SOFT COMPUTING TOOLS FÜR DIE ANALYSE KOMPLEXER BETRIEBLICHER PROBLEME

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1 SOFT COMPUTING TOOLS FÜR DIE ANALYSE KOMPLEXER BETRIEBLICHER PROBLEME Christina Klüver COBASC-Research Group Universität Duisburg-Essen

2 VERFAHREN Zellularautomaten Evolutionäre Algorithmen Soft Computing-Tools Neuronale Netze Boolesche Netzwerke Fuzzy-Experten-Systeme

3 DIE COBASC-TOOLS können ohne Programmierkenntnisse benutzt werden ermöglichen insbesondere Modellierungen und Simulationen komplexer Prozesse in Unternehmen Machbarkeitsstudien verschiedener Systeme, die durch Soft Computing-Techniken angereichert werden sollen Optimierungen von Prozessen und Systemen Klassifizierungen von Daten

4 SELF-ENFORCING NETWORK (EIGENE ENTWICKLUNG) (NEURONALES NETZWERK) Klassifizierungen beliebiger Daten Z.B. Kundensegmente, Daten für Diagnosesysteme, technische Messdaten etc. Prognosen Z.B. Erfolg neuer Produkte Projekt-Überwachung; Projekt-Portfolio Auswahl geeigneter Vorgehensmodelle Entscheidungsunterstützung z.b. Outsourcing, Geeignete Standorte für Unternehmen und technische Anlagen etc. u.v.m.

5 Beispiel: Klassifizierung von Kunden SELF-ENFORCING NETWORK

6 ZELLULARAUTOMATEN Analyse von Märkten Mitarbeiter-Zuordnungen Auswirkungen ökonomischer Entscheidungen Modellierungen spieltheoretischer Ansätze Debitorenmanagement Ausbreitung von Epidemien u.v.m.

7 BEISPIEL: DEBITORENMANAGEMENT

8 NATURANALOGE OPTIMIERUNGSALGORITHMEN Genetische Algorithmen Evolutionsstrategien Simulated Annealing Lamarck Algorithmus (eigene Entwicklung) Regulator-Algorithmus (eigene Entwicklung)

9 NATURANALOGE OPTIMIERUNGSALGORITHMEN Optimierung technischer Systeme Mitarbeiterzuordnung in verschiedene Projekte Optimierung von Zeitpuffern in komplexen Projekten Optimale Durchführung von Insolvenzverfahren Simulation spieltheoretischer Verfahren u.v.m.

10 Beispiel: Variation minimieren mit dem Regulator-Algorithmus: 5 Steuergene operieren auf 100 Baukastengene

11 FUZZY-EXPERT-SYSTEM Ermittlung von Kennzahlen Diagnosesysteme Empfehlungen für den Aktienhandel Allgemeine Entscheidungsunterstützungen Simulation der Delphi-Methode (eigene Entwicklung) u.v.m.

12 BEISPIEL: SIMULATION DER DELPHI-METHODE

13 BOOLESCHE NETZE Analyse der logischen Strukturen von Unternehmen und anderen sozialen Einheiten Modellierungen der Strukturen von technischen Systemen Modellierungen hierarchischer Strukturen und deren Auswirkungen, z.b. auf Kommunikationsprozesse Analyse von Bestellvorgängen und Lieferanten-Management Simulation der Auswirkungen von Verzögerungen innerhalb von Projekten u.v.m

14 BEISPIEL: VERZÖGERUNG IN EINEM PROJEKT

15 LITERATUR Klüver. C., Klüver, J., 2011: IT-Management durch KI- Methoden und andere naturanaloge Verfahren. Wiesbaden: Vieweg-Teubner Klüver, C., Klüver, J., Schmidt, J., 2012: Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge Verfahren. Soft Computing und verwandte Techniken. Wiesbaden: Springer Vieweg, 2. Auflage

16 NEU: ONLINE WEITERBILDUNG MIT ZERTIFIKAT In Kooperation mit Springer Vieweg und Ruhr Campus Academy (RCA) der Universität Duisburg-Essen Online-Kurse: Projektmanagement mit KI-Techniken und anderen naturanaloge Verfahren Soft Computing-Techniken in der Softwareentwicklung Abschluss: Zertifikat der Universität Duisburg-Essen

17 MODELLIERUNG UND SIMULATION BETRIEBLICHER PROBLEME: Erwerb von Kompetenzen, selbst mithilfe von Techniken der Künstlichen Intelligenz und des Künstlichen Lebens individuelle Modelle zu entwickeln, die als Unterstützung für unterschiedliche Probleme z.b. in der Unternehmensberatung und des Managements bei Projekten dienen. Mögliche Anwendungen Effizienter Einsatz von Ressourcen / Mitarbeitern. Begründung des jeweiligen Ressourceneinsatzes. Erfassung und Bewertung aller Risiken. Risikomanagement und Risikominimierung. Begründung von Stopp oder Go Entscheidungen bei problematischen Projekten. Prüfung und Simulation der Folgen von Variationen wichtiger Parameter (Ressourcen / Zeitplanung). Generierung relevanter Kennzahlen. Planung von ausreichenden Puffern bei gleichzeitiger Minimierung des Ressourceneinsatzes.

18 PROGRAMMIERKURS FÜR SOFT COMPUTING- BZW. NATURANALOGE VERFAHREN: Zellularautomaten Boolesche Netze Evolutionäre Algorithmen Fuzzy Methoden Neuronale Netze

19 Kontaktdaten PD Dr. Christina Klüver Universitätsstr Essen

20

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