Intelligente Methoden im Integrierten Risikomanagement

In dieser Arbeit wird ein multikriterielles Modell zur Integration des Risikomanagements auf Basis von Kredit-, Markt- und operationellem Risiko konzipiert. Der Ansatz approximiert die Lösungen des Problems mittels multikriterieller evolutionärer Algorithmen. Seine Anwendung wird für eine Beispielbank aufgezeigt mit besonderem Fokus auf die ansprechende Visualisierung der Ergebnisse

Einbindung des ECOLOG-Modells "E3Net" und Integration neuer methodischer Ansätze in das IKARUS-Instrumentarium (ECOLOG II)

Ziel des Forschungsvorhabens „Einbindung des ECOLOG-Modells ‘E³Net’ und Integration neuer methodischer Ansätze in das IKARUS-Instrumentarium (ECOLOG II)' war es, veschiedene Modellbildungsansätze und Werkzeuge für die energiewirtschaftliche Analyse zu einem Instrumentarium zusammenzufügen. Dazu wurde auf die Projekte IKARUS „Instrumente für Klimagasreduktionsstrategien' und ECOLOG „Entwicklung eines Computermodells mit linearer Optimierung zur Abbildung eines regionalisierten Energiesystems am Beispiel Gesamtdeutschlands' aufgebaut. Das Projekt ECOLOG II umfaßt Weiterentwicklungen in den folgenden sechs Aufgabenbereichen: (1) Integration von E³Net in das IKARUS-Instrumentarium; (2) Nichtlineare Modellansätze für E³Net; (3) Makroökonomische Erweiterung von E³Net; (4) Entwicklung und Anwendung eines multisektoralen Energiewirtschaftsmodells NEWAGE; (5) Entwicklung eines Simulationsansatzes für Energiesystemmodelle PlaNet; (6) Erweiterung der Analysemöglichkeiten von NetWork. Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurden eine Kopplung der FIZ-Technik-Datenbank an die Datenbank NetWork, eine Verbindung der FIZ-LP-Datenbank mit NetWork, eine Überführung des IKARUS-LP-Datensatzes in eine Fallstudie für das optimierende Energiesystemmodell E³Net, ein optimierendes Energiesystemmodell mit preiselastischer Nachfrage E³Micro, ein Gleichgewichtsmodell NEWAGE, das prototypisch ein prozeßtechnisches Energieversorgungsmodell in ein übergeordnetes gesamtwirtschaftliches Modell integriert, ein Simulationsmodell PlaNet sowie ein Netzwerkdesigner und -analyst (NDA) realisiert und durch exemplarische Fallstudien, die im Kontext des IKARUS-Instrumentariums stehen, getestet

Einbindung des ECOLOG-Modells "E3Net" und Integration neuer methodischer Ansätze in das IKARUS-Instrumentarium (ECOLOG II)

Ziel des Forschungsvorhabens „Einbindung des ECOLOG-Modells ‘E³Net’ und Integration neuer methodischer Ansätze in das IKARUS-Instrumentarium (ECOLOG II)' war es, veschiedene Modellbildungsansätze und Werkzeuge für die energiewirtschaftliche Analyse zu einem Instrumentarium zusammenzufügen. Dazu wurde auf die Projekte IKARUS „Instrumente für Klimagasreduktionsstrategien' und ECOLOG „Entwicklung eines Computermodells mit linearer Optimierung zur Abbildung eines regionalisierten Energiesystems am Beispiel Gesamtdeutschlands' aufgebaut. Das Projekt ECOLOG II umfaßt Weiterentwicklungen in den folgenden sechs Aufgabenbereichen: (1) Integration von E³Net in das IKARUS-Instrumentarium; (2) Nichtlineare Modellansätze für E³Net; (3) Makroökonomische Erweiterung von E³Net; (4) Entwicklung und Anwendung eines multisektoralen Energiewirtschaftsmodells NEWAGE; (5) Entwicklung eines Simulationsansatzes für Energiesystemmodelle PlaNet; (6) Erweiterung der Analysemöglichkeiten von NetWork. Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurden eine Kopplung der FIZ-Technik-Datenbank an die Datenbank NetWork, eine Verbindung der FIZ-LP-Datenbank mit NetWork, eine Überführung des IKARUS-LP-Datensatzes in eine Fallstudie für das optimierende Energiesystemmodell E³Net, ein optimierendes Energiesystemmodell mit preiselastischer Nachfrage E³Micro, ein Gleichgewichtsmodell NEWAGE, das prototypisch ein prozeßtechnisches Energieversorgungsmodell in ein übergeordnetes gesamtwirtschaftliches Modell integriert, ein Simulationsmodell PlaNet sowie ein Netzwerkdesigner und -analyst (NDA) realisiert und durch exemplarische Fallstudien, die im Kontext des IKARUS-Instrumentariums stehen, getestet

