Anwendung von Support Vector Regression zur vorausschauenden Identifikation von Störungswirkungen in der Produktionslogistik

Abstract

Die Liefertermintreue ist eine der wichtigsten logistischen Kennzahlen. Diese hängt insbesondere bei produzierenden Unternehmen in hohem Maße von der Einhaltung geplanter Fertigstellungstermine ab. Unerwartet auftretende Störungen verursachen signifikante Abweichungen von geplanten Prozessabläufen und beinträchtigen somit die Einhaltung der Fertigstellungstermine. Der Einsatz von Frühwarnsystemen im Rahmen von betrieblichen Störungsmanagement kann dazu beitragen, potentielle Störungswirkungen frühzeitig zu identifizieren, um somit den Handlungszeitraum für adäquate Reaktionen auf Störungen zu verlängern. In diesem Beitrag wird daher die Untersuchung der Support Vector Regression (SVR) bezüglich der Anwendbarkeit und Einsatzfähigkeit zur Identifikation von Störungswirkungen in der Produktionslogistik vorgestellt.