PPS mit Neuronalen Netzen

1. Problemstellung und Gang der Untersuchung.- 2. Produktionsplanung und -Steuerung in der Verfahrensindustrie.- 2.1 Grundlagen der Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.1.1 Aufgaben der Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.1.2 Ziele der Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.1.3 Stufenkonzepte der Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.1.4 EDV-Systeme zur Produktionsplanung und -Steuerung.- 2.2 Abgrenzung der Verfahrensindustrie von der Fertigungsindustrie.- 2.3 Eignung von PPS-Systemen der Fertigungsindustrie für die Verfahrensindustrie.- 2.3.1 Vergleichende Analyse der informationstechnischen Strukturen.- 2.3.2 Besonderheiten der Produktion in der Verfahrensindustrie.- 2.3.2.1 Überblick über die Besonderheiten der Produktion in der Verfahrensindustrie.- 2.3.2.2 Umgruppierende und analytische Stoffverwertung.- 2.3.2.3 Kuppelproduktion.- 2.3.2.4 Zyklischer Materialfluß.- 2.3.2.5 Nichtlineare Produktionsprozesse.- 2.3.2.6 Fließgüter.- 2.3.2.7 Partie-und Chargenproduktion.- 2.3.3 Anforderungen an PPS-Systeme für die Verfahrensindustrie.- 2.4 Analyse von Lösungsansätzen für die Produktionsplanung und -Steuerung in der Verfahrensindustrie.- 2.4.1 Datenmodellierung.- 2.4.2 Produktionsmodellierung.- 2.4.2.1 Input-Output-Analyse.- 2.4.2.2 Aktivitätsanalyse.- 2.4.2.3 Pichler-Modelle.- 2.4.3 Realisierung des Rezepturkonzepts.- 2.4.4 Einsatz spezieller PPS-Systeme für die Verfahrensindustrie.- 2.4.4.1 Das System PROCESS/1.- 2.4.4.2 Das System PRISM.- 2.4.4.3 Das System TROPOS.- 2.4.5 Defizite der Lösungsansätze.- 3. Grundlagen Neuronaler Netze.- 3.1 Entwicklungsgeschichte Neuronaler Netze.- 3.2 Begriffliche Abgrenzung.- 3.3 Aufbau Neuronaler Netze.- 3.3.1 Grundlegende Merkmale Neuronaler Netze.- 3.3.1.1 Neuronen-Modell.- 3.3.1.2 Netzarchitektur.- 3.3.1.3 Lernverfahren.- 3.3.2 Ausprägungen der Merkmale bei verschiedenen Netztypen.- 3.3.2.1 Das Backpropagation-Netz.- 3.3.2.2 Das Hopfield-Netz.- 3.3.2.3 Das Kohonen-Netz.- 3.4 Neuronale Netze für unterschiedliche Anwendungsfelder.- 3.4.1 Klassifikation der Anwendungsfelder.- 3.4.2 Arten der Informationsverarbeitung in Neuronalen Netze.- 3.4.2.1 Funktionsoptimierende Neuronale Netze.- 3.4.2.2 Funktionsbildende Neuronale Netze.- 3.4.3 Bewertung Neuronaler Netze.- 3.5 Technologische Realisierung.- 3.5.1 Neuro-Hardware.- 3.5.1.1 Emulation durch Mehrzweckprozessoren.- 3.5.1.2 Implementierung auf Neuro-Prozessoren.- 3.4.2 Neuro-Software.- 3.5.2.1 Erscheinungsformen von Neuro-Software.- 3.5.2.2 Beurteilung von Neuro-Software.- 3.5.2.3 Vergleichende Gegenüberstellung ausgewählter Neuro-Softwaresysteme.- 3.6 Vorgehensweise bei der Entwicklung Neuronaler Netze.- 3.6.1 Prozeß der Entwicklung Neuronaler Netze.- 3.6.2 Datenaufbereitung.- 3.6.2.1 Überprüfung der Daten.- 3.6.2.2 Spezifizierung der Input- und Outputvektoren.- 3.6.2.3 Datenpräsentation.- 3.6.2.4 Auswahl der Trainings- und Testdatensätze.- 3.6.3 Konzipierung des Netzes.- 3.6.4 Lernvorgang und Beurteilung der Lernergebnisse.- 3.6.5 Einsatz des Neuronalen Netzes.- 4. Neuronale Netze in der Produktionsplanung und -Steuerung.- 4.1 Unterstützungspotential Neuronaler Netze für PPS-Systeme.- 4.1.1 Unmittelbare Funktionsunterstützung für PPS-Systeme.- 4.1.2 Mittelbare Funktionsunterstützung für PPS-Systeme.- 4.1.3 Funktionsunterstützung für Bereiche mit Schnittstellen zu PPS-Systemen.- 4.2 Produktionsmodellierung mit Neuronalen Netzen für die Verfahrensindustrie.- 4.2.1 Abbildung von Kuppelproduktion und zyklischem Materialfluß.- 4.2.1.1 Einstufiger Produktionsprozeß mit starrer Kuppelproduktion nd einstufigem Zyklus.- 4.2.1.2 Zweistufiger Produktionsprozeß mit starrer Kuppelproduktion nd mehrstufigem Zyklus.- 4.2.1.3 Zweistufiger Produktionsprozeß mit elastischer Kuppelproduktion nd mehrstufigem Zyklus.- 4.2.2 Abbildung von Nichtlinearitäten.- 4.2.3 Modellierung eines Produktionsprozesses einer Unternehmung er Verfahrensindustrie.- 4.2.3.1 Darstellung des Produktionsprozesses.- 4.2.3.2 Entwicklung eines Produktionsmodells auf der Grundlage euronaler Netze.- 5. Zusammenfassung.- Literatur.