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Veranstaltung
Mathematische Modelle und Methoden für Produktionssysteme [WS192117059]
Einrichtung
- KIT-Fakultät für Maschinenbau
Bestandteil von
Literatur
Wolff: Stochastic Modeling and the Theory of Queues, Prentice Hall, 1989
Shanthikumar, Buzacott: Stochastic Models of Manufacturing Systems
Veranstaltungstermine
- 14.10.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 21.10.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 28.10.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 04.11.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 11.11.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 18.11.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 25.11.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 02.12.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 09.12.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 16.12.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 23.12.2019 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 13.01.2020 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 20.01.2020 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 27.01.2020 08:00 - 11:15 - Room: 50.38 Raum 0.22
- 03.02.2020 08:00 - 11:15 - 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