Markov-Modell
Zust¨ande
(n
1
, n
2
)
n
m
– Anzahl der Werkst¨ucke, die auf Station m warten oder dort in Bearbeitung sind.
Bei Station 2 also einschl. des blockierten Werkst¨ucks, das darauf wartet, die Station 1
zu verla ssen und in den Puffer vor Station 2 zu gelangen.
Dies ist a uch die Notation im Produktions-Management-Trainer.
Mit dem Markov-Modell werden die station¨aren Wahrscheinlichkeiten f¨ur die Zust¨ande,
die das System annehmen kann, als Funktion der Bearbeitungsraten an den Stationen
bestimmt. Aus diesen Zustandswa hrscheinlichkeiten kann man dann die Produktionsrate
des Systems und den Lagerbestand ableiten.
Markov-Modell
Zust¨ande – Beispiele, Puffergr¨oße c = 0
n Station 1 Puffer Station 2 Zustand
– leer leer leer geht nicht
0 arbeitet leer leer (1,0)
1 arbeitet leer arbeitet (1,1)
2 blockiert 1 Werkst ¨uck arbeitet (0,2)
Markov-Modell
Zust¨ande – Beispiele, Puffergr¨oße c = 1
n Station 1 Puffer Station 2 Zustand
– leer leer leer geht nicht
0 arbeitet leer leer (1,0)
1 arbeitet leer arbeitet (1,1)
2 arbeitet 1 Werkst¨uck ar beitet (1,2)
3 blockiert 1 Werkst ¨uck arbeitet (0,3)
Markov-Modell
Zust¨ande – Beispiele, Puffergr¨oße c = 2
n Station 1 Puffer Station 2 Zustand
0 arbeitet leer leer (1,0)
1 arbeitet leer arbeitet (1,1)
2 arbeitet 1 Werkst¨uck arbeitet (1,2)
3 arbeitet 2 Werkst¨ucke arbeitet (1,3)
4 blockiert 2 Werkst ¨ucke arbeitet (0,4)
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