Phase 6.2: Constraint Attribution und Managementbericht
Neuer Abschnitt im Kapitel Praxisfallen plus Constraint_Attribution.py (75. Programm). Setzt den fehlenden Teil von Paket 3 aus Verbesserungen_02.md um. Die Luecke, die es schliesst: Erklaerbarkeit.py beantwortet "warum DIESE Zuweisung?", Konfliktsuche.py "warum geht es GAR NICHT?". Der haeufigste Fall der Praxis lag dazwischen und hatte kein Werkzeug - das Modell rechnet, der Plan ist zulaessig, und trotzdem enttaeuschend, nur weiss niemand woran es liegt. Gerechnet wird auf derselben Fabrik wie die Konfliktsuche, nach der Reparatur: Dort war die Lackierkapazitaet von 150 Stunden der Kern des Widerspruchs (2*40 + 3*30 = 170 > 150), eine zweite Schicht bringt sie auf 210. Damit laesst sich dieselbe Instanz ueber zwei Kapitel verfolgen - erst "warum nicht?", dann "was kostet was?". Drei gemessene Befunde: * Bindend heisst nicht teuer: Fuenf Bedingungen binden, "Lackierbudget Schicht 2" mit einem Schattenpreis von 0,00 EUR. * Der Schattenpreis ist eine Momentaufnahme: Fuer die Lackiererei verspricht die Hochrechnung 4,00 * 30 = 120 EUR, gemessen kommen 60 EUR; der Preis gilt exakt bis +15 Stunden. Die Ranglisten drehen sich dabei um - nach Schattenpreis fuehrt der Traegervertrag (18 EUR/Stueck), nach tatsaechlicher Wirkung die Montage-Sonderschicht (450 EUR). * Ein Wunsch kann unmoeglich statt teuer sein: "mindestens 55 Rahmen" ist INFEASIBLE, blockiert von drei Bedingungen gemeinsam. Mit +15 Stunden Lackierkapazitaet wird er erfuellbar und kostet dann nichts - der Plan waehlt diese Menge von sich aus. Der Konflikt bestand nie zwischen Vertrieb und Produktion. Der Managementbericht entsteht aus genau diesen Zahlen; kein Satz enthaelt eine Zahl, die nicht vorher gerechnet wurde. Voraussetzung ist der sprechende Name jeder Bedingung - aus A_ub[7] wird kein Satz. Dazu die Grenze, als Warnkasten und als Uebungsaufgabe: Der Bericht erklaert das Modell, nicht die Wirklichkeit. Steigt der Deckungsbeitrag von Deckel von 9 auf 20 EUR, kippt der Plan (Rahmen auf das Vertragsminimum 40, Deckel auf die Marktgrenze 120), "Kapazitaet Lackieren" hoert auf zu binden, "Liefervertrag Rahmen" faengt damit an - und der Satz "Teuerste Bindung ist Liefervertrag Traeger" steht woertlich unveraendert im Bericht, waehrend die Zahl dahinter von 18 auf 58 EUR springt. Die Zaehlprobe aus 6.1a hat sich sofort bewaehrt: Nach dem Einbau der Uebungsaufgabe meldete --check "6 Loesungen, das Kapitel aber 7 Aufgaben", bevor die Loesung geschrieben war. Mitgezogen: Kapitelkopf, Lernziele, Selbsttest, Zusammenfassung, Vorwort-Programmverzeichnis, Vorwaertsverweis aus Falle 2, Uebungsaufgabe und Loesung in Anhang A. Stand: 294 Abschnitte, 725 Querverweise, 328 Indexmarken, 75 Programme, 139 Aufgaben mit 139 Loesungen, 33 pytest-Tests, PDF 737 Seiten, 68 netzfreie Programme fehlerfrei. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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<p><strong>📌 Kapitel auf einen Blick</strong></p>
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<p><strong>Worum geht es?</strong> Um die drei Fragen, die zwischen einem funktionierenden Modell und einem System stehen, auf das sich jemand verlässt: <em>Woher weiß ich, dass es stimmt? Woher weiß ich, dass es schnell genug ist? Wie kommt es zu den Leuten, die es brauchen?</em></p>
