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Veranstaltung

Mathematische Modelle und Methoden für Produktionssysteme [WS212117059]

Typ
Vorlesung (V)
Präsenz/Online gemischt
Semester
WS 21/22
SWS
4
Sprache
Englisch
Termine
15
Links
ILIAS

Dozent/en

Einrichtung

  • KIT-Fakultät für Maschinenbau

Bestandteil von

Literatur

Ronald W. Wolff (1989) Stochastic Modeling and the Theory of Queues, Englewood Cliffs, NJ : Prentice-Hall.
John A. Buzacott, J. George Shanthikumar (1993) Stochastic Models of Manufacturing Systems, Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall.

Veranstaltungstermine

  • 21.10.2021 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 28.10.2021 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 04.11.2021 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 11.11.2021 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 18.11.2021 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 25.11.2021 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 02.12.2021 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 09.12.2021 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 16.12.2021 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 23.12.2021 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 13.01.2022 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 20.01.2022 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 27.01.2022 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 03.02.2022 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22
  • 10.02.2022 14:00 - 17:30 - Room: 50.38 Raum 0.22

Anmerkung

Medien:

Tafelanschrieb, Skript, Präsentationen

Lehrinhalte:

  • Einzelsysteme: M/M/1; M/G/1; Prioritätsregeln, Abbildung von Störungen
  • Vernetzte Systeme: Offene und geschlossene Approximationen, exakte Lösungen und Approximationen
  • Anwendung auf flexible Fertigungssysteme, FTS-Anlagen
  • Modellierung von Steuerungsverfahren (Conwip, Kanban)
  • zeitdiskrete Modellierung von Bediensystemen

Lernziele:

Die Studierenden können:

  • Warteschlangensysteme mit analytisch lösbaren stochastischen Modellen zu beschreiben.
  • Ansätze zur Modellierung und Steuerung von Materialfluss- und Produktionssystemen auf der Grundlage von Modellen der Warteschlangentheorie ableiten,
  • Simulationsmodelle und exakte Berechnungsverfahren anzuwenden.

Empfehlungen:

  • Statistische Grundkenntnisse und -verständnis
  • Empfohlenes Wahlpflichtfach:Stochastik
  • Empfohlene Vorlesung:Materialfluss in Logistiksystemen (kann auch parallel gehört werden)

Arbeitsaufwand:

Präsenzzeit: 42 Stunden
Selbststudium: 198 Stunden