Skip to main content
SpringerLink
Log in

Materialwirtschaft mit neuronalen Werkzeugen

  • Chapter
Neuronale Netze in der Industrie

  • 253 Accesses

Zusammenfassung

Die Materialwirtschaft mit neuronaler Unterstütztung behandelt die folgenden Themenkreise:

  • Bedarfsprognosen

  • Qualitätsprüfungen

  • Lagertätigkeiten

  • Packtätigkeiten

  • (autonome) Transporttätigkeiten

Wie bereits in den beiden anderen Kapiteln wird zuerst das Leitstand-Konzept der Materialwirtschaft beschrieben.

„Em kluger Fabrikmanager erlebt nur ein paar Mal einen Teileengpaß aufgrund einer unerwarteten Nachfragespitze. Dann weiß er, daß er sicherheitshalber ein wenig mehr bestellen muß. Wenn ihm keine Technologie zur Prognoseerstellung zur Verfügung steht, ist diese Vorgehensweise auch absolut gerechtfertigt.“

[Ham94], S. 121ff.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution
Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 49.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 49.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur des Kapitels

  1. I. F. Croall, J. P. Mason (Hrsg.): ‘ESPRIT-.Project 2092: ANNIE: Industrial Applications of Neural Networks’;

    Google Scholar 

  2. Bernard Ans, Yves Coiton, Jean-Claude Gilhodes, Jean-Luc Velay: ‘a Neural Network Model for Temporal Sequence Learning and Motor Programming’;

    Google Scholar 

  3. Bundesministerium für Forschung und Technik: ‘statusseminar des bmft.-Neuroinformatik’;

    Google Scholar 

  4. S. Cavalier, A. Di Stefano, O. Mirabella: ‘Optimal Path Determination in a Graph by Hopfield Neural Network’;

    Google Scholar 

  5. E. W. Dijkstra: ‘A note on two problems in connexion graphs’;

    Google Scholar 

  6. M. R. Garey, D. S. Johnson: ‘Computers and Intractability’;

    Google Scholar 

  7. John F. Gilmore, Andrew J. Czuchry: ‘A Neural Network Model for Route Planning Constraint Integration’;

    Google Scholar 

  8. Ralf Gutsche: „Fahrerlose Transportsysteme: Automatische Bahnplanung in dynamischen Umgebungen“;

    Google Scholar 

  9. Mohamand H. Hassoun, Ashvin J. Sanghvi: ‘Fast Computation of Optimal Paths in Two- and Higher-Dimension Maps’;

    Google Scholar 

  10. John J. Hopfield, D. Feinstein, R. Palmer: ‘ Unlea rning has a Stabilizing Effect in Collective Memories’;

    Google Scholar 

  11. Randy L. House, Cihan H. Dagli: ‘An Approach to Three-Dimensional Packing Using Genetic Algorithms’;

    Google Scholar 

  12. Andreas Kurz: ‘Building Maps for Path-Planning and Navigation Using Learning Classification of External Sensor Data’;

    Google Scholar 

  13. Andrew Kusiak (Hrsg.): ‘Artificial intelligence: implications for CIM’;

    Google Scholar 

  14. Jeanette Lawrence: „Neuronale Netze“;

    Google Scholar 

  15. Pietro Morasso, Gianni Vercelli, Renato Zaccaria: ‘Hybrid Systems For Robot Planning’;

    Google Scholar 

  16. H. Van Dyke Parunak, James Kindrick, Bruce W. Irish: ‘Supplier-Consument Nets for Material Handling’;

    Google Scholar 

  17. H. Van Dyke Parunak, James Kndrjck, Bruce W. Irish: ‘Material Handling: A Conservative Domain for Neural Connectivity and Propagation’;

    Google Scholar 

  18. H. Van Dyke Parunak, James Kindrick, Bruce W. Irish: ‘a Connectwmst’ Model for Material Handling’;

    Google Scholar 

  19. Jun Park, Sukhan Lee: ‘Neural Computation for Collision-free Path Planning’;

    Google Scholar 

  20. Birger Rapp: ‘Forecasting and Stock Control’;

    Google Scholar 

  21. Eberhard Schöneburg: „Industrielle Anwendungen neuronaler Netze“;

    Google Scholar 

  22. Yoshiyasu Takefuji, Kuo-Chun Lee: ‘A Parallel Algorithm for Tiling Problems’;

    Google Scholar 

  23. Yoshiyasu Takefuji: ‘Analog VLSI Neural Networks’;

    Google Scholar 

  24. Masanobu Takahashi, Kazua Kyuma, Etsuo Funada: ‘10000 Cell Placement Optimization using a Self-Organizing Map’;

    Google Scholar 

  25. Jun Tani, Naohiro Fukumura: ‘Learning Goal-Directed Sensory-Based Navigation of a Mobile Robot’;

    Google Scholar 

  26. Horst Tempelmeier, Heinrich Kuhn: „Flexible Fertigungssysteme: Entscheidungsunterstützung für Konfiguration und Betrieb;

    Google Scholar 

  27. C. W. Tong, K. P. Lam: ‘Analog Implementation of a Binary Relation Inference Network for Minimum Cost Path Problems’;

    Google Scholar 

  28. Kiichi Urahama, Hiroshi Nishiyuki: ‘Neural Algorithms for Pia cement Problems’;

    Google Scholar 

  29. Jih-Yau Wang, Yuehwern Yih: ‘Learning Control Strategies for Automated Storage and Retrieval Systems’;

    Google Scholar 

  30. H.-P. Wiendahl, T. Lüssenhop:„Wirkung von Prioritätsregeln“;

    Google Scholar 

  31. Stefan Wimbauer, Nikoluas Klemmer, J. Leo van Hemmen: ‘Universality of Unlearning’;

    Google Scholar 

  32. Dieter Wloka, Gerhard Hirzinger, David Sanchez: “Anwendungsstand Künstlicher Neuronaler Netze in der Automatisierungstechnik, Teil 5: Neuronale Netze in der Robotertechnik“;

    Google Scholar 

  33. M. Wölker: ‘Künstliche neuronale Netze zur Optimierung der Tourplanung in der Kommisionierung’;

    Google Scholar 

  34. Günther Zäpfel: “Produkti onswirtschaft“;

    Google Scholar 

  35. Songhe Zhao, T. S. Dillon: ‘An Asynchronous Neural Model for the Shortest Path Problem’;

    Google Scholar 

  36. Songhe Zhao, T. S. Dillon: ‘Parallel Distributed Implementation of the Shortest Path Algorithm’;

    Google Scholar 

Download references

Authors
  1. Jürgen Heuer
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 1997 Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden

About this chapter

Cite this chapter

Heuer, J. (1997). Materialwirtschaft mit neuronalen Werkzeugen. In: Neuronale Netze in der Industrie. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-93384-3_10

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-93384-3_10

  • Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag

  • Print ISBN: 978-3-8244-6386-2

  • Online ISBN: 978-3-322-93384-3

  • eBook Packages: Springer Book Archive

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation