Was versteht man unter Modellierung?
Abtrahiertes Abbilden der realen Welt in Modellen
Es ist häufig nicht wirtschaftlich / zu gefährlich / unmöglich die Lösung in Realität, bspw. durch Experimente zu finden
Modelle => Risikofrei
Daher => Möglichkeit zur Lösung von Problemen / Optimierung von Zuständen, die in der realen Welt auftreten
Nenne grundsätzlich Arten von Modellen
(S. 4)
Mental models
Boxes and arrows
Physical models
Fomulas on a sheet of paper (analytische Modelle)
Spreadsheets
Computer simulation models
Wie können Arten von Modellen differenziert werden?
(S. 5)
benötigte Berechnungszeit
Detaillierungsgrad
Nenne Arten von Modellen in Bezug auf
deterministische Modelle
bedientheoretisches Modell
Zeitkontinuierliches Warteschlangenmodell
Zeitdiskretes Warteschlangenmodell
Simulationsmodelle
Beschreibe folgende Art von Modellen
Deterministsiche Modell
(S. 6)
Statische Modellierung => Ohne Berücksichtigung von stochastischen Einflüssen
alle zu berücksichtigenden Parameter sind hinlänglich bekannt
basieren auf bekannten oder hypothesischen physikalischen / mathematischen oder anderen Gesetzen
Die selben Eingabewerte werden daher immer zu den selben Ergebnissen führen
Realistisch sind die Parameter nicht exakt sondern haben Erwartungswerte und eine Verteilung
Bspw.
Modell einer stetigen Fördertechnikanlage
Den Durchsatz 𝜆 einer Förderstrecke berechnet man aus der Geschwindigkeit 𝑣 und dem Abstand 𝑠 der Fördereinheit
Bedientheoretische Modelle
(S. 7)
Modellierung von stochastischen Prozessen anhand eines Warteschlangenmodells
Berücksichtigung von Unsicherheiten => Entscheidungsfindung bei Unsicherheit
Bei gleichem Dateninput werden unterschiedliche Ausgabewerte erzielt
Bedientheoretische Modelle werden unterschieden in:
Berechnung der mittleren Wartezeit an einer Supermarktkasse
Berechnung der Durchlaufzeitverteilung eines Produktionssystems
Was versteht man unter folgenden bedientheoretischen Modellen
Modellierung von stochastischen Prozessen mit Hilfe von diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilungen
diskrete Wahrscheinlichkeit
Modellierung von stochastischen Prozessen unter Verwendung der ersten beiden statistischen Momente
1. Moment => Erwartungswert
2. Moment => Varianz / Standardabweichung
Nenne Grundlegende Kennzahlen der Bedientheoretischen Modelle
(S. 9)
Ankunftsrate
Bedienrate
Auslastung
Nenne die Formel der folgenden grundlegende Gleichungen der Bedientheoretischen Modelle
𝜆 => Ankunftsrate
E(ta) => Erwartungswert der Zwischenankunftszeiten
𝜇 => Bedienrate
𝐸(𝑡𝑏) => Erwartungswert der Bedienzeiten
𝜌 => Auslastung
𝑚 => Anzahl der Mitarbeiter / Ressourcen
Wie sind Zwischenankunftszeiten und Bearbeitungszeiten bei Warteschlangenmodellen typischerweise verteilt?
(S. 10)
M|M|1
Zwischenankunftszeiten sind exponentialverteilt
Bearbeitungszeiten sind exponentialverteilt
M|G|1
Bearbeitungszeiten sind generell verteilt
Anhand welches Ansatzes können Netzwerke bedientheoretisch modelliert und berechnet werden?
(S. 11)
Anhand des Dekompositionsansatzes
Simuationsmodell
(S. 12)
Immer ein ausführbares Modell.
Ausführen => Abfolge von Zustandsänderungen des Systems im Laufe der Zeit
Simulationsmodell kann als eine Reihe von Regeln betrachten werden, die angeben, wie der nächste Zustand des Systems aus dem aktuellen Zustand zu erhalten ist
Zustandsdiagramme
Prozessflussdiagramme
Zeitpläne
Differentialgleichungen
Die Ergebnisse des Modells werden während der Ausführung des Modells erzeugt und beobachtet.
Wie erfolgt die Modellierung von Simulationen
(S. 13)
Erfolgt mit speziellen Software-Tools, die simulationsspezifische Sprachen verwenden
sowohl grafische als auch textuelle
Bsp.:
Anylogic
Plant Simulation
Sim3D
Nenne Beispiele für Software-Tools mit deren Hilfe Simulationsmodelle erzeugt werden können
Nenne Vorteile der analytischen Modellierung
(S. 14)
Einfache Modellierung durch vorgegebene Modelle
Exakte Berechnung anhand von Formeln
Geringe Rechenzeit
Abbildung von stochastischen Prozessen anhand eines Warteschlangenmodellen möglich
Nenne Nachteile der analytischen Modellierung
Grenzen bei der Abbildung und Berechnung von Systemen
Berechnungen sind schwer verständlich und nachvollziehbar
Nenne Vorteile der Simulationsmodellierung
Detaillierte Abbildung von realen Systemen möglich
Modulare und skalierbare Modellierung möglich
Animierte Darstellung der Modelle
Gute Unterstützung bei der Modellierung durch Softwaretools
Nenne Nachteile der Simulationsmodellierung
Ergebnisse hängen von Simulationszeit ab und sind nicht exakt
Detaillierte Abbildung von realen Systemen ist sehr aufwändig
Einarbeitung in eine spezielle Software notwendig
Wozu können Simulationen eingesetzt werden
High abstraction level => Systems Dynamics / Agentenbasierte Modellierung
high abstraction level => macro / strategic level => minimum details
Social Systems, Economics, Market and Competition
Medium abstraction level => Ereignisdiskrete / Agentenbasierte Modellierung
medium => meso / tactical level => medium details
Warehouses, Transportation, Business processes
Low abstraction level => Ereignisdiskrete / Agentenbasierte Modellierung
low => micro / operational level => maximum details
Control Systems
Nenne Methoden der Simulation
(S. 16)
System Dynamics
Agentenbasierte Modellierung
Ereignisdiskrete Modellierung
multimethod Modelling - Gemischte Ansätze
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