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978-3-943104-02-8Kooperative adaptive Ablaufsteuerung fr innerbetriebliche Materialflusssysteme Autor: Gerd Heiserich ISBN: 978 3 943104 02 8 Dissertation, Leibniz Universitt Hannover, 2011 Herausgeber der Reihe: Ludger Overmeyer Band Nr.: ITA 01 2011 Umfang: 129 Seiten, 33 Abbildungen Schlagworte: Intralogistik, Crossdocking, Simulation, Einsatzstrategie, bestrkendes Lernen Kurzfassung: Vor dem Hintergrund sich kontinuierlich und dynamisch ndernder Anforderungen in
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Kooperative adaptive Ablaufsteuerung für innerbetriebliche Materialflusssysteme

Autor: Gerd Heiserich

ISBN: 978-3-943104-02-8

Dissertation, Leibniz Universität Hannover, 2011

Herausgeber der Reihe: Ludger Overmeyer

Band-Nr.: ITA 01/2011

Umfang: 129 Seiten, 33 Abbildungen

Schlagworte: Intralogistik, Crossdocking, Simulation, Einsatzstrategie, bestärkendes Lernen

Kurzfassung: Vor dem Hintergrund sich kontinuierlich und dynamisch ändernder Anforderungen in Produktion und Logistik müssen sich Materialflusssysteme zukünftig durch eine verbesserte Flexibilität und Adaptivität auszeichnen. Dies gilt besonders für den innerbetrieblichen Materialfluss in Lagerwesen und Distribution, da dieser durch wesentlich kürzere Prozesszeiten gekennzeichnet ist als der externe Gütertransport. In dieser Arbeit wird ein Verfahren entwickelt, das es erlaubt, mit Hilfe des bestärkenden Lernens automatisch eine Einsatzstrategie für mehrere Transportfahrzeuge in einem gegebenen Szenario zu ermitteln. Das Verfahren wird am Anwendungsbeispiel eines Crossdocking-Zentrums in einem Simulationsmodell implementiert und im Vergleich zu herkömmlichen heuristischen Einsatzstrategien bewertet. Für eine konfigurierbare Anordnung erzeugt das Modell eine Entscheidungstabelle, die sich für die Verhaltenssteuerung der Transportmittel im realen System eignet. Die sich ergebenden Lösungen besitzen adaptive Eigenschaften, da Aktionen jeweils in Abhängigkeit von der momentan vorliegenden Einsatzsituation gewählt werden. Daraus resultiert gegenüber den betrachteten Heuristiken eine Verbesserung von Leistungskenngrößen, insbesondere unter im Voraus nur ungenau bekannten Randbedingungen.

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