für die eine effi- ziente Transformation auf wenigstens eines der bereits einschlägig bekannten, als schwer lösbar geltenden Probleme existiert, darunter auch solche, die auf den ersten Blick überhaupt keine Ähnlichkeit mit den Fragestellungen aus Produktion und Logistik aufweisen. Stellvertretend sei hier nur auf das Problem der Primzahlen- zerlegung verwiesen, auf dessen extrem hohen Lösungsaufwand man immerhin so fest vertraut, dass damit unter anderem die Geheimnummern unserer Kreditkarten verschlüsselt werden. Ohne weiter auf die Einzelheiten eingehen zu wollen, kann festgehalten werden, dass zwei Bedingungen entscheidend dafür sind, ein Problem als schwierig einzustufen: n! ≈ √ 2π n n e n n … n n e n G. Weigert und O. Rose … Die Rechenzeit aller bekannten Lösungsalgorithmen für dieses Problem „explo- dieren“ bei hinreichender Größe. • Es gibt eine effiziente Transformation (Algorithmus mit polynomiellem Auf- wand) in wenigstens eines der Probleme aus dieser Klasse. Sind diese beiden Bedingungen erfüllt, bezeichnet man das Problem als NP (nicht polynomiell)-vollständig. Oder man spricht auch davon, dass das Problem aus der Klasse NP sei, im Gegensatz zur Klasse P (polynomiell). Die zweite Bedingung ist eigentlich rekursiver Natur, durch die die Klasse NP durch neue, noch unbekannte, Optimierungsprobleme erweitert werden kann. Da alle Optimierungsprobleme in NP durch effiziente Transformationen miteinander zusammenhängen, wären auch alle Probleme in NP mit einem Schlag gelöst, wenn es gelänge, ein einziges Pro- blem aus NP effizient zu lösen. Bisher ist das aber noch niemandem gelungen. Im Gegenteil, die Menge der NP-schweren Probleme wird größer. Es hat somit den Anschein, dass es in unserer Welt allgemein, und leider auch und insbesondere in der Welt der Produktion und Logistik, diese zwei Klassen von Optimierungsauf- gaben gibt. Das heißt zwar noch nicht, dass Probleme aus der Klasse P immer und Probleme aus NP nicht lösbar sind, aber die Gefahr, dass die Rechenzeit eines NP- schweren Problems zu groß wird, um noch rechtzeitig gelöst werden zu können, ist sehr realistisch. Insbesondere für diese Klasse von Problemen stellen die simu- lationsgestützten heuristischen Optimierungsverfahren eine wertvolle Option dar (Domschke et al. 1997). Literatur Domschke W, Scholl A, Voß S (1997) Produktionsplanung: Ablauforganisatorische Aspekte. Springer, Berlin Hopp W, Spearman M (2001) Factory physics. McGraw-Hill/Irwin, New York Sauer W et al (2003) Prozesstechnologie der Elektronik – Modellierung, Simulation und Optimie- rung der Fertigung. Fachbuchverlag Leipzig im Carl Hanser Verlag, München … Stell- und Zielgrößen
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Optimierung in Produktion und Logistik</subfield><subfield code="b">Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen</subfield><subfield code="c">herausgegeben von Lothar März, Wilfried Krug, Oliver Rose, Gerald Weigert</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Berlin, Heidelberg</subfield><subfield code="b">Springer-Verlag Berlin Heidelberg</subfield><subfield code="c">2011</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource (XVI, 244S. 100 Abb, digital)</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield 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3.2.2 Stochastische Verfahren; 3.2.3 Evolutionäre & Genetische Verfahren</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">3.2.4 Schwellwertverfahren3.2.5 Permutationsverfahren; 3.3 Adaptive Verfahren mit Lernprozess; Literatur; Kapitel 4; Stellund Zielgrößen; 4.1 Stellgrößen; 4.2 Einfache Zielgrößen; 4.3 Mehrfachziele; 4.4 Komplexität von Optimierungsproblemen; Literatur; Kapitel 5; Kopplung von Simulation und Optimierung; 5.1 Kopplungsarten von Simulation und Optimierung; 5.2 Optimierung ist in die Simulation integriert; 5.3 Simulation als Bewertungsfunktion der Optimierung; 5.4 Simulationsergebnisse als Startwert der Optimierung; 5.5 Optimierungsergebnisse zur Konfiguration der Simulation; 5.6 Problemklassen</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">LiteraturTeil II; Fallbeispiele; Kapitel 6; Simulationsgestützte Optimierung von Fertigungsprozessen in der Halbleiterindustrie; 6.1 Einleitung; 6.1.1 Unternehmen; 6.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 6.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 6.2 Optimierungsaufgabe; 6.2.1 Optimierungsziel; 6.2.2 Zusammenhänge; 6.2.3 Stellgrößen; 6.2.4 Problemklasse und Problemgröße; 6.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung; 6.3.1 Algorithmen/Systeme; 6.3.2 Verfahrensablauf; 6.4 System-/Modellarchitektur; 6.4.1 Systemarchitektur; 6.