316 resultados para Pfadintegral, Moleküldynamik, Statistische Mechanik
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Die Quantisierung der elektrischen Ladung ist eine der größten Fragestellungen der Physik, die bis heute nicht verstanden ist. Im Standardmodell der Teilchenphysik ist sie beispielsweise nicht mathematisch inhärent erklärbar. Dadurch wäre es möglich, dass das Neutron eine winzige Ladung tragen kann. In dieser Arbeit wurde eine Apparatur auf Grundlage eines Vorgängerexperiments entwickelt, mit der eine Untersuchung der Ladung des Neutrons mit höchster Präzision durchgeführt werden kann. Dabei werden ultrakalte Neutronen in einem optischen System einem elektrischen Feld zwischen zwei Elektrodenplatten ausgesetzt. In der ersten Ladungsmessung mit dieser Apparatur konnte eine statistische Sensitivität von δq≈2,4∙10⁻²⁰ e/√d erreicht werden. Diese Sensitivität ist die höchste, die bisher mit ultrakalten Neutronen für eine Ladungsmessung erreicht werden konnte. In dieser Arbeit wurde das Konzept des Vorgängerexperiments grundlegend überarbeitet, um die Sensitivität der Apparatur zu erhöhen. Es wurden detaillierte Untersuchungen der Systematik der Apparatur durchgeführt und das theoretische Potential der Sensitivität von derzeit δq≈10⁻²¹ e/√d ermittelt. Mit dieser Apparatur wurde der Grundstein für die Messung einer neuen niedrigeren oberen Grenze der elektrischen Ladung des Neutrons gelegt. In nächster Zeit kann dadurch eine niedrigere obere Grenze für die Ladung des Neutrons von q≈10⁻²² e erzielt werden.
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Zielsetzung: Untersuchung, ob der Ausschluss von Patienten aus der statistischen Analyse in randomisierten Studien mit Fehlbewertungen der Wirksamkeit von Behandlungen sowie einer größeren Heterogenität zwischen verschiedenen Studien assoziiert ist. Studiendesign: Meta-epidemiologische Studie auf der Basis einer Sammlung von Metaanalysen randomisierter Studien. Datenquellen: 14 Metaanalysen, die insgesamt 167 Studien berücksichtigten. Diese verglichen die Wirksamkeit therapeutischer Interventionen bei Arthrose des Knie- oder Hüftgelenks mit Kontrollgruppen, die entweder keine Intervention oder Placebo erhielten und verwendeten jeweils Schmerz nach Angaben der Patienten als Endpunkt. Methoden: Zur Berechnung der Effektgrößen wurden die Unterschiede in der durchschnittlichen Schmerzintensität zwischen den Gruppen am Ende durch die gepoolte Standardabweichung dividiert. Die statistische Zusammenfassung der Studien erfolgte durch eine Random-Effects-Metaanalyse. Studien mit und Studien ohne Ausschluss von Patienten aus der statistischen Analyse wurden in Bezug auf die Bewertung der Therapiewirksamkeit gegeneinander verglichen, und die Auswirkungen einer Beschränkung von Metaanalysen auf Studien ohne Patientenausschluss wurden berechnet. Ergebnisse: In 39 Studien (23 %) waren sämtliche Patienten in die Analyse eingeschlossen. In 128 Studien (77 %) wurden Patienten von der Analyse ausgeschlossen. Die Effektgrößen waren in Studien mit Patientenausschluss tendenziell vorteilhafter als in Studien ohne Patientenausschluss (Differenz –0,13; 95-%-Konfidenzintervall –0,29 bis 0,04). Allerdings variierten die Schätzungen der Verzerrung zwischen einzelnen Metaanalysen erheblich (τ2 = 0,07). Untersuchungen der Interaktion zwischen Ausschluss aus der Analyse und Bewertung der Therapiewirksamkeit waren in fünf Metaanalysen positiv. Stratifizierte Analysen zeigten, dass Unterschiede in Bezug auf Effektgrößen zwischen Studien mit versus Studien ohne Patientenausschluss stärker ausfielen in Metaanalysen mit großer Heterogenität zwischen den einzelnen Studien, in Metaanalysen mit großer geschätzter Therapiewirksamkeit und in Metaanalysen aus dem Bereich der Komplementärmedizin. Beschränkten sich die Metaanalysen auf Studien ohne Patientenausschluss, resultierte dies in geringerer geschätzter Therapiewirksamkeit, größeren p-Werten und einer beträchtlichen Minderung der Heterogenität zwischen den einzelnen Studien. Schlussfolgerungen: Der Ausschluss von Patienten aus der statistischen Analyse in randomisierten Studien führt häufig zu Fehleinschätzungen der Therapiewirkungen. Ausmaß und Richtung dieser Verzerrung sind jedoch unvorhersehbar. Berichte randomisierter Studien sollten grundsätzlich Ergebnisse von Intention-to-treat-Analysen nennen. Systematische Übersichtsarbeiten sollten den Einfluss des Patientenausschlusses von der statistischen Analyse auf die Bewertung der Therapiewirksamkeit routinemäßig prüfen.
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Ziel dieses Beitrages ist die Analyse der Anwendung empirischer Tests in der deutschsprachigen Sportpsychologie. Die Ergebnisse vergleichbarer Analysen, bspw. in der Psychologie, zeigen, dass zwischen Anforderungen aus Testkonzepten und empirischer Realität Unterschiede existieren, die bislang für die Sportpsychologie nicht beschrieben und bewertet worden sind. Die Jahrgänge 1994–2007 der Zeitschrift für Sportpsychologie (früher psychologie und sport) wurden danach untersucht, ob Forschungsfragen formuliert, welche Stichprobenart gewählt, welches Testkonzept verwendet, welches Signifikanzniveau benutzt und ob statistische Probleme diskutiert wurden. 83 Artikel wurden von zwei unabhängigen Bewertern nach diesen Aspekten kategorisiert. Als Ergebnis ist festzuhalten, dass in der sportpsychologischen Forschung überwiegend eine Mischung aus Fishers Signifikanztesten sowie Neyman-Pearsons-Hypothesentesten zur Anwendung kommt,das sogenannte „Hybrid-Modell” oder „Null-Ritual”. Die Beschreibung der Teststärke ist kaum zu beobachten. Eine zeitliche Analyse der Beiträge zeigt, dass vor allem die Benutzung von Effektgrößen in den letzten Jahren zugenommen hat. Abschließend werden Ansätze zur Verbesserung und der Vereinheitlichung der Anwendung empirischer Tests vorgeschlagen und diskutiert.
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Automatisiertes Kommissionieren von biegeschlaffen Teilen stellt seit jeher ein besonderes Problem für die Handhabungstechnik dar, und es sind bisher verschiedenartigste sondermaschinenbauliche Lösungen hervorgebracht worden. Auch für das Kommissionieren von in Folien verpackten Artikeln gibt es einige L��sungen. Diese sind aber hinsichtlich ihrer Anwendung für in Beuteln verpackte Güter eingeschränkt. Ein neuartiges, am Fraunhofer-IML entwickeltes Verfahren verspricht Abhilfe. Der folgende Beitrag stellt dieses Verfahren im Detail vor und zeigt vergangene und zukünftige Untersuchungsfelder auf, die im Rahmen der Entwicklung bearbeitet wurden bzw. werden und sich insbesondere mit der Dimensionierung der Gerätschaften und Hilfsmittel beschäftigen.
