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Logistics Journal: Proceedings, Vol. 07, Iss. 1 - Materialflussrechner in komplexen Materialflusssystemen generieren eine grose Anzahl an Daten zu systeminternen Ereignissen. Deren Informationspotential wird derzeit aufgrund des enormen Datenumfangs nur begrenzt genutzt. Fur online durchgefuhrte Analysen ist sogar von einer stetig wachsenden Datenmenge auszugehen. Dieser Beitrag beschreibt einen Ansatz, diese Datenmenge in Zeitbereiche einzuteilen und die valide Echtzeit-Berechnung statistischer Prozesskenngrosen zu gewahrleisten. Durch die Beachtung signifikanter Zustandsanderungen im System bezuglich der Echtzeit-Analyse konnen statistische Abweichungen in systeminternen Prozessen erkannt werden. Damit wird die Grundlage fur eine Optimierung im laufenden Betrieb gelegt, um ggf. lokalen Prozessabweichungen entgegenwirken zu konnen, bevor diese Auswirkungen auf das Gesamtsystem haben. |
