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Betriebsleiter in der Gemeinschaftsverpflegung stehen bei ihren Kalkulationen vor großen Herausforderungen. Sowohl externe Einflüsse als auch der Speiseplan selbst beeinflussen die Zahl der Essensteilnehmer. Die Verkaufsmengen der einzelnen Speisen weisen einen hohen Zusammenhang mit der Zusammenstellung des Speiseplans auf. Die Kalkulation der Einkaufs‐ und Produziermengen basiert in den meisten Gastronomien auf der Expertise und den Erfahrungswerten der Betriebsleiter und Küchenchefs. Ziel dieses Beitrags ist die Entwicklung von Prognosealgorithmen für die Gemeinschaftsverpflegung, um die Kalkulationen von Lebensmitteleinkäufen zu erleichtern und somit den Verlust von Lebensmitteln zu verringern. Dazu werden die Daten aus drei Pilotunternehmen mithilfe von statistischen Datenanalysemethoden untersucht. Es werden Prognosemodelle entwickelt, die die zukünftigen Essensteilnehmerzahlen sowie die Anzahl an benötigten Portionen pro Gericht vorhersagen und damit die Kalkulationen für Küchenleiter erleichtern sollen. Eine Verallgemeinerung der Modelle sichert die Übertragbarkeit auf andere Betriebsgastronomien.

Digital F: Angewandte Informatik F: Angewandte Wirtschaftswissenschaften S: TC Grafenau

Vortrag

Bernhard Bauer

Der Weg ist das Ziel: Analyse von Lagerbewegungen in der fertigenden Industrie

Posterpräsentation

6. Tag der Forschung, Deggendorf

2019

F: Angewandte Informatik S: TC Grafenau

Vortrag

Bernhard Bauer

Prognose und Monitoring - Hilfe zur Selbsthilfe

Bioökonomie-Kongress, München

2018

Digital F: Angewandte Informatik S: TC Grafenau

Vortrag

Bernhard Bauer

Optimierung der Intralogistik in der fertigenden Industrie durch Big Data

2018

Digital F: Angewandte Informatik S: TC Grafenau

Vortrag

Bernhard Bauer, Magdalena Gruber

Grundlagen der Prognose

Seminar im Projekt "Big Data Centrum Ostbayern-Südböhmen", Grafenau

2018

Digital Nachhaltig F: Angewandte Informatik S: TC Grafenau

Vortrag

Bernhard Bauer

Unsicherheitsfaktor Gast - Prognosen in der Außer-Haus-Verpflegung

Prognosekonferenz, Grafenau

2017

F: Angewandte Wirtschaftswissenschaften F: Maschinenbau und Mechatronik

Zeitschriftenartikel

M. Bauer, O. Buchtala, T. Horeis, R. Kern, Bernhard Sick, et al.

Technical Data Mining with Evolutionary Radial Basis Function Classiers

Applied Soft Computing, vol. 9, no. 2, pp. 765-774

2009

Abstract anzeigen

This article deals with two key problems of data mining, the automation of the data mining process and the integration of human domain experts. We show how an evolutionary algorithm (EA) can be used to optimize radial basis function (RBF) neural networks used for classification tasks. First, input features will be chosen from a set of possible input features (feature selection). Second, the number of hidden neurons is adapted (model selection). It is known that interpretable (fuzzy-type) rule sets may be extracted from RBF networks. We show how appropriate training algorithms for RBF networks and penalty terms in the fitness function of the EA may improve the understandability of the extracted rules. The properties of our approach are set out by means of two industrial application examples (process identification and quality control).

F: Maschinenbau und Mechatronik

Beitrag (Sammelband oder Tagungsband)

G. Bauer, T. Taschke, O. Buchtala, Bernhard Sick

Low Level Sensor Data based Object Classication for Automotive Safety Applications

SMCia, 07, Berlin; Offenbach

2007

ISBN: 978-3800730469

F: Angewandte Wirtschaftswissenschaften F: Maschinenbau und Mechatronik

Vortrag

G. Bauer, T. Taschke, O. Buchtala, Bernhard Sick

Low Level Sensor Data based Object Classication for Automotive Safety Applications

IEEE Three-Rivers Workshop on Soft Computing in Industrial Applications (SmCia/07), Passau

2007

F: Maschinenbau und Mechatronik

Beitrag (Sammelband oder Tagungsband)

M. Bauer, O. Buchtala, T. Horeis, R. Kern, Bernhard Sick, et al.

Process Identification and Quality Control with Evolutionary Optimized RBF Classiers

Proceedings of the IEEE Mid-Summer Workshop on Soft Computing in Industrial Applications (SMCia/05); Espoo, Finnland; 28.-30.06.2005

2005

F: Elektrotechnik und Medientechnik F: Maschinenbau und Mechatronik

Vortrag

M. Bauer, O. Buchtala, T. Horeis, R. Kern, Bernhard Sick, et al.

Process Identification and Quality Control with Evolutionary Optimized RBF Classiers

IEEE Mid-Summer Workshop on Soft Computing in Industrial Applications (SMCia/05), Espoo, Finnland

2005

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