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Dem Thema Baustellenlogistik wurde sowohl in der Baubranche selbst als auch in der Forschung in den letzten Jahren nur begrenzte Aufmerksamkeit gewidmet. Durch die Optimierung der baunahen Prozesse, wie beispielsweise Transport von Stück- und Schüttgütern, lassen sich noch weit reichende Einsparpotenziale realisieren. Im Rahmen eines AiF Forschungsprojektes wurde am Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml) der TU München in Zusammenarbeit mit Industriepartnern ein Flottentelematiksystem für die Baubranche unter Berücksichtigung der besonderen Randbedingungen, entwickelt und in einem langfristigen Pilotversuch getestet. Ein zentraler Bestandteil des Systems stellt die Anbindung an ein übergeordnetes Back Office System (SAP) dar, an das alle relevanten Informationen übermittelt werden und somit für die Abrechung und statistische Auswertungen zur Verfügung stehen.
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Die optimale Gestaltung logistischer Systeme und Prozesse bekommt eine immer größere Bedeutung für die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Für Einzelkomponenten von Materi-alflusssystemen sind neben exakten analytischen Verfahren auch Näherungslösungen und Ersatzmodelle in Form von Polynomen, neuronalen Netzen oder zeitdiskreten Verfahren vorhanden, mit denen eine gute Nachbildung des Verhaltens dieser Komponenten möglich ist. Ziel des Baukastensystems ist es, für diese Vielzahl von Methoden mit ihren spezifischen Ein- und Aus-gangsgrößen eine übergeordnete, einheitliche Kommunikations- und Datenschnittstelle zu definieren. In einem grafischen Editor kann ein Modell eines Materialflusssystems aus solchen Bausteinen gebildet und parametriert werden. Durch Verbindungen zwischen den Bausteinen werden Informationen ausge-tauscht. Die Berechnungen der Bausteine liefern Aussagen zu Auslastungen, Warteschlangen bzw. Warte-zeiten vor den Bausteinen sowie Flussgrößen zur Beschreibung der Abgangströme. The optimal arrangement of logistical systems and operations gets an increased importance for the economicalness and competitiveness of enterprises. For individual components of material flow systems there are also existing approximate solutions and substitute models besides exact analytical calculations in the form of polynomials, neural nets or time-discrete analysis which allows a good analytical description of the behaviour of these components. It is aim of the module system to define a superordinate and unified communication and data interface for all of these variety of methods with her specific input and output quantities. By using a graphic editor, the material flow system can be modelled of such components with specified functions and parameters. Connections between the components allows exchange of information. The calculations of the components provide statements concerning utilization, queue size or waiting time ahead of the components as well as parameters for the description of the departure process. Materialflusssysteme sind Träger innerbetrieblicher Transportprozesse und elementarer Bestandteil logistischer Systeme. Die optimale Gestaltung logistischer Systeme und Prozesse bekommt eine immer größere Bedeutung für die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die effiziente Dimensionierung von Materialflusssystemen ist für Planer, Hersteller und Betreiber solcher Anlagen von grundsätzlicher Bedeutung. Für viele bei der Planung materialflusstechnischer Anlagen auftretende Fragestellungen steht noch immer kein Berechnungsverfahren oder -werkzeug zur Verfügung, welches allen drei folgenden Anforderungen gleicherma-ßen gerecht wird: Die Handhabung soll einfach, unkompliziert und schnell sein. Die Berechnungsergebnisse sollen eine hohe Genauigkeit haben. Die Berechnung soll allgemein gültige Ergebnisse liefern. Dabei handelt es sich um Fragestellungen, die durchaus grundlegender Natur sind. Beispielsweise nach den (statistisch) zu erwartenden minimalen und maximalen Auftragsdurchlaufzeiten, nach dem Einfluss von Belas-tungsschwankungen auf die Anlagenleistung, nach vorzusehenden Puffern (Stauplätze) und Leistungsreserven (Auslastung). Für die oben genannten Aufgaben der Materialflussplanung stehen heute hauptsächlich drei Verfahren zur Verfügung (Abb. 1): Faustformeln (gekennzeichnet mit f) sind einfach aber ungenau. Das Systemverhalten von Materialfluss-komponenten beschreiben sie selten über den gesamten Bereich möglicher Betriebsbedingungen und Konfi-gurationen. Das Verhalten von gesamten Materialflusssystemen ist zu komplex, als dass es mit Faustformeln adäquat beschreibbar wäre. Bedienungstheoretische Ansätze erlauben die Beschreibung von Materialflusskomponenten (kleines b) sehr genau und sehr umfassend, soweit Standardmethoden und -modelle der Bedienungstheorie anwendbar sind. Ist diese Voraussetzung nicht gegeben, kann der Aufwand zur Modellbildung schnell erheblich werden. Die Beschreibung von Materialflusssystemen (großes B) als Bedienungsnetzwerke ist nur unter (zum Teil stark) vereinfachenden Annahmen möglich. Solche Vereinfachungen gehen zu Lasten von Genauigkeit und All-gemeingültigkeit der Aussagen. Die Methoden sind häufig sehr komplex, ihre Anwendung erfordert vertief-te Kenntnisse in der Statistik und Stochastik. Simulationsuntersuchungen liefern für Materialflusskomponenten (kleines s) und für Materialflusssysteme (großes S) gleichermaßen genaue Aussagen. Der für die Untersuchungen erforderliche Aufwand hängt dabei weit weniger von den Eigenschaften und der Größe des Systems ab, als es bei bedienungstheoretischen An-sätzen der Fall ist. Die Aussagen der Simulation sind nie universell. Sie betreffen immer nur ein System in einer bestimmten Konfiguration. Die Anwendung der Simulation erfordert Spezialsoftware und vertiefte Kenntnisse in der Modellierung und Programmierung. Verfahren, die genaue und allgemein gültige Aussagen über das Verhalten komplexer Materialflusssysteme liefern können, sind insbesondere in der Phase der Angebotserstellung bzw. in der Phase der Grobplanung von besonderer Wichtigkeit. Andererseits sind heute verfügbare Verfahren aber zu kompliziert und damit unwirt-schaftlich. Gerade in der Phase der Systemgrobplanung werden häufig Änderungen in der Struktur des Systems notwendig, welche z.B. beim Einsatz der Simulation zu erheblichem Änderungsaufwand am Modell führt. Oftmals können solche Änderungen nicht schnell genug ausgeführt werden. Damit bleiben in der Praxis oft erhebliche Planungsunsicherheiten bestehen. Der Grundgedanke des Baukastensystems besteht in der Modularisierung von Materialflusssystemen in einzelne Bausteine und Berechnungen zum Verhalten dieser Komponenten. Die betrachteten Module sind Materialfluss-komponenten, die eine bestimmte logistische Funktion in einer konstruktiv bzw. steuerungstechnisch bedingten, definierten Weise ausführen. Das Verhalten einer Komponente wird durch Belastungen (Durchsatz) und techni-sche Parameter (Geschwindigkeit, Schaltzeit o.