Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurde das Wirken von Autokorrelation auf das Verhalten von Materialflusssystemen anhand von Realdaten analysiert. Hintergrund waren theoretische Untersuchungen, die einen deutlichen Einfluss von abhängigen Ereignissen auf die Leistung von Materialflusssystemen erkennen lassen. Mit Hilfe der Projektpartner konnte eine große Menge von Echtdaten zusammengetragen werden. Insgesamt wurden 52 Datensätze auf zeitliche Abhängigkeiten der Ereignisse untersucht. Dabei bestätigte sich die Vermutung, dass Autokorrelation durch z. B. Batchbildung oder Prioritätsregeln allgegenwärtig in Erscheinung tritt. In ca. 95 % aller Datensätze konnte signifikant Autokorrelation nachgewiesen werden. Im Rahmen der Untersuchung konnten eine Reihe unterschiedlicher Korrelationsstrukturen nachgewiesen werden. Diese unterschieden sich sowohl in der Stärke, in der Ausprägung (positiv oder negativ) als auch im Abklingverhalten. Der größte Einfluss auf das Systemverhalten geht von der Stärke und der Ausprägung der Autokorrelationskoefizienten aus. Im Rahmen des Projektes konnten unterschiedliche Verfahren zur Erzeugung autokorrelierter Ereignisse identifiziert und bewertet werden. Beispielhaft zu erwähnen ist die TES-Methode, der Minification- bzw. Maxification-Ansatz oder spezielle Markov-Ketten. Als am besten geeignet hat sich der sog. ARTA-Ansatz herausgestellt. Der ARTA-Ansatz wurde in einer Java-basierenden Software-Bibliothek namens „JARTA“ umgesetzt. Diese ist frei verfügbar sowie variabel und einfach einsetzbar. Durch das Forschungsvorhaben wurde das Bewusstsein um das Auftreten und Wirken von Autokorrelation in logistischen Systemen geschärft. Projektpartner bestätigen, dass durch gezielte Untersuchung auf Abhängigkeiten Fehler bei der Systementwicklung und beim Systembetrieb verringert werden konnten.

Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurde das Wirken von Autokorrelation auf das Verhalten von Materialflusssystemen anhand von Realdaten analysiert. Hintergrund waren theoretische Untersuchungen, die einen deutlichen Einfluss von abhängigen Ereignissen auf die Leistung von Materialflusssystemen erkennen lassen. Mit Hilfe der Projektpartner konnte eine große Menge von Echtdaten zusammengetragen werden. Insgesamt wurden 52 Datensätze auf zeitliche Abhängigkeiten der Ereignisse untersucht. Dabei bestätigte sich die Vermutung, dass Autokorrelation durch z. B. Batchbildung oder Prioritätsregeln allgegenwärtig in Erscheinung tritt. In ca. 95 % aller Datensätze konnte signifikant Autokorrelation nachgewiesen werden. Im Rahmen der Untersuchung konnten eine Reihe unterschiedlicher Korrelationsstrukturen nachgewiesen werden. Diese unterschieden sich sowohl in der Stärke, in der Ausprägung (positiv oder negativ) als auch im Abklingverhalten. Der größte Einfluss auf das Systemverhalten geht von der Stärke und der Ausprägung der Autokorrelationskoefizienten aus. Im Rahmen des Projektes konnten unterschiedliche Verfahren zur Erzeugung autokorrelierter Ereignisse identifiziert und bewertet werden. Beispielhaft zu erwähnen ist die TES-Methode, der Minification- bzw. Maxification-Ansatz oder spezielle Markov-Ketten. Als am besten geeignet hat sich der sog. ARTA-Ansatz herausgestellt. Der ARTA-Ansatz wurde in einer Java-basierenden Software-Bibliothek namens „JARTA“ umgesetzt. Diese ist frei verfügbar sowie variabel und einfach einsetzbar. Durch das Forschungsvorhaben wurde das Bewusstsein um das Auftreten und Wirken von Autokorrelation in logistischen Systemen geschärft. Projektpartner bestätigen, dass durch gezielte Untersuchung auf Abhängigkeiten Fehler bei der Systementwicklung und beim Systembetrieb verringert werden konnten.