Wirtschaftliche Generierung von Belieferungssimulationen unter Verwendung rechnerunterstützter Plausibilisierungsmethoden für die Bewertung der Eingangsdaten

Das Konzept der Digitalen Fabrik bietet die Möglichkeit, ein Planungssystem mit einer einheitlichen Datengrundlage aufzubauen. Dies schafft die Voraussetzungen, um Belieferungssimulationen mit plausibilisierten Eingangsdaten weitestgehend automatisiert generieren zu können. Die Eingangsdaten sind der Schlüssel zum Erfolg. Nur wer in gewachsenen IT-Landschaften mit unzähligen Schnittstellen Transparenz schaffen kann, weiß, woher welche Daten kommen und wie diese erhoben werden, kann damit auch die Qualität der Eingangsdaten - und dadurch auch die Qualität der Simulationsergebnisse beurteilen. Diese Dissertation möchte einen Beitrag leisten, wie diese Eingangsdaten mit unterschiedlichen, unabhängigen Methoden untersucht werden können. Es sollen nicht nur Fragen zur Vollständigkeit der Eingangsdaten beantwortet werden, sondern vielmehr Antworten gegeben werden, ob die Eingangsdaten korrekt sind. Es wird aufgezeigt, wie diese Methoden im Umfeld der Digitalen Fabrik zentral in einem Simulationsgerüst gebündelt werden können, um eine einheitliche Plattform zur Plausibilisierung zu schaffen. Darauf aufbauend können diese plausibilisierten Daten verwendet werden, um eine Belieferungssimulation aufzubauen. Dies spart nicht nur Zeit, sondern kann auch falsche Schlussfolgerungen auf Basis fehlerhafter Eingangsdaten verhindern.