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">6.5 Bewertung des Verfahrens6.5.1 Ergebnisse; 6.5.2 Einschränkungen; 6.5.3 Alternativverfahren; 6.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen; 6.6.1 Herausforderungen; 6.6.2 Erkenntnisse; 6.6.3 Fazit und Ausblick; Literatur; Kapitel 7; Vorausschauende Produktionsregelung durch simulationsbasierte heuristische Optimierung; 7.1 Einleitung; 7.1.1 Unternehmen; 7.1.2 Wissenschaftliche Partner; 7.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 7.2 Optimierungsaufgabe; 7.2.1 Optimierungsziel; 7.2.2 Zusammenhänge; 7.2.3 Stellgrößen; 7.2.4 Problemklasse(n) - Problemgröße; 7.3 Lösungsansatz</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">7.3.1 Algorithmen/Systeme7.3.2 Verfahrensablauf; 7.4 Systemund Modellarchitektur; 7.4.1 Systemarchitektur; 7.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens; 7.5 Bewertung des Verfahrens; 7.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität); 7.5.2 Einschränkungen; 7.5.3 Alternativverfahren; 7.6 Fazit und Ausblick; 7.6.1 Herausforderungen; 7.6.2 Erkenntnisse; 7.6.3 Weitere Schritte; Literatur; Kapitel 8; Modellierung und Optimierung von Montageprozessen; 8.1 Einleitung; 8.1.1 Unternehmen; 8.1.2 Wissenschaftlicher Partner; 8.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung; 8.2 Optimierungsaufgabe</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">8.2.1 Optimierungsziel</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Einführung -- Simulationsgestützte Optimierung -- Simulation -- Optimierung -- Stell- und Zielgrößen -- Kopplung von Simulation und Optimierung -- Fallbeispiele -- Sachwortregister.</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer science</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer Science</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer simulation</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer science</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer simulation</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Computer science</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Computer simulation</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield 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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">zesp</subfield><subfield code="z">09-01-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">91</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3091</subfield><subfield code="b">1217731415</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Freie Nutzung im Campusnetz der Hochschule und für registrierte Benutzer</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">09-01-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">95</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3095/1</subfield><subfield code="b">1249236371</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet</subfield><subfield code="y">z1</subfield><subfield code="z">12-06-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">100</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3100</subfield><subfield code="b">1217645136</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="c">09</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">eBook Springer</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">09-01-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">101</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3101</subfield><subfield code="b">1217663703</subfield><subfield code="c">09</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">eBook Springer</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">09-01-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">105</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0841</subfield><subfield code="b">1285189582</subfield><subfield code="c">05</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">KaufEBook202103</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-ESP</subfield><subfield code="k">Campuslizenz Universität / Technische Hochschule Lübeck. - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">x</subfield><subfield code="z">30-12-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">1217762566</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">09-01-11</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">118</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3329</subfield><subfield code="b">1217749071</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Campusweiter Zugriff HSA - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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