Produktions- und Logistikprozesse unterliegen systembedingt verschiedensten Unsicherheiten, die bei der Planung und Optimierung entsprechender Abläufe berücksichtigt werden müssen. Dieses Buch diskutiert die in der Unternehmenspraxis relevanten Fragestellungen sowie die zugehörigen Lösungsansätze, die eine stochastische Modellierung bietet. Dabei werden die zugrunde liegenden mathematischen Konzepte so übersetzt, dass sie direkt anwendbar sind.

Das Buch richtet sich insbesondere an Fach- und Führungskräfte, die Produktions- oder Logistikprozesse planen und auf Basis von Kenngrößen Steuerungs- und Investitionsentscheidungen treffen.

Zunächst wird besprochen, welche Eingangsparameter für eine Modellierung relevant sind und wie bei deren Erhebung typische Fehler vermieden werden können. Zum Umgang mit den Daten werden zentrale Konzepte aus Statistik, Stochastik und Warteschlangentheorie anwendungsbezogen vorgestellt. Auf dieser Basis lassen sich dann Modelle realer Systeme aufbauen, die zum einen helfen, die Zusammenhänge, Abhängigkeiten und Flaschenhälse in einem Prozess zu identifizieren und zu verstehen und zum anderen ermöglichen, verschiedene Steuerungsalternativen vorab zu bewerten und so die Prozesse zu optimieren.

Autorentext

Dr. Alexander Herzog ist Geschäftsführer des Simulationswissenschaftlichen Zentrums Clausthal-Göttingen. Er befasst sich seit vielen Jahren mit der Modellierung, Simulation und Optimierung von verschiedensten Prozessen, die sich jeweils als Warteschlangenmodell darstellen lassen. Seine vielfältigen praktischen Erfahrungen erstrecken sich unter anderem auf Produktion, Logistik und Telekommunikation.

Inhalt

.- 1 Einleitung.
.- 2 Kenngrößen:Welche und wie?.
.- 3 Statistik: Von den Rohdaten zur Kenngröße.
.- 4 Stochastik: Von der Realität zum Modell.
.- 5 Warteschlangentheorie und Simulation.
.- 6 Stochastische Produktionsplanung.
.- A Modelle zu den betrachteten Zusammenhängen.