Blick ins Buch

PPS mit Neuronalen Netzen

Analyse unter Berücksichtigung der Besonderheiten der Verfahrensindustrie. 21,0 cm / 14,8 cm / 1,4 cm ( B/H/T )
EAN 9783824463701
44,99 €
inkl. MwSt.
248 Seiten
September 1996
Deutscher Universitätsverlag

Neuronale Netze sind informationsverarbeitende Systeme, die sich an der Struktur und Funktionsweise des Gehirns orientieren. Das Leistungspotential dieses Forschungszweigs der Künstlichen Intelligenz wird in jüngster Zeit intensiv für betriebswirtschaftliche Fragestellungen diskutiert. Aufbauend auf den Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung und den Spezifika der Verfahrensindustrie untersucht Constantin May, welchen grundsätzlichen Beitrag Neuronale Netze zur Produktionsplanung und -steuerung zu leisten vermögen. Ferner werden die Grundlagen Neuronaler Netze und deren Realisierung erläutert. Auf der Basis einer Modellierung fiktiver und realer Produktionsprozesse in der Verfahrensindustrie untermauert der Autor die theoretisch gewonnenen Ergebnisse

Dr. Constantin May ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Produktionswirtschaft, Industriebetriebslehre und Allgemeine Betriebswirtschaftslehre der Katholischen Universität Eichstätt.

1. Problemstellung und Gang der Untersuchung.- 2. Produktionsplanung und -Steuerung in der Verfahrensindustrie.- 2.1 Grundlagen der Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.2 Abgrenzung der Verfahrensindustrie von der Fertigungsindustrie.- 2.3 Eignung von PPS-Systemen der Fertigungsindustrie für die Verfahrensindustrie.- 2.4 Analyse von Lösungsansätzen für die Produktionsplanung und -Steuerung in der Verfahrensindustrie.- 3. Grundlagen Neuronaler Netze.- 3.1 Entwicklungsgeschichte Neuronaler Netze.- 3.2 Begriffliche Abgrenzung.- 3.3 Aufbau Neuronaler Netze.- 3.4 Neuronale Netze für unterschiedliche Anwendungsfelder.- 3.5 Technologische Realisierung.- 3.6 Vorgehensweise bei der Entwicklung Neuronaler Netze.- 4. Neuronale Netze in der Produktionsplanung und -Steuerung.- 4.1 Unterstützungspotential Neuronaler Netze für PPS-Systeme.- 4.2 Produktionsmodellierung mit Neuronalen Netzen für die Verfahrensindustrie.- 5. Zusammenfassung.- Literatur.

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