Projektierung von Montagesystemen

Das Umfeld der mittelständisch geprägten Industrie in der Bundesrepublik Deutschland ist durch einen wachsenden Wettbewerbsdruck gekennzeichnet. Zum Ausdruck kommt diese Situation in der ständig kürzeren Produktlebensdauer, den damit sinkenden Losgrößen und den steigenden Variantenzahlen. Dadurch ergeben sich starke Rationalisierungszwänge in den genannten Betrieben. Technische Abteilungen und Produktion haben in der Vergangenheit insbesondere durch Rationalisierungen in der Vorfertigung ihren Beitrag zu Kosteneinsparungen leisten können. Da hier keine weiteren gleichartigen Erfolge zu erwarten sind, verlagern sich die Rationalisierungsanstrengungen auf den Montagebereich. Nachdem auch hier insbesondere durch neue Techniken wie z.B. den Roboter die Basis für flexibel automatisierbare Montagesysteme geschaffen wurde, gilt es nun, den Einsatz dieser Systeme durch die im Vorfeld angesiedelten Planungsabteilungen zu optimieren. Entsprechend den steigenden Produktionsanforderungen und verkürzten Planungsfrequenzen existiert in den für die Projektierung und Planung von Montagesystemen zuständigen Abteilungen ein beträchtliches Rationalisierungspotential. Ähnlich der Kostenverantwortung in Entwicklungs- und Konstruktionsabteilungen kommt dabei der Projektierung von Montagesystemen als Vorstufe zur eigentlichen Planung verstärkte Bedeutung. In diesen Zusammenhang ist die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit zu stellen, die für die Projektierung von automatisierten Montagesystemen ein rechnergestütztes Hilfsmittel aufstellt. Die Struktur der Arbeit spiegelt eine Modellbildung des Projektierungsumfanges wider. Es wird unterschieden in Montageaufgabenanalyse, optimale Stationsbelegung, Funktionsträgerzuordnung und Wirtschaftlichkeitsbeurteilung. Der Aufbau in Modellform wurde gewählt, um den Anforderungen nach einer exakten Abbildung des real existierenden Projektierungsablaufs gerecht zu werden und um die Vorteile der Modellbildung nutzen zu können. Als eine mögliche Art der Montageaufgabenanalyse wird im vorgestellten Modell der Vorranggraph verwendet. Da er besonders geeignet ist, Vorlage für spätere Abtaktungen zu bilden und eine gewisse Verbreitung gefunden hat, wird der Vorranggraph den exakteren Methoden (Petri-Netze) vorgezogen, zumal diese einen für die Projektierung nicht vertretbaren Analyseaufwand mit sich bringen. Für die Abtaktung wurden verschiedene Methoden der rechnergestützten Montagereihenfolgebestimmung im Modell gegenübergestellt. Zur Auswahl stehen die exakte Enumeration und ein heuristisches Verfahren. Um nach der optimalen Stationsbelegung mit Montageinhalten die zugehörigen Funktionsträger auszuwählen, wurde zum einen mit der Methode der Kombinatorik eine Elementezuordnung vorgenommen und zum anderen mit Hilfe einer Nutzwertanalyse der technisch mögliche Lösungsumfang eingeschränkt. Abschließend wurden unter Berücksichtigung wichtiger Kostengrößen die Lösungsvarianten einer Wirtschaftlichkeitsbeurteilung unterzogen. Dazu sind im vorliegenden Projektierungsmodell neue Faktoren und Parameter implementiert worden, die der integralen Konzeption moderner Montagesysteme nachkommen. Vor der Implementierung des Projektierungsmodells wurden auch die Randbedingungen rechnersystemunabhängiger Software aufbereitet. Hierzu ist insbesondere die Aufstellung eines konzeptionellen Datenbankschemas für die rechnergestützte Projektierung zu rechnen. Die Anwendung und Validierung des Projektierungsmodells erfolgte anhand eines praxisnahen Beispiels. Die später ausgeführte Lösung und die tatsächlich aufgetretenen Kosten tragen zum Vertrauen auf die vorab gewonnenen Projektierungsergebnisse bei. Mit dem in der vorliegenden Arbeit vorgestellten Modell zur rechnergestützten Projektierung von Montagesystemen ist somit ein Hilfsmittel vorhanden, welches den Mitarbeitern von Planungsabteilungen in der Industrie erlaubt, gestellte Aufgaben und zukünftige Anforderungen mit einer rechnergestützten Methode in verkürzter Zeit und mit qualitativ verbesserten Ergebnissen zu bewältigen.The environment of the medium-sized industry in the Federal Republic of Germany is characterized by growing competitive pressure. This situation is expressed in the continually shorter product life, the falling lot sizes and the increasing number of variants. This results in strong rationalization constraints in the companies mentioned. In the past, technical departments and production have made their contribution to cost savings, particularly through rationalization in prefabrication. Since no further similar successes can be expected here, the rationalization efforts are shifted to the assembly area. After here, too, especially through new technologies such as for robots to create the basis for flexibly automatable assembly systems, the task now is to optimize the use of these systems by the planning departments located in advance. In accordance with the increasing production requirements and shortened planning frequencies, there is considerable rationalization potential in the departments responsible for project planning and planning of assembly systems. Similar to the responsibility for costs in development and construction departments, the planning of assembly systems as a preliminary stage to the actual planning is of increasing importance. In this context, the objective of the present work is to be placed, which sets up a computer-aided aid for the configuration of automated assembly systems. The structure of the work reflects a modeling of the scope of the project. A distinction is made between assembly task analysis, optimal station allocation, function carrier assignment and profitability assessment. The structure in model form was chosen in order to meet the requirements for an exact mapping of the actually existing project planning procedure and to be able to use the advantages of the model formation. The priority graph is used as a possible type of assembly task analysis in the model presented. Since it is particularly suitable for creating a template for later line balancing and has found a certain distribution, the priority graph is preferred to the more precise methods (Petri nets), especially since these involve an analysis effort that is not justifiable for the project planning. Various methods of computer-aided assembly sequence determination were compared in the model for the balancing. The exact enumeration and a heuristic method are available. In order to select the appropriate function holders based on the optimal station allocation with assembly contents, the combinatorial method was used to allocate elements and, on the other hand, the technically possible scope of solutions was restricted with the help of a utility analysis. Finally, taking into account important cost factors, the solution variants were subjected to a profitability assessment. To this end, new factors and parameters have been implemented in the project planning model that meet the integral concept of modern assembly systems. Before the implementation of the configuration model, the boundary conditions of software independent of the computer system were prepared. In particular, the creation of a conceptual database schema for computer-aided project planning is to be expected. The application and validation of the configuration model was based on a practical example. The solution executed later and the costs actually incurred contribute to trust in the project results obtained in advance. With the model for computer-aided planning of assembly systems presented in the present work, a tool is available that allows the employees of planning departments in industry to master tasks and future requirements with a computer-aided method in a shorter time and with qualitatively improved results