ä.) beeinflusst und kann durch ein adäquates mathematisches Modell quantifiziert werden. Das offene Baukastensystem soll dabei vor allem einen konzeptionellen Rahmen für die Integration derartiger Modellbausteine bilden. Es umfasst neben der Bausteinmodularisierung die Problematik der Kommunikation zwischen den Bausteinen (Schnittstellen) sowie Möglichkeiten zur Visualisierung von Ergebnissen. Das daraus abgeleitete softwaretechnische Konzept berücksichtigt neben der einheitlichen Integration der zum Teil stark unterschiedlichen Berechnungsverfahren für einzelne Materialflusskomponenten auch einheitliche Definitionen zur Beschreibung von benötigten Eingangsparametern einschließlich der Randbedingungen (Defini-tionsbereich) und Plausibilitätskontrollen sowie zur Ergebnisbereitstellung. Äußerst wichtig war die Zielstellung, das System offen und erweiterbar zu gestalten: Prototypisch wurden zwar einzelne vorliegende Bausteine integ-riert, es ist aber jederzeit möglich, weitere Verfahren in Form eines Bausteines zu implementieren und in das Baukastensystem einzubringen. Die Ergebnisse der Berechnungen für ein einzelnes Element (Output) fließen zugleich als Input in das nachfol-gende Element ein: Genau wie im realen Materialflusssystem durch Aneinanderreihung einzelner fördertechni-scher Elemente der Materialfluss realisiert wird, kommt es im Baukasten durch Verknüpfung der Bausteine zur Übertragung der relevanten Informationen, mit denen der Fluss beschrieben werden kann. Durch die Weitergabe der Ergebnisse kann trotz Modularisierung in einzelne Bausteine das Verhalten eines gesamten Materialflusssys-tems bestimmt werden. Daher sind auch hier einheitliche Festlegungen zu Art und Umfang der Übergabeparame-ter zwischen den Bausteinen erforderlich. Unter einem Baustein soll ein Modell einer Materialflusskomponente verstanden werden, welches das Verhalten dieser Komponente beim Vorliegen bestimmter Belastungen beschreibt. Dieses Verhalten ist insbesondere gekennzeichnet durch Warteschlangen und Wartezeiten, die vor der Komponente entstehen, durch Auslastung (Besetztanteil) der Komponente selbst und durch die Verteilung des zeitlichen Abstand (Variabilität) des die Komponente verlassenden Stroms an Transporteinheiten. Maßgeblich bestimmt wird dieses Verhalten durch Intensität und Variabilität des ankommenden Stroms an Transporteinheiten, durch die Arbeitsweise (z.B. stetig / unstetig, stochastisch / deterministisch) und zeitliche Inanspruchnahme der Komponente sowie durch Steuerungsregeln, mit denen die Reihenfolge (Priorisierung / Vorfahrt) und/oder Dauer der Abarbeitung (z.B. Regalbediengerät mit Strategie „Minimierung des Leerfahrtan-teils“) verändert werden. Im Grunde genommen beinhaltet ein Baustein damit ein mathematisches Modell, das einen oder mehrere an-kommende Ströme von Transporteinheiten in einen oder mehrere abgehende Ströme transformiert (Abb. 2). Derartige Modelle gibt es beispielsweise in Form von Bedienmodellen ([Gnedenko1984], [Fischer1990 u.a.]), zeitdiskreten Modellen ([Arnold2005], [Furmans1992]), künstlichen neuronalen Netzen ([Schulze2000], [Markwardt2003]), Polynomen ([Schulze1998]). Die zu Grunde liegenden Verfahren (analytisch, simulativ, numerisch) unterscheiden sich zwar erheblich, genü-gen aber prinzipiell den genannten Anforderungen. Die Fixierung auf ein mathematisches Modell ist aber nicht hinreichend, vielmehr bedarf es für einen Baustein auch definierter Schnittstellen, mit denen der Informationsaustausch erfolgen kann (Abb. 3). Dazu zählen neben der einheitlichen Bereitstellung von Informationen über die ankommenden und abgehenden Materialströme auch die Berücksichtigung einer individuellen Parametrierung der Bausteine sowie die Möglichkeit zur Interaktion mit dem Bediener (Anordnung, Parametrierung und Visualisierung). Das offene Konzept erlaubt das eigenständige Entwickeln und Aufnehmen neuer Bausteine in den Baukasten. Dazu ergibt sich als weitere Anforderung die einfache Konfigurierbarkeit eines Bausteins hinsichtlich Identifika-tion, Aussehen und Leistungsbeschreibung. An einen Baustein innerhalb des Baukastensystems werden weiter-hin die folgenden Anforderungen gestellt: Jeder Baustein ist eine in sich abgeschlossene Einheit und kann nur über die Ein- und Ausgänge mit seiner Umgebung kommunizieren. Damit ist ausgeschlossen, dass ein Baustein den Zustand eines ande-ren Bausteins beeinflussen kann. Das führt zu den beiden Lokalitätsbedingungen: Es gibt keine �����bergeordnete Steuerung, die in Abhängigkeit vom aktuellen Systemzustand dispositive Entscheidungen (z.B. zur Routenplanung) trifft. Blockierungen in Folge von Warteschlangen haben keine Auswirkungen auf die Funktion an-derer Bausteine. Bausteine beinhalten in sich abgeschlossene Verfahren zur Dimensionierung einer Komponente (Klas-se) des Materialflusssystems (z.B. Einschleusung auf einen Sorter, Drehtisch als Verzweigungselement oder als Eckumsetzer). Dabei werden auf Grund von technischen Parametern, Steuerungsstrategien und Belastungsannahmen (Durchsatz, Zeitverteilungen) Ergebnisse ermittelt. Ergebnisse im Sinne dieses Bausteinkonzepts sind Auslastungen, Warteschlangen bzw. Wartezeiten vor dem Baustein sowie Flussgrößen zur Beschreibung des Abgangstroms. Als Beschreibung eignen sich sowohl einzelne Kennwerte (Mittelwert, Varianz, Quantile) als auch statische Verteilungsfunktionen. Die Lokalitätsbedingungen stellen Einschränkungen in der Anwendbarkeit des Baukastensystems dar: Systeme mit übergeordneten Steuerungsebenen wie Routenplanung oder Leerfahrzeugsteuerung, die Entscheidungen auf Grund der vorhandenen Transportaufträge und des aktuellen Systemzustands treffen (Fahrerlose Transportsys-teme, Elektrohängebahn), können mit dem Baukasten nicht bearbeitet werden. Diese auf Unstetigförderern basierenden Systeme unterscheiden sich aber auch in ihren Einsatzmerkmalen grundlegend von den hier betrach-teten Stetigförderersystemen. Das Problem der Blockierungen vorgelagerter Bereiche durch zu große Warteschlangen kann dagegen bereits mit dem Baukasten betrachtet und zumindest visualisiert werden. Dazu ist den Verbindungen zwischen den Bausteinen eine Kapazität zugeordnet, so dass durch Vergleich mit den berechneten Warteschlangenlängen eine generelle Einschätzung zur Blockierungsgefahr möglich wird: Ist die Streckenkapazität kleiner als die mittlere Warteschlange, muss von einer permanenten Blockierung ausgegangen werden. In diesem Fall kann der vorhergehende Baustein seine gerade in Bearbeitung befindli-che Transporteinheit nach dem Ende der „Bedienung“ nicht sofort abgeben und behindert damit auch seine weiteren