- Titel
- Production Simulation using Bayesian Networks as Input Models
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-997185
- Übersetzter Titel (DE)
- Produktionssimulation mit Bayes’schen Netzen als Eingabemodelle
- Konferenz
- 21. ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik. Dresden, Germany, 24. bis 26. September 2025
- Quellenangabe
- Simulation in Produktion und Logistik 2025
Herausgeber: Sebastian Rank
Herausgeber: Mathias Kühn
Herausgeber: Thorsten Schmidt
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: Technische Universität Dresden, Professur für Technische Logistik
Erscheinungsjahr: 2025
ISBN: 978-3-86780-806-4 - Erstveröffentlichung
- 2025
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2025.255
- Abstract (EN)
- Simulations can consider the randomness of input variables. However, in many simulation studies, this is done solely by modelling input variables as univariately and unconditionally distributed random variables, even though causal dependencies between environmental variables and input variables exist and are known. This paper investigates the use of Bayesian networks to leverage this knowledge in production simulation in order to improve the accuracy of simulation results. It provides an overview of the state of the art and describes how Bayesian networks can be used for input modelling in production simulation. A case study shows that the accuracy of simulation models can indeed be improved.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Simulation, Künstliche Intelligenz, Modellierung, Optimierung, Eingabemodellierung, Bayes-Netzwerken
- Freie Schlagwörter (EN)
- Simulation, Artificial Intelligence, Modelling, Optimisation, input modelling, Bayesian networks
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZM 9500
- Publizierende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Förder- / Projektangaben
- Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK)
ID: 13IK020F - Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-997185
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 20.10.2025
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0