In digitaler Gesellschaft

Wie verändern sich gesellschaftliche Praktiken und die Chancen demokratischer Technikgestaltung, wenn neben Bürger*innen und Öffentlichkeit auch Roboter, Algorithmen, Simulationen oder selbstlernende Systeme einbezogen und als Beteiligte ernstgenommen werden? Die Beiträger*innen des Bandes untersuchen die Neukonfiguration von Verantwortung und Kontrolle, Wissen, Beteiligungsansprüchen und Kooperationsmöglichkeiten im Umgang mit intelligenten Systemen wie smart grids, Servicerobotern, Routenplanern, Finanzmarktalgorithmen und anderen soziodigitalen Arrangements. Aufgezeigt wird, wie die digitalen »Neulinge« dazu beitragen, die Gestaltungsmöglichkeiten für Demokratie, Inklusion und Nachhaltigkeit zu verändern und Macht- und Kraftverhältnisse zu verschieben

In digitaler Gesellschaft

Wie verändern sich gesellschaftliche Praktiken und die Chancen demokratischer Technikgestaltung, wenn neben Bürger*innen und Öffentlichkeit auch Roboter, Algorithmen, Simulationen oder selbstlernende Systeme einbezogen und als Beteiligte ernstgenommen werden? Die Beiträger*innen des Bandes untersuchen die Neukonfiguration von Verantwortung und Kontrolle, Wissen, Beteiligungsansprüchen und Kooperationsmöglichkeiten im Umgang mit intelligenten Systemen wie smart grids, Servicerobotern, Routenplanern, Finanzmarktalgorithmen und anderen soziodigitalen Arrangements. Aufgezeigt wird, wie die digitalen »Neulinge« dazu beitragen, die Gestaltungsmöglichkeiten für Demokratie, Inklusion und Nachhaltigkeit zu verändern und Macht- und Kraftverhältnisse zu verschieben