Lernziele

Nach dem erfolgreichen Abschluss dieser Veranstaltung

• kennen und verstehen die Studierenden die theoretischen und methodischen Grundlagen der diskreten ereignisorientierten Simulation,
• wissen sie, wie und unter welchen Bedingungen dynamische stochastische Systeme mit Hilfe warteschlangentheoretischer Modelle abgebildet werden können und
• sind sie in die Lage, Simulation und warteschlagentheoretische Ansätze zur Modellierung und Analyse industrieller Produktionssysteme unter Berücksichtigung von Aspekten der Unsicherheit einzusetzen.

Inhalte

Kapitel 1:  Grundlagen
1.1 Produktionssysteme
1.2 Simulation
1.3 Warteschlangen-Modelle

Kapitel 2:  Diskrete ereignisorientierte Simulation
2.1 Formen der Ablaufsteuerung
2.2 Input-Analyse
2.3 Erzeugung von Zufallszahlen
2.4 Output-Analyse
2.5 Varianzreduzierende Verfahren
2.6 Simulation von Produktionssystemen

Kapitel 3:  Warteschlangentheoretische Analyse
3.1 Markov-Ketten
3.2 Poisson-Prozesse
3.3 Markov-Prozesse
3.4 Wartesysteme
3.5 Warteschlangen-Netzwerke
3.6 Analyse von Produktionssystemen

Literatur

• Altiok T (1997): Performance Analysis of Manufacturing Systems. Springer, Berlin
• Buzacott JA, Shantikumar JG (1993): Stochastic Models of Manufacturing Systems. Prentice Hall, Englewood Cliffs
• Curry GL, Feldman RM (2011): Manufacturing Systems Modeling and Analysis. Springer, Berlin
• Fishman, GS (2001): Discrete-Event Simulation: Modeling, Programming, and Analysis. Springer, Berlin
• Shortle JF, Thompson JM, Gross D, Harris CM (2018): Fundamentals of Queueing Theory. John Wiley, Hoboken
• Ripley, BD (1987): Stochastic Simulation. John Wiley, New York
• Waldmann K-H, Helm WE (2016): Simulation stochastischer Systeme. Springer Gabler Berlin
• Waldmann K-H, Stocker U (2012): Stochastische Modelle. Springer, Berlin