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By Constantin May

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 well, welchen grundsätzlichen Beitrag Neuronale Netze zur Produktionsplanung und -steuerung zu leisten vermögen. Ferner werden die Grundlagen Neuronaler Netze und deren Realisierung erläutert. Auf der foundation einer Modellierung fiktiver und realer Produktionsprozesse in der Verfahrensindustrie untermauert der Autor die theoretisch gewonnenen Ergebnisse

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B. das ARIS-Toolsee 45 , geben für den Entwurf und die Implementierung von Datenmodellen eine Hilfestellung. 46. Bei Neuentwicklungen kann davon ausgegangen werden, daß mit Hilfe der DatenmodelIierung und der sie unterstützenden Werkzeuge die Implementation anderer Datenstrukturen und zusätzlicher Datenfelder in einem PPSSystem für die Verfahrensindustrie keine schwerwiegenden Probleme hervorruft. 2 Produktionsmodellierung Produktionsmodelle sollen gütertransformierende Vorgänge theoretischen und praktischen Überlegungen, wie etwa produktionswirtschaftlichen Planungsaufgaben, zugänglich machen.

63 Vgl. ; May, C. (Übertragbarkeit, 1993), S. 8. 64 Vgl. Abschnitt 1. w (JQ Cl (1) ~ '< c:" '" <> lZl ::g Produktionsplanung 'S ~ ~ ~ Z lZl 0- g. / / BDE ... :' ,/' ... 1 :/ Produktionssteuerung Betriebsleitebene - ~ PPS-System Prozeßsteuerung und - überwachung CNC, NC, SPS etc . _--------_. -_. 2 vorgenommene Klassifizierung in stoffumformende und stoffumwandelnde Produktionsprozesse nicht aus. Vielmehr ist es erforderlich, sich mit konkreten Merkmalen der Produktion in der Verfahrensindustrie zu beschäftigen, die für verfahrensindustriespezifische PPS-Systeme relevant und in herkömmlichen PPS-Systemen der Fertigungsindustrie nicht oder nur in geringem Umfang berücksichtigt werden.

Durch die Berücksichtigung nichtlinearer Tranformationsfunktionen auf der Basis Gutenbergscher Verbrauchsfunktionen wird unmittelbar deutlich, daß das Produktionsmodell von Kloock Nichtlinearitäten abbilden kann. Hinsichtlich der Abbildbarkeit von Kuppelproduktion und Zyklen mit Hilfe der InputOutput-Analyse nach Kloock herrscht in der Literatur keine einheitliche Meinung. Während einige Autoren der Auffassung sind, daß die Kuppelproduktion und damit ebenso Zyklen von Kloocks Ansatz überhaupt nicht abbildbar seien i57 , sind andere der Auffassung, daß dies grundsätzlich möglich sei l58 .

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