ankommenden Transporteinheiten. Für die Transporteinheiten bedeutet das eine Verlustzeit, die auch nicht wieder aufgeholt werden kann, für das gesamte Transportsystem ist von einer Leistungsminde-rung (geringerer Durchsatz, größere Transport- / Durchlaufzeit) auszugehen. Da bei der Berechnung der Bausteine von einer Blockierfreiheit ausgegangen wird, sind die Berechnungser-gebnisse in aller Regel falsch. Ist die Streckenkapazität zwar größer als die mittlere Warteschlange, aber kleiner als beispielsweise das 90%-Quantil der Warteschlange, ist mit teilweisen Blockierungen (in dem Fall mit mehr als 10% Wahr-scheinlichkeit) zu rechnen. Dann tritt der o.g. Effekt nur zeitweise auf. Die Ergebnisse der Berechungen sind dann zumindest für einzelne Bausteine ungenau. In beiden Fällen wird das Problem erkannt und dem Anwender signalisiert. Es wird davon ausgegangen, dass die geplante Funktionalität und Leistungsfähigkeit des Materialflusssystems nur dann gewährleistet ist, wenn keine Blockierungen auftreten. Durch Änderung der Parameter des kritischen Bausteins, aber auch durch Änderung der Materialströme muss daher eine Anpassung vorgenommen werden. Erst bei Vorliegen der Blockierfreiheit ist die Voraussetzung der Lokalität der Berechnungen erfüllt. Die Berechnungsverfahren in den Bausteinen selbst können wegen der Modularisierung (Lokalität) sehr unter-schiedlicher Art sein. Dabei ist es prinzipiell möglich, die einzelnen Ergebnisse eines Bausteins mit verschiede-nen Verfahren zu ermitteln, insbesondere dann, wenn auf Grund eines eingeschränkten Definitionsbereichs der Eingangsparameter die Anwendung eines bestimmten Verfahrens nicht zulässig ist. Bausteine, die einen Materialfluss auf Grund äußerer, nicht aus dem Verhalten des Bausteins resultierende Einflüsse generieren (Quelle) oder verändern (Service-Station), sind durch eine Flussgröße parametriert. Die Flussgröße ist eine statistische Verteilungsfunktion zur Beschreibung der Ankunfts- und Abgangsströme (Zwi-schenankunftszeiten). In der Praxis, insbesondere in der Planungsphase, ist aber eine solche Verteilungsfunktion meist nicht bekannt. Zudem erweist sich das Rechnen mit Verteilungsfunktionen als numerisch aufwändig. Untersuchungen in [Markwardt2003] haben gezeigt, dass eine Parametrisierung als Abstraktion über statistische Verteilungsfunktionen mit gleichen Erwartungswerten, Minima und Streuungen ausreichend genaue Ergebnisse liefert. Daher wird die Flussgröße beschrieben durch die Parameter Ankunftsrate (=Durchsatz), Mindestzeitabstand tmind und Variationskoeffizient c (als Maß für die Variabilität des Stroms). Zur Visualisierung der Ergebnisse kann die dreiparametrige Gammaverteilung zu Grunde gelegt werden, die eine gute Anpassung an reale Prozessverläufe bietet und durch die genannten Parameter eindeutig beschrieben ist: Weitere leistungsbestimmende Größen wie technische Parameter, Zeitbedarfe u.ä. werden als Parametertupel (k) der jeweiligen Klasse zugeordnet. So ist z.B. bei einer Einschleusung auf einen Sorter zu garantieren, dass der Strom auf der Hauptstrecke nicht angehalten wird. Das erfordert bei einer Einschleusung von der Nebenstrecke eine Lücke im Gutstrom auf der Hauptstrecke mit der Länge Mindestabstand und Fördergeschwindigkeit sind Parameter der ankommenden Förderstrecken, demnach ist lediglich die Größe ttr als Transferzeit ein leistungsbestimmender Parameter der Einschleusung. Förderstrecken stellen die Verbindungen zwischen den Bausteinen her und realisieren den eigentlichen Material-fluss durch das System. Die technische Realisierung kann dabei prinzipiell durch verschiedenartige Bauformen von Stetig- und Unstetigförderern erfolgen. Systeme, die aber vollständig auf der Basis von Unstetigförderern arbeiten wie fahrerlose Transportsysteme (FTS) oder Elektrohängebahn (EHB), werden im Rahmen des Baukas-tens nicht betrachtet, weil die Lokalitätsbedingungen nicht gelten und beispielsweise eine übergeordnete Sys-temsteuerung (Fahrzeugdisposition, Leerfahrtoptimierung) einen erheblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems hat. Förderstrecken im hier verwendeten Sinne sind Rollen-, Ketten-, Bandförderer oder ähnliches, deren maximaler Durchsatz im Wesentlichen durch zwei Parameter bestimmt wird: Fördergeschwindigkeit (vF) und Mindestab-stand zwischen den Transporteinheiten (smind). Der Mindestabstand ergibt sich aus der Länge der Transportein-heit in Transportrichtung (sx) und einem Sicherheitsabstand (s0), der für ein sicheres und gefahrloses Transportie-ren erforderlich ist. Die Mindestzeit tmind,S zwischen zwei Fördereinheiten auf einer Förderstrecke bestimmt sich demnach zu Ist das verbindende Förderelement nicht staufähig (nicht akkumulierend, z.B. Gurtbandförderer), so kann sich der Abstand zwischen den Fördergütern während des Förder- oder Transportvorgangs nicht verändern: Muss das Band angehalten werden, weil eine Abgabe an das nachfolgende Förderelement nicht möglich ist, bleiben alle Einheiten stehen. In diesem Fall ist es also nicht möglich, die Lücken im Transportstrom zu schließen, die bereits bei der Aufgabe auf das Förderelement entstehen. Für die Berechnung der Mindestzeit tmind,S bedeutet das, dass dann auch die Mindestzeit tmind,B des vorhergehenden Bausteins berücksichtigt werden muss. Die Mindestzeit des Streckenelements nach (6) bzw. (7) wird als einer der Parameter der Flussgröße zur Be-schreibung des am nachfolgenden Baustein ankommenden Stroms verwendet. Als Parameter der Förderstrecke werden neben der Fördergeschwindigkeit daher auch Angaben zum Transportgut (Abmessungen, Sicherheitsab-stand, Transportrichtung) benötigt. Es bot sich ferner an, eine Typisierung der Förderstrecken hinsichtlich ihrer technischen Realisierung (Rollenförderer, Kettenförderer, Bandförderer usw. mit zugeordneten Parametern) vorzunehmen, um den Aufwand für die Beschreibung der Förderstrecken gering zu halten. Weitere Parameter der Förderstrecken dienen der Aufnahme der Berechnungsergebnisse von vor- bzw. nachge-lagerten Bausteinen und beinhalten: die Länge der Warteschlange (einzelne Kenngrößen wie Mittelwert, 90%-, 95% bzw. 99%-Quantil oder - falls ermittelbar - als statistische Verteilung) die Wartezeit (ebenfalls Kenngrößen oder statistische Verteilung) die (Strecken-)Auslastung Variationskoeffizient für den Güterstrom Für die Darstellung des Materialflusses in einem System werden jeweils einzelne Materialfluss-Relationen betrachtet. Dabei wird angenommen, dass jede Relation an einer Quelle beginnt, an einer Senke endet, dabei mehrere Materialfluss-Komponenten (Bausteine) durchläuft und über den gesamten Verlauf in seiner Größe (Transportmenge) konstant bleibt. Einziger leistungsbestimmender Parameter einer Materialfluss-Relation ist die Transportmenge. Sie wird als zeitabhängige Größe angegeben und entspricht damit