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<p><strong>Voraussetzungen:</strong> <a href="praxisfallen.html#kap-praxisfallen">Kapitel 22</a>, insbesondere <code>or_kern.py</code> aus <a href="praxisfallen.html#sec:praxisfallen-or-kern">Abschnitt 22.5</a> — dieses Kapitel testet genau dieses Modul.</p>
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<p><strong>Voraussetzungen:</strong> <a href="praxisfallen.html#kap-praxisfallen">Kapitel 22</a>, insbesondere <code>or_kern.py</code> aus <a href="praxisfallen.html#sec:praxisfallen-or-kern">Abschnitt 22.6</a> — dieses Kapitel testet genau dieses Modul.</p>
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<p><strong>Danach können Sie:</strong> ein Optimierungsmodell testen, obwohl Sie die richtige Antwort nicht kennen; Ihre eigene Testsuite auf Lücken prüfen; einen Solververgleich aufsetzen, dem man glauben kann; und das Modell als Dienst betreiben, ohne dass die erste große Anfrage ihn blockiert.</p>
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<p><strong>Zeitbedarf:</strong> ca. 5 Stunden.</p>
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<p><strong>Programme:</strong><br />
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@ -1551,7 +1551,7 @@ Das zugehoerige Dockerfile ist kurz genug, um es ganz zu zeigen:
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<p><strong>💻 Code-Durchgang: drei Entscheidungen</strong></p>
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<p><strong>1. Das Domänenmodell ist das API-Schema.</strong> Der Parameter heißt <code>problem: Produktionsproblem</code> — mehr steht nicht da. FastAPI validiert die Anfrage damit gegen dieselben Pydantic-Regeln wie der Excel-Import aus <a href="einfuehrung.html#kap-einfuehrung">Kapitel 1</a> und antwortet bei Unsinn mit <code>422</code>, <strong>bevor</strong> ein Solver startet. Die drei abgewiesenen Anfragen im Selbsttest sind genau die drei Fälle, die <code>or_kern.py</code> schon beim Einlesen abfängt.</p>
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<p><strong>2. Die Antwort enthält Status und Gap, nicht nur Zahlen.</strong> Ein Aufrufer, der nur die Mengen bekommt, kann nicht unterscheiden, ob er ein bewiesenes Optimum oder einen Zeitlimit-Abbruch in der Hand hält. Das <code>Loesung</code>-Objekt geht deshalb vollständig durch die Schnittstelle — dasselbe DTO, das in <a href="praxisfallen.html#sec:praxisfallen-solverwechsel">Abschnitt 22.6</a> schon eine Prozessgrenze überlebt hat.</p>
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<p><strong>2. Die Antwort enthält Status und Gap, nicht nur Zahlen.</strong> Ein Aufrufer, der nur die Mengen bekommt, kann nicht unterscheiden, ob er ein bewiesenes Optimum oder einen Zeitlimit-Abbruch in der Hand hält. Das <code>Loesung</code>-Objekt geht deshalb vollständig durch die Schnittstelle — dasselbe DTO, das in <a href="praxisfallen.html#sec:praxisfallen-solverwechsel">Abschnitt 22.7</a> schon eine Prozessgrenze überlebt hat.</p>
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<p><strong>3. Die Abnahmeprüfung läuft auch hier.</strong> <code>pruefe_loesung()</code> steht im Arbeiter, nicht nur im Skript. Ein Dienst ohne sie liefert Fehler schneller aus, als ein Mensch sie finden könnte.</p>
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<h3 id="threads-oder-prozesse-eine-messung-keine-meinung">Threads oder Prozesse? Eine Messung, keine Meinung</h3>
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