Das Fachgebiet ITPL wurde zum Oktober 2010 neu an der TU Dortmund gegründet. Damit ist genau ein dutzend Betriebsjahre erreicht, und der Leiter des Fachgebietes kann vor dieser Periode auf exakt zwei weitere dutzend Jahre beim Fraunhofer-Institut in Berlin zurückblicken. Neun Weggefährten haben zurück und vorausgedacht und sind für ein Festkolloquium in Dortmund zusammengekommen. Die Zusammenfassungen der Kolloquiumsvorträge bilden diesen vierten Band der ITPL-Fortschrittsberichte. Darüber hinaus haben die jungen Wissenschaftler, die am ITPL die Promotion anstreben und einen entsprechenden Forschungsstand aufweisen, ebenfalls ihr Vorhaben auf zwei Seiten für diesen Bericht zusammengefasst und auf dem Kolloquium in einem Science Slam präsentiert.
Fachlich decken die Vorträge einen weiten interdisziplinären Bereich ab, der seinen Fokus in der ereignisdiskreten Simulation findet und durch angrenzende Themen wie Visualisierung, Geschäftsprozessmanagement, Digitalisierung, maschinelles Lernen oder Referenzmodelle bereichert wird. Anwendungen adressieren beispielsweise Produktion und Produktions- sowie Absatzplanung; Transportsysteme, Supply Chains und Distribution; sowie datengetriebene Prozesse beispielsweise für Qualitätssicherungsaufgaben, Nachverfolgbarkeit und Zuverlässigkeitsprognosen.
Aktualisiert: 2023-01-01
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Ein elementarer Schritt zur Beherrschbarkeit der Supply Chain ist die Identifikation von Wirkzusammenhängen, die sich in den logistischen Transaktionen spiegeln. Aufgrund der unüberschaubaren Datenmenge kann die Entdeckung von komplexen Wirkzusammenhängen nicht manuell erfolgen. Die Dissertationsschrift stellt eine Methode zur Entdeckung von Wissen, wie beispielsweise den Wirkzusammenhängen, vor und diskutiert die Berücksichtigung von Kontextwissen in den einzelnen Vorgehensmodellphasen. Ein Schwerpunkt der entwickelten
Methode ist die Integration einer modellbegleitenden Verifikation und Validierung in ein Vorgehensmodell der Wissensentdeckung. Durch einen neuartigen Einsatz der Simulation erweitert die Arbeit zudem die existierenden Verifikationsmöglichkeiten des Knowledge Discovery in Databases. Um einen Einsatz des Modells auch bei unzureichender Datenlage zu ermöglichen werden abschließend Konzepte des Data Farmings als Methodenelement eingeführt. Die praktische Anwendbarkeit der in dieser Arbeit entwickelten Methode wird anhand von Transaktionsdaten eines Elektronikkleingeräteherstellers sowie einem Data-Farming-Modell demonstriert.
Aktualisiert: 2019-06-18
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