dem Durchsatz. Mindestabstand und Variationskoeffizient werden vom erzeugenden Baustein (Quelle) bestimmt, von den weiteren durchlaufenen Bausteinen verändert und über die Förderstrecken jeweils an den nachfolgenden Baustein übertragen. Die verbindenden Förderstrecken werden mit dem jeweiligen Durchsatz „belastet“. Bei Verbindungen, die von mehreren Relationen benutzt werden, summieren sich die Durchsätze, so dass sich unterschiedliche Strecken- und Bausteinbelastungen ergeben. Im Kontext des Baukastensystems werden Metadaten1 verwendet, um die in einem Baustein enthaltenen Infor-mationen über Anwendung, Verfahren und Restriktionen transparent zu machen. Ziel des Baukastensystems ist es je gerade, einfache und leicht handhabbare Berechnungsmodule für einen breiteren Anwenderkreis zur Verfü-gung zu stellen. Dazu sind Beschreibungen erforderlich, mit denen das Leistungsspektrum, mögliche Ergebnisse und Anwendungs- bzw. Einsatzkriterien dokumentiert werden. Aufgabe der Baustein-Bibliothek ist die Sammlung, Verwaltung und Bereitstellung von Informationen über die vorhandenen Bausteine. Damit soll dem Nutzer die Möglichkeit gegeben werden, für seine konkret benötigte Materialflusskomponente einen geeigneten Baustein zur Abbildung zu finden. Mit der Entwicklung weiterer Bausteine für ähnliche Funktionen, aber unterschiedliche Realisierungen (z. B. Regalbediengerät: einfach- oder doppeltiefe Lagerung, mit oder ohne Schnellläuferzone usw.) wächst die Notwendigkeit, die Einsatz- und Leis-tungsmerkmale des Bausteins in geeigneter Weise zu präsentieren. Die Baustein-Bibliothek enthält demnach eine formalisierte Beschreibung der vorhandenen und verfügbaren Bausteine. Die Informationen sind im Wesentlichen unter dem Aspekt einer einheitlichen Identifikation, Infor-mation, Visualisierung und Implementierung der unterschiedlichen Bausteine zusammengestellt worden. Einige der in der Baustein-Bibliothek enthaltenen Metadaten lassen sich durchaus mehreren Rubriken zuordnen. Identifikation und Information Ein Baustein wird durch eine eindeutige Ident-Nummer fixiert. Daneben geben Informationen zum Autor (Ent-wicklung und/oder Implementierung des Verfahrens) und eine Funktionsbeschreibung eine verbale Auskunft über den Baustein. Zusätzlich ist jeder Baustein einem bestimmten Typ zugeordnet entsprechend der Baustein-Klassifizierung (Bearbeiten, Verzweigen, Zusammenführen usw.), über den die Baustein-Auswahl eingegrenzt werden kann. Visualisierung Die Parameter für die Visualisierung beschreiben die Darstellung des Bausteins innerhalb des Baukastensystems (Form, Farbe, Lage der Ein- und Ausgänge des Bausteins, Icons). Implementierung Der Klassenname verweist auf die Implementierung des Bausteins. Zusätzlich benötigte Programm-Ressourcen (externe Bibliotheken wie *.dll , *.tcl o.ä.) können angegeben werden. Weiterhin sind Bezeichnungen und Erläuterungen der erforderlichen technischen Parameter für den Eingabedialog enthalten. Für die Förderstrecken wird ebenfalls eine formalisierte Beschreibung verwendet. Sie verweist jedoch nicht wie die Baustein-Bibliothek auf Software-Ressourcen, sondern enthält nur eine Reihe technischer Parameter, die für das Übertragungsverhalten der Förderstrecke eine Rolle spielen (Fördergeschwindigkeit, Arbeitsweise akkumu-lierend, Ausrichtung des Transportguts). Die Einträge lassen sich als Musterdatensätze (Template) für die Bau-stein-Verbindungen auffassen, um bestimmte, häufig vorkommende fördertechnische Lösungen diesen Verbin-dungen in einfacher Weise zuordnen zu können. Die Angaben sind aber im konkreten Anwendungsfall änderbar. Angaben zum Transportgut beschränken sich auf die Abmessungen der Transporteinheiten (Länge, Breite) und den erforderlichen Sicherheitsabstand (s0). Als Grundform wird von einer Standard-Euro-Palette (1200x800 mm) ausgegangen, es lassen sich aber auch Güter mit anderen Maßen hinzufügen. Die Angaben zum Transportgut werden in Verbindung mit den Parametern der Förderstrecken (Ausrichtung des Gutes längs oder quer) ausgewertet, so dass sich die jeweiligen Mindestabstände (Gleichung 6 bzw. 7) sowie der maximale Durchsatz Qmax als Grundlage für die Berechnung der Streckenauslastung bestimmen lassen. Das Gesamtkonzept des Baukastensystems ist in Abbildung 4 dargestellt. Es besteht im Wesentlichen aus drei Bereichen: Bausteinerstellung Bausteinverwaltung (Bibliotheken) Baukasten (Benutzeroberfläche) Dabei ist der Bereich der Bausteinerstellung nicht unmittelbarer Bestandteil der realisierten Lösung. Sie ist vielmehr die Quelle für die Bausteine, die über die jeweiligen Metadaten in einer Baustein-Bibliothek verwaltet und bereitgestellt werden. Die Verwaltung von Bausteinen und Förderstrecken ist die Umsetzung der Baustein-Bibliothek und (im erwei-terten Sinne) der Definitionen für die Förderstrecken. Der Modellbaukasten selbst stellt die Grafische Nutzeroberfläche dar (Abb. 11) und enthält den interaktiven, grafischen Modelleditor, die Auswahlelemente (Werkzeugkoffer bzw. -filter) für Bausteine und Förderstrecken, tabellarische Übersichten für alle Bausteine, Förderstrecken und Materialflussrelationen sowie Eingabedialoge für Bausteine, Förderstrecken und Materialflussrelationen. Die Entwicklung eines Modells mit dem Baukastensystem erfolgt prinzipiell in drei Schritten: Schritt eins umfasst die Anordnung und Definition der Bausteine. Der Modellbaukasten bietet die Möglich-keit, einen bestimmten Baustein direkt (z.B. Ausschleusung) oder unter Nutzung eines Bausteinfilters (z.B. alle Verzweigungselemente) auszuwählen und im grafischen Editor mittels Mausklick zu platzieren . An-schließend erfolgt im Dialog die notwendige Parametrierung des Bausteins. Dies beinhaltet sowohl die An-gaben zur Visualisierung (Drehung, Spiegelung) als auch die für die Dimensionierung erforderlichen techni-schen Parameter. Die für jeden Baustein benötigten Leistungsanforderungen (Durchsatz, lokale Transport-matrix) werden allerdings nicht direkt angegeben, sondern aus den Beziehungen zu den vor- und nachgela-gerten Bausteinen automatisch ermittelt (Übertragungsfunktion der Förderstrecken). Danach erfolgt in einem zweiten Schritt die Definition von Verbindung zwischen den Bausteinen (Förder-strecken): Das Erzeugen der Bausteinverbindungen ist ebenfalls ganz einfach zu realisieren. Nach Auswahl der zu Grunde liegenden Fördertechnik (z.B. Rollenförderer) wird durch Ziehen des Mauszeigers von einem nicht belegten Ausgang zu einem nicht belegten Eingang eines Bausteins die entsprechende Förderstrecke erzeugt. In einem abschließenden Dialog können die gewählten Voreinstellungen zum Transportgut, zum Förderertyp usw. bestätigt oder gegebenenfalls korrigiert werden. Außerdem kann die Kapazität der Förder-strecke definiert werden. Dabei geht es weniger um die Länge des Förderers als viel mehr um die Anzahl der