EPISODE · Sep 11, 2014 · 14 MIN
Logistik und Big Data
from Modellansatz · host L.Osovtsova & G.Thäter
Im Bereich der Logistik geht es um die fortlaufende Optimierung des Geschäftsprozesses und dies kann man inzwischen auf Basis einer großen Menge von teilweise komplex strukturierten Echtzeitdaten, kurz gesagt Big Data, umsetzen. Liubov Osovtsova hat dazu ein Modell der Transportlogistik auf Basis von Petri-Netzen in CPN Tools in der Form eines Coloured Petri Net aufgestellt. Im Gespräch mit Gudrun Thaeter erklärt sie, wie sie damit unter Nutzung des Gesetz von Little und Warteschlagentheorie stochastische Aussagen über Engpässe und Optimierungspotentiale bestimmen konnte. Literatur und Zusatzinformationen C. Pettey, L. Goasduff: Gartner Says Solving "Big Data" Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data, Gartner Press Release, 2011. C. Hagar: Crisis informatics: Perspectives of trust - is social media a mixed blessing? SLIS Student Research Journal, Nr. 2 (2), 2012. W. van der Aalst: The Application of Petri Nets to Workflow Management, The Journal of Circuits, Systems and Computers, Nr. 8 (1), 21–66, 1988. CPN-Tools Documentation
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Im Bereich der Logistik geht es um die fortlaufende Optimierung des Geschäftsprozesses und dies kann man inzwischen auf Basis einer großen Menge von teilweise komplex strukturierten Echtzeitdaten, kurz gesagt Big Data, umsetzen. Liubov Osovtsova hat dazu ein Modell der Transportlogistik auf Basis von Petri-Netzen in CPN Tools in der Form eines Coloured Petri Net aufgestellt. Im Gespräch mit Gudrun Thaeter erklärt sie, wie sie damit unter Nutzung des Gesetz von Little und Warteschlagentheorie stochastische Aussagen über Engpässe und Optimierungspotentiale bestimmen konnte.
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