Die Planung von Regenerationsaufträgen (Instandhaltungs- und Reparaturmaßnahmen) unterliegt einer starken Dynamik hinsichtlich des Umfangs sowie des Zeitpunkts notwendiger Maßnahmen. Die Vorhersagbarkeit von Auftragsdurchlaufzeiten wird von einer Vielzahl interner und externer Einflussfaktoren beeinflusst und ist durch die resultierende Komplexität stark eingeschränkt. Diese Unschärfe führt zu einem regelmäßigen Änderungsbedarf in der Produktionsplanung und -steuerung (PPS). Mit dem Ziel einer präzisen Aussage über die verbleibende Lieferzeit von Regenerationsaufträgen treffen zu können, besteht das Kernziel des Forschungsvorhabens in der Erstellung einer neuen, in der Anwendung vereinfachten Prognosemethode, die logistische Modellierung sowie Process und Data Mining vereint.