vorgesehenen Puffer- oder Stauplätze im Zusammenhang mit den zu berechnenden Warteschlangenlän-gen. Abschließend wird im dritten Schritt der Materialfluss definiert: Ein Materialstrom ist jeweils eine Relation, die an einer Quelle beginnt, an einer Senke endet und dabei mehrere Bausteine durchläuft. Da die Förder-strecken zu diesem Zeitpunkt bereits definiert sein müssen, kann automatisch ein möglicher Weg zwischen Quelle und Senke gefunden werden. Ähnlich wie bei Routenplanungssystemen kann dabei durch zusätzliche Angabe von Zwischenpunkten (via) der automatisch vorgeschlagene Transportweg verändert und angepasst werden (Abb. 5). Nach Bestätigung des Transportweges und damit der unterwegs zu passierenden Bausteine erfolgt in einem Dialog die Parametrierung (Transportmenge pro Stunde) für diese Relation. Die Elemente des Transportweges (die benutzten Förderstrecken) werden mit dem entsprechenden Durchsatz „belastet“. Nach Abschluss der Modellierung kann die Berechnung ausgeführt werden. Im Ergebnis werden Kennzahlen bestimmt und im Baukasten in verschiedener Form visualisiert, um eine Bewertung der Ergebnisse vornehmen zu können. Eine Übersicht Fehlermeldungen listet die Problemelemente auf. Dabei wird die Schwere eines Problems farb-lich hervorgehoben: fataler Fehler (rot): entsteht z.B. bei Überlastung eines Bausteins – die geforderte Leistung für einen Bau-stein (und damit die des Gesamtsystems) kann nicht erbracht werden. lokaler Fehler (orange): entsteht z.B. bei permanenter Blockierung – die mittlere Warteschlange vor einem Baustein ist größer als dessen vorgesehene Kapazität. Warnung (hellgelb): bei teilweiser Blockierung – das 90%-Quantil der Warteschlange ist größer als die Ka-pazität der Förderstrecke, es ist daher zeitweise mit Blockierungen (und damit Behinderungen des vorherge-henden Bausteins) zu rechnen. Information (weiß): wird immer dann erzeugt, wenn Erwartungswerte für die Wartezeit oder Warteschlange mit einem G/G/1-Bedienmodell berechnet werden. Die Lösungen dieser Näherungsgleichungen sind im All-gemeinen nicht sehr genau, dienen aber als Abschätzung für die sonst fehlenden Kennwerte. Entsprechend der berechneten Auslastung werden die Bausteine im Modelleditor mit einer Farbabstufung von Grün nach Rot markiert, Bausteine und Förderstrecken leuchten rot bei Überlastung. Die dargestellten Ergebnisse im Modelleditor zu Bausteinen und Förderstrecken sind umschaltbar durch den Nutzer (Abb. 6). Je nach den in den Bausteinen hinterlegten Berechnungen sind jedoch nicht immer alle Kenn-größen verfügbar. Die Implementierung des Baukastensystems wurde mit Java (Release 1.5) vorgenommen. Für das Kernsystem wird dabei das in Abbildung 7 dargestellte Klassen-Konzept umgesetzt. Ausgehend von einer allgemeinen Klasse (Object3D) für Visualisierung von und Interaktionen mit grafischen Objekten wurden für Bausteine (AbstractNode) und Förderstrecken (Connection) die jeweiligen Klassen abgelei-tet. Für die Förderstecken ergibt sich dabei eine weitgehend einheitliche Beschreibungsform, die lediglich durch die Parametrierung (Vorlagen in der Förderstrecken-Bibliothek als XML-Datei) auf den konkreten Einsatz im Modell des Materialflusssystems angepasst werden muss. Anders verhält es sich mit den Bausteinen: Durch die mögliche Vielfalt von Bausteinen und den ihnen zu Grunde liegenden Berechnungsverfahren muss es auch eine Vielzahl von Klassen geben. Um jedoch für jeden belie-bigen Baustein den Zugriff (Bereitstellung von Eingangsdaten, Berechnung und Bereitstellung der Ergebnisse) in einer identischen Weise zu gewährleisten, muss es dafür eine nach außen einheitliche Schnittstelle geben. Die Java zu Grunde liegende objektorientierte Programmierung bietet mit dem Konzept der „abstrakten Klasse“ eine Möglichkeit, dies in einfacher Weise zu realisieren. Dazu wird mit AbstractNode quasi eine Vorlage entwi-ckelt, von der alle implementierten Baustein-Klassen abgeleitet sind. AbstractNode selbst enthält alle Methoden, mit denen Baustein-Daten übernommen oder übergeben, die jeweiligen Visualisierungen vorgenommen, die baustein-internen Verbindungen (lokale Transportmatrix) verwaltet und Ein- und Ausgänge mit den zugehörigen Förderstrecken verbunden werden. Die für den Aufruf der eigentlichen Berechnungen in den Bausteinen ver-wendeten Methoden sind deklariert, aber nicht implementiert (sogenannte abstrakte Methoden). Ein Baustein wird von AbstractNode abgeleitet und erbt damit die implementierten Methoden, lediglich die abstrakten Methoden, die die Spezifik des Bausteins ausmachen, sind noch zu implementieren. Um neue Bausteine zu erzeugen, wird Unterstützung in Form eines Bildschirmdialogs angeboten (Abb. 8). Danach sind die entsprechenden Angaben zu den Metadaten, zur Struktur und zur Visualisierung des Bausteins, die Eingangsparameter (Name und Erläuterung) sowie die berechenbaren Ergebnisse (z.B. Auslastung, Quantile der Warteschlangenlänge, aber keine Aussage zu Wartezeiten usw.) anzugeben. Nach Bestätigung der Daten und diversen Syntax- bzw. Semantik-Kontrollen wird der Baustein in der Bibliothek registriert, ein Sourcecode für den neuen Baustein generiert und kompiliert. Der Baustein selbst ist damit formal korrekt und kann sofort verwendet werden, liefert aber noch keine verwertbaren Ergebnisse, weil natürlich die Implementierung des Berechnungsverfahrens selbst noch aussteht. Das muss in einem zweiten Schritt im Rah-men der üblichen Software-Entwicklung nachgeholt werden. Dazu sind die Berechnungsverfahren zu implemen-tieren und die Bausteinschnittstellen zu bedienen. Der generierte Java-Code enthält in den Kommentaren eine Reihe von Hinweisen für den Programmierer, so dass sich problemlos die Schnittstellen des Bausteins program-mieren lassen (Abb. 9). In einem Beispiel werden ein Hochregallager (3 Regalbediengeräte) und zwei Kommissionierplätze durch ein Transportsystem verbunden. Mit der Einlastung von Kommissionieraufträgen werden im Simulationsmodell die entsprechenden Transportaufträge generiert und abgearbeitet (Abb. 10). Dabei können Systemzustände (z.B. Warteschlangen) protokolliert und statistisch ausgewertet werden. Ein entsprechendes Modell für den Baukasten ist in Abbildung 11 dargestellt. Der Vorteil des Baukastensystems liegt selbst bei diesem recht einfachen Beispiel im Zeitvorteil: Für Erstellung und Test des Simulationsmodells und anschließende Simulationsläufe und Auswertungen wird ein Zeitaufwand von ca. 4-5 Stunden benötigt, das Baukastenmodell braucht für Erstellung und korrekte Parametrierung weniger als 0,5 Stunden, die Rechenzeit selbst ist vernachlässigbar gering. Sollte im Ergebnis der Untersuchungen eine Änderung des Materialflusssystems notwendig werden, so führt das im Simulationsmodell teilweise zu erheblichen Änderungen (Abläufe, Steuerungsstrategien, Auswertungen) mit