Fraunhofer-Gesellschaft

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Kapazitätsgeprüfte Prognose von Lieferterminen mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzwerken am Beispiel der Halbleiterindustrie

 
: Schmidt, T.; Dudenhausen, H.-M.; Pirron, J.

Kuhn, A.; Wenzel, S. ; Deutsche Gesellschaft für Operations Research -DGOR-; VDI-Gesellschaft Fördertechnik, Materialfluß, Logistik; Univ. Dortmund; Deutsche Gesellschaft für Logistik e.V. -DGfL-, Dortmund; Fraunhofer-Institut für Materialfluß und Logistik -IML-, Dortmund:
Simulationstechnik. 11. Symposium. Tagungsband
Braunschweig, Wiesbaden: Vieweg, 1997 (Fortschritte in der Simulationstechnik 11)
ISBN: 3-528-06956-2
pp.504-509
Symposium Simulationstechnik <11, 1997, Dortmund>
German
Conference Paper
Fraunhofer IPA ()
artificial neural network; Halbleiter; Kapazitätsplanung; Lieferzeit; neuronales Netzwerk; Planung; Planungsmethode; Prognose; simulation

Abstract
Die Grundlage einer zuverlässigen Produktionsplanung und -steuerung ist die verläßliche Prognose planungsrelevanter Kennzahlen. die Simulationstechnik ist die derzeit genaueste Methode zur Prognose derartiger Kennzahlen, allerdings erfordern die in der Praxis eingesetzten Simulationssysteme in der Regel einen hohen Modellerstellungs- und -pflegeaufwand und weisen insbesondere bei komplexen Problemen lange Auswertungszeiten auf. Gesucht ist demnach ein Verfahren, das bei möglichst geringem Aufwand möglichst genaue Prognosen in möglichst kurzer Zeit zuläßt. Die Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und hier insbesondere im Bereich der künstlichen neuronalen Netzwerke bieten heute die Möglichkeit, den scheinbaren Zielkonflikt zwischen Aufwand, Genauigkeit und Auswertungsgeschwindigkeit aufzulösen. Vor diesem Hintergrund wird am Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF) der Universität Stuttgart ein neuronales Simulationssystem entwickelt, das u.a. als Prog nosekomponente eines neuen Grobplanungssystems im Bereich der Halbleiterherstellung eingesetzt werden soll.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/PX-20314.html