Entscheidungssituationen entlang einer Logistikkette sind von dynamischer Natur und mit einem hohen Grad an Unsicherheit versehen. Um die Entscheidungsfindung in einem solchen Umfeld zu automatisieren, müssen zu jedem Entscheidungszeitpunkt Daten erhoben, integriert sowie aufbereitet bzw. analysiert werden, bevor die eigentliche Entscheidungsfindung erfolgt. Durch die Verkettung von Methoden der Datenanalyse und der Entscheidungsfindung zu einer Methodenpipeline entstehen unterschiedliche Wechselwirkungen, die die Qualität der resultierenden Ergebnisse stark beeinflussen. Somit muss bei der Komposition und der Konfiguration einer Methodenpipeline auf die Wechselwirkungen aller beteiligten Komponenten geachtet werden.
Im Rahmen des DFG-Projektes 4D4L und der Zusammenarbeit mit dem Graduiertenkolleg 2193 wird ein Metamodell zur daten- und zielgetriebenen Steuerung zeitdynamischer logistischer Anwendungen bereitgestellt. Das Metamodell soll Datenanalyse und Entscheidungsfindung im Rahmen von Logistik-Anwendungen integrieren, die ein wiederholtes Entscheiden unter Unsicherheit bei sich ständig ändernder Datenlage erfordern.
Kontakt: hadi.kutabi@tu-dortmund.de