entsprechendem Zeitaufwand. Im Baukasten können dagegen in einfacher Weise zusätzliche Bausteine eingefügt oder vorhandene ersetzt werden durch Bausteine mit geänderter Funktion oder Steuerung. Strukturelle Änderungen am Materialflusssys-tem sind also mit deutlich geringerem Aufwand realisierbar. In [Markwardt2003] werden für mehrere Strukturen von Materialflusskomponenten Fehlerbetrachtungen über die Genauigkeit der mittels neuronaler Netze untersuchten Systeme gegenüber den Simulationsergebnissen vorge-nommen. Danach ergibt sich beispielsweise für das 90%-Quantil der Warteschlange eine Abweichung, die mit 90% Sicherheit kleiner als 0,3 Warteplätze ist. Bei den Variationskoeffizienten des Abgangsstroms betragen die absoluten Abweichungen mit 90% Sicherheit nicht mehr als 0,02 bis 0,05 (in Abhängigkeit vom betrachteten Baustein). Daraus wird die Schlussfolgerung abgeleitet, dass die durch Verknüpfung neuronaler Netze gewonne-nen Aussagen sehr gut mit statistischen Ergebnissen diskreter Simulation übereinstimmen und eine Planungssi-cherheit ermöglichen, die für einen Grobentwurf von Materialflusssystemen weit über die heute gebräuchlichen statischen Berechnungsverfahren hinausgehen. Im konkreten Beispiel wurde die Zahl der Pufferplätze vor den Kommissionierern (Work1 bzw. Work2) zu-nächst auf 3 begrenzt. Die Berechnung im Baukasten ergab dabei in beiden Fällen Fehlermeldungen mit dem Hinweis auf Blockierungen (Abb. 12, links). Diese bestätigten sich auch im Simulationsmodell (Abb. 12, rechts). Nach Vergr��ßerung der Pufferstrecken auf 7 Plätze ist die Blockierungsgefahr auf ein vertretbares Minimum reduziert, und die mit dem Baukasten berechneten Kenngrößen können durch die Simulation prinzipiell bestätigt werden. it dem offenen Baukastensystem ist eine schnelle, einfache, sichere und damit wirtschaftlichere Dimensionie-rung von Materialflusssystemen möglich. Für den Anwender sind sofort statistisch abgesicherte und ausreichend genaue Ergebnisse ohne aufwändige Berechnungen verfügbar, womit sich die Planungsqualität erhöht. Besonde-re Anforderungen an Hard- und Software sind dabei nicht erforderlich. Für die Dimensionierung der einzelnen Bausteine stehen Informationen aus der Bedienungstheorie, Simulati-onswissen und numerische Verfahren direkt und anwendungsbereit zur Verfügung. Es erlaubt eine deutlich vereinfachte Berechnung von statistischen Kenngrößen wie Quantile (statistische Obergrenzen) der Pufferbelegung, Auslastung von Einzelelementen und mittlere Auftragsdurchlaufzeit bei gleichzeitig erhöhter Genauigkeit. Ferner ist das Baukastensystem offen für eine Erweiterung um neue Bausteine, die neue oder spezielle fördertechnische Elemente abbilden oder zusätzliche Informationen liefern können. Da auch komplexe Materialflusssysteme immer wieder aus einer begrenzten Anzahl unterschiedlicher Kompo-nenten bestehen, können durch die Verknüpfung der Einzelbausteine auch Gesamtsysteme abgebildet werden. Die Verknüpfung der Bausteine über eine einheitliche Schnittstelle erlaubt Aussagen über das Verhalten der Gesamtanlage. Bei Einsatz des Baukastensystems sind in einer solchen Verknüpfung jederzeit Parameterände-rungen möglich, deren Folgen sofort sichtbar werden. Die Zeit bis zum Vorliegen gesicherter, ausreichend genauer Ergebnisse wird dadurch drastisch verkürzt. Damit erwächst Variantenuntersuchungen bereits in frühen Planungsphasen neues Potential und kann zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden.
Resumo:
Die Planung von Erdbaumaßnahmen stellt eine komplexe Aufgabe dar. Der Einsatz unterschiedlicher Maschinenkonfigurationen sowie alternativer Szenarien im Baustellenlayout (z.B. bezüglich der Transportrouten oder Zwischenlager) ist durchgängig zu prüfen und auszulegen. Falsche Entscheidungen können zu Verzögerungen oder einer unwirtschaftlichen Lösung führen und somit Projektdauer und -kosten beeinträchtigen. In der Praxis beruht dieser Planungsprozess auf dem Erfahrungswissen der Verantwortlichen, Tools zur Entscheidungsunterstützung in der Einsatzplanung von Aushub- und Transportgeräten werden entgegen der zentralen Bedeutung aber bislang nicht genutzt. Deshalb wurde im Rahmen des Forschungsverbundes „ForBAU – Virtuelle Baustelle“1 ein Lösungsweg erarbeitet, mit dem die Planung der Baustellenabläufe im Erdbau durch die Anwendung der ereignisorientierten Ablaufsimulation unterstützt werden kann. Hierzu wurden die Verfahren der Leistungsberechnung von Erdbaugeräten um statistische Komponenten ergänzt, für eine Anwendung in der Simulation adaptiert und in eine Bausteinbibliothek implementiert. Die Ermittlung der Transportzeiten basiert in der vorgestellten Lösung auf einem eigens entwickelten Algorithmus zur kinematischen Simulation der Fahrzeiten, welcher die Beschleunigungs- und Bremsvorgänge eines Fahrzeugs auf der Wegstrecke unter Berücksichtigung der Beladung nachbildet. Dipl.-Ing. Johannes Wimmer, Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wi.-Ing. Willibald A. Günthner
Resumo:
Materialflussrechner in komplexen Materialflusssystemen generieren eine große Anzahl an Daten zu systeminternen Ereignissen. Deren Informationspotential wird derzeit aufgrund des enormen Datenumfangs nur begrenzt genutzt. Für online durchgeführte 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 Prozesskenngrößen zu gewährleisten. Durch die Beachtung signifikanter Zustandsänderungen im System bezüglich der Echtzeit-Analyse können statistische Abweichungen in systeminternen Prozessen erkannt werden. Damit wird die Grundlage für eine Optimierung im laufenden Betrieb gelegt, um ggf. lokalen Prozessabweichungen entgegenwirken zu können, bevor diese Auswirkungen auf das Gesamtsystem haben.
Resumo:
Am Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) wurde zur Unterstützung und Entlastung der behinderten und nicht behinderten Mitarbeiter der Ostalb-Werkstätten der Samariterstiftung eine Apparatur zur Verpackung von Schokoladenriegeln entwickelt. Grundlage des „Schmatzomaten“ sind dabei rein mechanische Prinzipien, die den Durchsatz der verpackten Schokoladenriegel (des „Schmatz“) erhöhen, gleichzeitig aber auch zu einer Erleichterung des Gesamtprozess führen.
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Die konsequente Anwendung von einer Validie-rungsmethoden ist eine wichtige Grundlage zur Angabe der Genauigkeit von Simulationsmodellen. Im nachfolgenden Beitrag wird eine Vorgehensweise zur Validierung von Simulationsmodellen vorgestellt und auf ein am Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) entwickeltes Modell zur Quantifizierung des Energiebedarfs und der Spielzeit von Regalbediengeräten angewandt und analysiert.
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Impliziert statistische Signifikanz auch klinische Relevanz? Was sind Effektstärken? Wo finden Effektstärken Anwendung?
