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PROGNOSE_NLD Entwicklung von Prognoseverfahren für die Produktionsprogrammplanung auf Basis von Vorhersagemodellen der Nichtlinearen Dynamik Da die Kundennachfrage im Allgemeinen starken Schwankungen unterworfen ist, hat eine präzise Absatzvorhersage für eine effektive Produktionsplanung und -steuerung (PPS) eine sehr hohe Bedeutung. Diese ermittelt auf der Grundlage einer Bedarfsprognose das Produktionsprogramm, die Materialbedarfe und die Produktionsprozesse und führt unter anderem zu einem effizienten Einsatz der vorhandenen Ressourcen. Zum einen ist dies von großer Wichtigkeit für die Planung innerhalb einzelner Unternehmen, findet aber zum anderen in den letzten Jahren vermehrt in der Optimierung von Lieferketten und netzwerken Beachtung. In der Regel erfolgt die Vorhersage durch eine Analyse und anschließende Extrapolation vorangegangener Bedarfswerte. Dabei kommen unterschiedliche Methoden zum Einsatz, wie zum Beispiel statistische Verfahren, lineare Methoden wie z.B. das ARIMA-Modell, künstliche neuronale Netze, Fuzzy- oder Expertensysteme. Weitere Möglichkeiten der Prognose stammen aus dem Bereich der nichtlinearen Dynamik. Hier existieren bereits in anderen Anwendungsbereichen erprobte Methoden. In diesem Projekt wurden Methoden der nichtlinearen Dynamik zur Prognose regelmäßiger und sporadischer Zeitreihen der Kundennachfrage adaptiert. Weitreichende Evaluationen ergaben, dass diese Methoden insbesondere Potenzial zur Prognose komplexer, dynamischer Zeitreihen bieten. Ansprechpartner: S. Oelker   Förderung durch: DFG Laufzeit: 01.04.2011 - 30.09.2012 Publikationen des Projekts ansehen Alle Projekte ansehen |
