Auf der Grundlage der Theorie Unscharfer Mengen (Fuzzy Sets Theory) und der Profilvergleichsmethode wird ein Lösungsweg erarbeitet, der es ermöglicht, die durch Menschen zu vollziehenden Beurteilungen partieller Anforderungen und Qualifikationen differenziert zu er- fassen. Und zwar so, dass die Ableitung einer Gesamtaussage über die Eignung eines Arbeitnehmers für einen Arbeitsplatz einem Elektronen- rechner übertragen werden kann. Damit schlägt die erarbeitete Konzeption eine Brücke zwischen rein technokratischer und rein intuitiver Entscheidungsfindung. Ein Faktum, das ihre Einsatz- möglichkeit auf viele Aufgabenstellungen erweitert, die gegenwärtig aufgrund einer unzureichend fundierten Datenbasis bzw. ohne aus- reichende Synthese der Daten zu grösseren Zusammenhängen bewältigt werden müssen.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Trotz einer permanenten Weiterentwicklung der in der Praxis weit verbreiteten hierarchisch-funktional strukturierten Planungssysteme konnten die Probleme der Produktionsplanung bislang nicht überzeugend gelöst werden. Als Alternative werden deshalb Konzepte analysiert, die Dispositionsfunktionen integrieren und das Dispositionsproblem nach objekt- bzw. produktbezogenen Kriterien hierarchisch strukturieren, wobei auch dezentrale Konzepte erwogen werden. Um die Vorteile objektbezogener Modelle zu nutzen und gleichzeitig unvorhergesehene Ereignisse adäquat zu antizipieren, wird das Konzept HIerarchische PROduktionsplanung mit Fuzzy Interaktiven Tools (HIPROFIT) entwickelt. HIPROFIT umfaßt u.a. das neue fuzzy-clusteranalytische Verfahren (CLAZZI) sowie das Fuzzy-Mehrzielsatisfizierungsverfahren FULPAL.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Das grundlegende Bayes-Entscheidungsmodell wird durch die Verallgemeinerung der Zustands-, Alternativen- und Informationenräume auf unscharfe Mengen neu gestaltet. Es wird ein Weg aufgezeigt, wie eine durchzusetzende optimale Entscheidung herbeigeführt werden kann, obwohl nur unscharfe Vorstellungen über die Gegenwart und vor allem die Zukunft zunächst vorliegen. Abschliessend werden Ueberlegungen zur Wertschätzung unscharfer Informationen angestellt.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Aufgrund der Zukunftsbezogenheit von Investitionsentscheidungen lassen sich im Entscheidungszeitpunkt die relevanten Planungsdaten häufig nur ungenau festlegen. In der vorliegenden Arbeit werden lineare Optimierungsansätze diskutiert, die auf der Theorie unscharfer Mengen basieren und daher in der Lage sind, auch lediglich vage vorgebbare Daten zu verarbeiten. Es wird gezeigt, dass sich die Lösung solcher Probleme mit Hilfe deterministischer LP-Ersatzmodelle berechnen lässt. Dabei können auch wahrscheinlichkeitstheoretische Elemente in diese Fuzzy-Modelle eingehen. Weiterhin wird dargelegt, wie sich sowohl ertrag- als auch substanzsteuerliche Komponenten ins Fuzzy-Investitionsmodell integrieren lassen und damit zu einer realitätskonformen Modellierung des Investitionsproblems führen.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Mit FDBES wird in dieser Arbeit der Versuch unternommen, ein Expertensystem mit der Fähigkeit zur Verarbeitung unscharfer Mengen und Zahlen zu entwickeln, das hinsichtlich seines Inferenzsystems und der Struktur der gespeicherten Daten auch die Fertigkeiten einer Fuzzydatenbank erbringt. In FDBES werden Fakten und Produktionsregeln auf der Basis der relationalen Zuweisungsgleichung separat voneinander repräsentiert. Die Inferenzmaschine von FDBES, das Inferenzsystem FISC, wird auf Grundlage des Mustervergleichs als ein allgemein einsetzbares Inferenzsystem entwickelt. FISC kann sowohl fuzzyrelational als auch fuzzydeduktiv inferieren und ermöglicht auch die Verarbeitung operativer Produktionsregeln. Darüber hinaus zeigt die Arbeit anhand von mehreren Beispielen die Anwendungsmöglichkeiten von FDBES in schwachstrukturierten betrieblichen Problemsituationen. Eine Methodologie zum Entwurf von Fuzzyexpertensystemen wird ebenfalls dargestellt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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