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Zielsetzung: Diese Studie untersuchte die Validität und Reliabilität von verschiedenen visuellen dentalen Vergrösserungshilfen in Bezug auf die okklusale Kariesdiagnostik mit Hilfe des International Caries Detection and Assessment System (ICDAS). Material und Methode: Die Okklusalflächen von 100 extrahierten Zähnen wurde an einer zuvor bestimmten Stelle von 10 Studenten (5 Studenten des 3. Jahreskurses (Bachelor-Studenten) und 5 Studenten des 4. Jahreskurses (Master-Studenten) der Zahnmedizinischen Kliniken der Universität Bern) und 4 Zahnärzten visuell untersucht und nach ICDAS auf das Vorhandensein und die Tiefe einer kariösen Läsion beurteilt. Die Beurteilung der Zähne erfolgte je zwei Mal von blossem Auge, mit einem Galilei-Lupensystem (2.5x Vergrösserung), mit einem Kepler-Lupensystem (4.5x Vergrösserung) und mit dem Operationsmikroskop (10x Vergrösserung) mit mindestens 24 Stunden Abstand zwischen den jeweiligen Untersuchungen. Als Goldstandard diente die Histologie. Die statistische Auswertung der Untersuchungen erfolgte mit der Berechnung der Kappa-Koeffizienten für die Intra- und Inter-Untersucher Reliabilität sowie einer Bayes-Analyse durch Ermittlung von Sensitivität, Spezifität und der Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Kurve (AUC). Ergebnisse: Bei den Untersuchungsdurchläufen, welche mit dentalen Vergrösserungshilfen für die Diagnostik der okklusalen Zahnoberflächen durchgeführt wurden, sank die Anzahl der mit einem ICDAS-Code 0 (gesunde Zahnoberfläche) beurteilten Zähne, während die Quantität des Codes 3 (Schmelzeinbruch) mit höheren Vergrösserungen drastisch zunahm. Mit steigendem Vergrösserungsfaktor liessen sich sowohl mehr Schmelzkaries als auch Dentinkaries richtig erkennen (bessere Sensitivität), im Gegenzug sanken aber die Werte der Spezifität auf ein klinisch unakzeptables Niveau. Während der Abfall der Spezifität und AUC-Werte bei der Beurteilung von Schmelzkaries unter Verwendung von kleinen Vergrösserungen lediglich einen Trend darstellte, waren die Verschlechterungen in der Diagnostik bei der Dentinkaries unter der Zuhilfenahme von höheren Vergrösserungen häufig signifikant. So stiegen zum Beispiel bei den Zahnärzten die Werte der Sensitivität (Bandbreite) auf dem D3-Diagnostikniveau von 0.47 (0.17-0.79) bei dem Durchlauf von Auge auf 0.91 (0.83-1.00) bei der Benutzung des Operationsmikroskopes an, während jedoch die Spezifitätswerte (Bandbreite) von 0.78 (0.58-0.95) auf 0.30 (0.07-0.55) sanken. Ebenfalls einen negativen Einfluss von optischen Hilfsmitteln zeigte sich bei der Inter-Untersucher Reliabilität, während die Intra-Untersucher Reliabilität unbeeinflusst blieb. Die persönliche klinische Erfahrung scheint sowohl in Bezug auf das Mass der Übereinstimmung visueller Kariesdiagnostik als auch auf die Präferenz bei der Vergabe der ICDAS-Codes und somit auf die Werte der Validität einen wesentlichen Faktor auszumachen. Die Studenten erreichten die besten Werte der Sensitivität, indes die Zahnärzte dies bei der Spezifität erzielten. Schlussfolgerung: Insgesamt zeigte sich, dass ICDAS nicht für den zusätzlichen Gebrauch von optischen Vergrösserungen konzipiert wurde. Da es auf Grund von der Zuhilfenahme von dentalen Vergrösserungen zu mehr und unnötigen invasiven Behandlungsentscheidungen kommen könnte, ist von der Zuhilfenahme derselben für die okklusale Kariesdiagnostik mit ICDAS abzuraten.
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Nach wie vor ist nicht hinreichend geklärt, warum soziale Ungleichheiten im Sport be-stehen und bestimmte Bevölkerungsgruppen (z.B. Menschen mit Migrationshinter-grund oder geringem Bildungsniveau) nur relativ selten sportaktiv sind. Zur Erklärung dieses Phänomens scheinen insbesondere sozio-kulturelle (z.B. sportbezogene Wert-vorstellungen) und strukturelle Faktoren (z.B. adäquate Sportangebote) relevant zu sein, welchen den Zugang zum Sport begünstigen oder behindern. Arbeiten zur sozia-len Ungleichheit im Sport, sozialisationstheoretische Ansätze oder sozial-ökologische Ansätze der Public Health-Forschung berücksichtigen zwar diese sozialen Faktoren, sie gehen jedoch nicht auf spezifische Wirkmechanismen zum Zusammenhang von Struktur- und Handlungsebene ein und die theoretisch konzipierten Mehrebenenmo-delle werden empirisch nur ansatzweise umgesetzt. Ziel des Beitrages ist es, einen Überblick vorliegender Ansätze zur Sportpartizipation zu geben, um ausgehend davon einen eigenen theoretisch-methodischen Ansatz vorzustellen. Mit Hilfe eines akteurtheoretischen Zugangs werden strukturelle Einflussfaktoren der Sportpartizipation systematisiert und ihr Einfluss auf sportbezogenes Handeln im Sin-ne der „Logik der Situation“ und der „Logik der Selektion“ spezifiziert (Schimank, 2010). Sportbezogene Kontextbedingungen werden als Gelegenheits- und Opportuni-tätsstruktur, als kultureller sowie sozialer Bezugsrahmen konzeptualisiert, die gewis-se Anreize schaffen („Logik der Situation“) und gemäß individueller Präferenzen und Prioritäten („Logik der Selektion“) zu Parametern individuellen (sportiven) Handelns werden können.. Je nachdem ob es sich bei diesen Handlungswahlen um die Auf-nahme oder Aufrechterhaltung einer Sportaktivität handelt, können andere Akteurmo-delle relevant sein. Die sozio-kulturellen Einflussfaktoren werden als Deutungsstruk-turen konzeptualisiert. Mit Blick auf das methodische Design erfordert die Mehrebe-nenperspektive die Berücksichtigung von individuellen und strukturellen Faktoren, die in Fallstudien auf kommunaler Ebene erfasst werden. Dazu ist eine typenbezogene Auswahl an Kommunen zu treffen. Zur Analyse sozio-kultureller Einflussfaktoren sol-len strukturähnliche Kommunen (bzgl. Einwohnerzahl, Sportförderstrukturen, usw.) mit unterschiedlichem kulturellem Hintergrund (z.B. französisch- vs. deutschsprachi-ge Schweiz) und zur Untersuchung von strukturellen Einflussfaktoren sollen Kommu-nen mit unterschiedlichen Strukturbedingungen innerhalb eines Sprachraumes aus-gewählt werden. Die Komplexität der Fragestellung legt eine Verknüpfung von quali-tativen und quantitativen Methoden nahe sowie eine statistische Auswertung mittels Mehrebenenanalysen. Literatur Schimank, U. (2010). Handeln und Strukturen. Einführung in die akteurtheoretische Soziologie. Weinheim: Juventa.
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Bei EKP-Experimenten ist oft nicht von vornherein klar, in welchen Zeitfenstern Effekte erwartet werden. Daher müssen Analysen die Daten über mehrere Zeitfenster hinweg explorieren. Darüber hinaus sind statistische Analysen, die alle Elektroden berücksichtigen, wünschenswert, aber nicht trivial. Zur Lösung dieser Probleme präsentieren wir hier das Programm Ragu (Randomization Graphical User interface), das spezifisch für die statistische Auswertung von Mehrkanal EEG-Experimenten eingesetzt werden kann. Ragu soll Wissenschaftlern die Möglichkeit geben, die Signifikanzen von EKP-Effekten global zu untersuchen, ohne die Notwendigkeit von A-Priori-Annahmen. Das Programm basiert auf der Messung von Feldstärke-Differenzen unter Berücksichtigung aller Elektroden. Im ersten Teil dieses Workshops werden wir die Notwendigkeit von topografischen ERP-Analysen angesichts des Volumenleitungsproblems herausarbeiten und Vergleiche zu Einzelelektroden-Ansätzen anstellen. Wir werden an Hand unserer frei erhältlichen in-house Software Ragu das Prinzip von Randomisierungsstatistiken erklären und deren unterschiedliche Anwendungsmöglichkeiten für ERP-Analysen. In einem zweiten Teil haben die Teilnehmenden die Gelegenheit, Ragu an einem Beispielsatz auszuprobieren und Möglichkeiten der Anwendung von Ragu in ihrer eigenen Forschungs zu besprechen.
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von ... Méchanik