International Industrial Management

Operations Analytics & Simulation

Integrierte Lehrveranstaltung, 3.00 ECTS

 

Lehrinhalte

• Abbildung und Anwendung von realen Entscheidungsproblemen durch ein Optimierungs- oder Simulationsmodell • Entwicklung eines Algorithmus zur Lösung des Problems • mathematische Optimierung • Transport- und Beladungsoptimierung • Graphentheorie und Netzplantechnik (Wegeoptimierung, Spannbäume, Simplex angewandt auf die Graphentheorie, CPM, MPM, PERT) • Warteschlangentheorie und Simulation • Qualitative und quantitative Forecasting Systeme • IT Systeme zur Lösung von komplexen Optimierungsproblemen • Predictive Analytics

Lernergebnisse der LV

Die Studierenden können • wesentliche Methoden des Operations Research zur Lösung industrieller Problemstellungen anwenden. • kleine bis mittelere Optimierungspotentiale für ein Unternehmen ohne den Einsatz individualisierter Software ableiten. • die Zusammenhänge der Optimierung erklären. • entscheidungsunterstützende Analysen durch Entscheidungsbäume, Simulationen und Forecasts ergänzen. • analytische Methoden für Lean Manufacturing adaptieren.

Empfohlene oder verpflichtende Fachliteratur und andere Lernressourcen bzw. –instrumente

Bücher: •Bill Franks: The Analytics Revolution: How to Improve Your Business By Making Analytics Operational In The Big Data Era •Eric Siegel: Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die •Foster Provost/Tom Fawcett: Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking Der/die Lehrende gibt in Übereinstimmung mit seinem/ihrem Syllabus eine aktuelle Literaturempfehlung an die Studierenden weiter. Fachzeitschriften: •European Journal on Operations Research

Art der Vermittlung

ILV

Voraussetzungen und Begleitbedingungen

Absolvierung eines WirtschaftsingenieurInnen-Bachelorstudiums oder eines technischen Bachelorstudiums

Prüfungsmethode und Beurteilungskriterien

Prüfung und Immanent