Bernd Allmendinger

Name: Bernd Allmendinger

Ausbildung: Dipl. Math. (FH)

Interessen: neuronale Netze, Regressionsverfahren, Data Mining, maschinelles Lernen.

Projekte:
PPI (seit Feb 1998)
Konzeption und Implementierung einer Entwicklungsumgebung zum Erstellen, Adaptieren und Auswerten von neuronalen Netzen (Automatische Modelldokumentation in HTHL, Automatische Codegenierung aus der Entwicklungsumgebung für die Sprachen: C++, Javascript und Visual Basic).
Integration eines Fuzzy-C-mean Clusterverfahren, Lineare Regression (Hypothesentests, PCA-Regression, Robust-Regression, Ridge-Regression, Verfahren zur Variablen Selektion) und des MBR-Verfahrens (Memory-Based Reasoning) in die Entwicklungsumgebung.
Entwicklung einer 3D-Klasse zur Visualisierung der erlernten Zusammenhänge.
Implementierung in Visual C++.
Konzeption und Implementierung einer Entwicklungsumgebung zum erstellen, und auswerten von Entscheidungsbäumen (C4.5). Implementierung in Visual C++.

Durchführung von Projekten mit den Beiden Tools in der Papier- und Baustoffbranche.
In Simulationsprojekten werden "Ereignisorientierte Simulationsmodelle" damit approximiert und ausgewertet.

Ytong, München
Baustoffbranche
Konzeption, Entwicklung und Implementierung eines Verfahrens zur Bestimmung der optimalen Auftragsreihenfolge. Entwicklung in eM-Plant. Als Optimierungsverfahren wurden Simulating Anealing und Threshold-Accepting in eM-Plant implementiert.

Konzeption, Entwicklung und Implementierung eines Planungstools zur optimalen Bestimmung der Lage von Werksstandorte (21 Werke in Europa und Amerika). Als Optimierungsverfahren wurde ein genetischer Algorithmus implementiert.

Konzeption und Entwicklung eines Planungstools zur Bestimmung der optimalen Zuordnung der geplanten Produktionsmenge zu den bestehenden Werken (Europa weit).
Als Optimierungsverfahren wurde das Simplex-Verfahren und ein genetischer Algorithmus implementiert.
Implementierung in Visual C++.

Bosch
Systemanalyse und anschließende Modellierung der geplanten Einspritzpumpenfertigung bei der Firma Bosch. Ziel war die Ermittlung und Beseitigung von Engpässen in der Anlage.

Zeiss
Systemanalyse und anschließende Modellierung eines geplanten Fördertechniksystems
zur Absicherung der Investition im Bereich der Brillenglasherstellung.

DaimlerChrysler
Systemanalyse und Modellierung eines automatisches Kleinteilelagers (AKL) zur Absicherung der Investitionsentscheidung bzgl. der Zentralisierung verschiedener Kleinteilelager in ein zentrales automatisches Kleinteilelager (AKL).

Nobilia
Systemanalyse und Modellierung eines Modells zur Glättung der Auslastung in der Endmontage. Das Modell läuft im Tagesbetrieb. Die Glättung wird durch ein Optimierungsalgorithmus, (Simulating Anealing) errechnet.

AESOP (heute Tecnomatix) Feb 1995 bis Feb 1998
Krones AG, Neutraubling
Hersteller von Flaschenabfüllanlagen
Systemanalyse und anschließende Modellierung einer Flaschenabfüllanlage unter Berücksichtigung bestehender Steuerungsstrategien. Ziel der Untersuchung war die Bestimmung der optimalen Transportbandlängen (Pufferkapazitäten).

Schweizer Electronic AG, Schramberg
Electronic-Leitplattenhersteller
Bestimmung der optimalen Pufferkapazitäten für einen maximalen Ausstoß einer Fertigungslinie unter Berücksichtigung des Auftragsprofils.

Lufthansa, Frankfurt
Erstellung eines Systems zur Unterstützung und Bewertung der Besatzungseinsatzplanung von Flugpersonal und Fluggerät bei der Lufthansa. Mit dem Simulationsmodell konnten alternative Planungsstrategien untersucht werden, sowie die Grenzkapazität von Personal und Fluggerät ermittelt werden.

Thyssen Stahl AG, Duisburg
Stranggießanlage mit Querverschiebewagen
Modellierung der Stranggießanlage mit Querverschiebewagen und anschließender Auswertung und Ergebnisinterpretation. Die Ziele der Untersuchungen bestanden darin, die Bestimmung der optimalen Standorte der Bearbeitungsmaschinen und das Gegenüberstellen verschiedener Steuerungsstrategien des Querschleppers festzustellen.

Ermittlung von Lagerstrategien für einen Heißeinsatz von Brammen
Systemanalyse und Modellierung eines Brammenlagers. Mit Hilfe des erstellten Simulationsmodells wurden Lagerstrategien und Kransteuerungen entwickelt, mit denen ein Heißeinsatz möglich wurde. Mit dem Modell konnte weiterhin die optimale Länge des Rollgangs (Transportband, auf dem die heißen Brammen in den Ofen transportiert werden) bestimmt werden.

Transportsystem in einem Fügebetrieb
Erstellung eines Simulationsmodells zur Abbildung eines in Planung befindlichen Fügebetriebs, um verschiedene Fragestellungen, die sich aus dem Zusammenspiel verschiedener Anlagen und dem Transportsystem ergeben, beantworten zu können.

ANZAG, Frankfurt
Pharmazeutische Großhandlung
Abbildung verschiedener Lager für pharmazeutische Produkte und dem dazugehörigen Rollensystem. Mit dem Simulationsmodell wurden verschiedene Steuerungsstrategien des Transportsystems hinsichtlich der Auftragsdurchlaufzeit überprüft.

Tecnomatix
intern Entwicklung
Entwicklung eines Statistikbausteines mit dem mathematische Verteilungen und deren Parameter aus Benutzerdaten bestimmt werden können. Der Baustein wird

Schott, Mainz
Glaswerke
Abbildung eines geplanten Elektrohängebahn-Transportsystems. Mit dem Simulationsmodell konnte das Transportsystem hinsichtlich der Anzahl der Hänger, der Auslegung von Pufferzonen und der Optimierung der Steuerung optimal dimensioniert werden.

tegut, Fulda
Warenverteilzentrum
Systemanalyse und anschließende Modellierung der verschiedenen Lagerbereiche sowie des dazwischenliegenden Transportsystems. Mit dem Simulationsmodell wurden verschiedene Auftragsfreigabemechanismen in den Lagern untersucht und aufgrund ihrer Auswirkung auf den Gesamtdurchsatz bewertet.

Durst CAD-Consult: Nov 1991 bis März 1994
Portierung (von Pascal nach C) und Weiterentwicklung eines CAD-Softwarepaketes und Zusatz-Modulen (weltweit im Einsatz, Source-Code von Hewlett Packard übernommen)

Entwicklung und Implementierung von Funktionen für die Bearbeitung von graphischen Elementen.

Entwicklung und Implementierung von Modulen die mit komplexen mathematischen Verfahren die Geometrie und und Leistungsdaten von Hybridwiderständen berechnen.