Der Modellansatz: Modell033 - Logistik und Big Data

L.Osovtsova & G.Thäter

Bei genauem Hinsehen finden wir die Naturwissenschaft und besonders Mathematik überall in unserem Leben, vom Wasserhahn über die automatischen Temporegelungen an Autobahnen, in der Medizintechnik bis hin zum Mobiltelefon. Woran die Forscher, Absolventen und Lehrenden in Karlsruhe gerade tüfteln, erfahren wir im Modellansatz Podcast aus erster Hand.

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

Zitatsangabe

L.Osovtsova & G.Thäter: Logistik und Big Data, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 033, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014. <http://modellansatz.de/logistik>

Download

L.Osovtsova & G.Thäter: Logistik und Big Data (7MB, mp3)