Entwicklung Emissionsorientierter Methoden Zur Abstimmung Von Stoff- Und Energiestroemen Auf Der Basis Von Fuzzyfizierten Expertensystemen, Neuronalen Netzen Und Neuro-Fuzzy-Ansaetzen

Zukunftsorientierte Produktionsplanungs- und Steuerungssysteme mussen neben betriebswirtschaftlichen Zielkriterien, wie z.B. Steigerung der Auslastung, Verkurzung von Durchlaufzeiten, gleichermassen qualitats- und emissionsorientierten Zielsetzungen Rechnung tragen. Konventionelle Planungsverfahren, z.B. Verfahren der Linearen Optimierung oder Prioritatsregelverfahren, sind hierfur infolge der Komplexitat realer Produktionssysteme und der Struktur des zur Verfugung stehenden Wissens, z.B. unscharfes oder implizites Wissen, im allgemeinen nicht einsetzbar. In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, inwiefern Ansatze aus dem Bereich der -Kunstlichen Intelligenz- bzw. des -Maschinellen Lernens- zur Abstimmung von Stoff- und Energiestromen eingesetzt werden konnen. Es werden Planungs- und Steuerungsverfahren entwickelt und anhand eines exemplarischen Produktionssystems aus der Textilindustrie validiert."