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Rank S, Uhlig T, Schmidt T, Rose O (2012). Beherrschung stark korrelierter Logistik- und Produktions-Prozesse. Logistics Journal, Vol. 2012. (urn:nbn:de:0009-14-34519)

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AB  - Bei der Simulation von Logistik- und Produktionssystem werden Zufallszahlengeneratoren verwendet, um stochastische Einflüsse zu modellieren. Ein wichtiges Qualitätsmerkmal dieser Generatoren ist die Er-zeugung möglichst unabhängiger Zufallszahlen. Werden jedoch reale Prozesse betrachtet, so sind die Daten im Allgemeinen nicht unabhängig. Diese Arbeit befasst sich mit der Analyse von Praxisdaten bezüglich des Auftretens von Abhängigkeiten. Dazu werden Korrelationsstrukturen gesucht. Außerdem wird gezeigt, dass unabhängige Zufallszahlen in der Regel ungeeignet sind, um stochastische Prozesse mit ausgeprägten Abhängigkeiten zu modellieren.
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PT Journal
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DE Ankunftsprozessmodellierung; Autokorrelation; Simulation; Zufallszahlengenerator; modeling of arrival processes; random number generator
AB Bei der Simulation von Logistik- und Produktionssystem werden Zufallszahlengeneratoren verwendet, um stochastische Einflüsse zu modellieren. Ein wichtiges Qualitätsmerkmal dieser Generatoren ist die Er-zeugung möglichst unabhängiger Zufallszahlen. Werden jedoch reale Prozesse betrachtet, so sind die Daten im Allgemeinen nicht unabhängig. Diese Arbeit befasst sich mit der Analyse von Praxisdaten bezüglich des Auftretens von Abhängigkeiten. Dazu werden Korrelationsstrukturen gesucht. Außerdem wird gezeigt, dass unabhängige Zufallszahlen in der Regel ungeeignet sind, um stochastische Prozesse mit ausgeprägten Abhängigkeiten zu modellieren.
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Full Metadata

Bibliographic Citation Logistics Journal : referierte Veröffentlichungen, Vol. 2012, Iss. 01
Title

Beherrschung stark korrelierter Logistik- und Produktions-Prozesse (ger)

Handling of Strongly Correlated Logistics and Production Processes (eng)
Author Sebastian Rank, Tobias Uhlig, Thorsten Schmidt, Oliver Rose
Language ger
Abstract Bei der Simulation von Logistik- und Produktionssystem werden Zufallszahlengeneratoren verwendet, um stochastische Einflüsse zu modellieren. Ein wichtiges Qualitätsmerkmal dieser Generatoren ist die Er-zeugung möglichst unabhängiger Zufallszahlen. Werden jedoch reale Prozesse betrachtet, so sind die Daten im Allgemeinen nicht unabhängig. Diese Arbeit befasst sich mit der Analyse von Praxisdaten bezüglich des Auftretens von Abhängigkeiten. Dazu werden Korrelationsstrukturen gesucht. Außerdem wird gezeigt, dass unabhängige Zufallszahlen in der Regel ungeeignet sind, um stochastische Prozesse mit ausgeprägten Abhängigkeiten zu modellieren. Random number generators are widely used to model stochastic processes in logistics and production systems. Creating truly independent random numbers is one important feature of these generators. However, actual data in real world systems is rarely independent. This paper discusses occurrences of dependencies in observed data by examining sample data for correlation structures. It will be demonstrated that independent random numbers created by common generators are not suitable to model processes with distinct dependencies.
Subject Ankunftsprozessmodellierung, Autokorrelation, Simulation, Zufallszahlengenerator, modeling of arrival processes, random number generator
DDC 620
Rights fDPPL
URN: urn:nbn:de:0009-14-34519
DOI https://doi.org/10.2195/lj_Proc_rank_de_201210_01