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Proceedings

Beherrschung stark korrelierter Logistik- und Produktions-Prozesse

  1. Dipl.-Wi.-Ing. Sebastian Rank Professur für Technische Logistik, Institut für Technische Logistik und Arbeitssysteme, Technische Universität Dresden
  2. Dipl.-Inf. Tobias Uhlig Professur für Modellbildung und Simulation, Institut für Technische Informatik, Universität der Bundeswehr München
  3. Prof. Dr.-Ing. habil. Thorsten Schmidt Professur für Technische Logistik, Institut für Technische Logistik und Arbeitssysteme, Technische Universität Dresden
  4. Prof. Dr. Oliver Rose Professur für Modellbildung und Simulation, Institut für Technische Informatik, Universität der Bundeswehr München

Zusammenfassungen

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.

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