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Lernziele / Kompetenzen
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Die Studierenden kennen die Phasen eines idealtypischen Entscheidungsprozesses. Sie verstehen, welche Unterstützung quantitative Verfahren eine bei den jeweils zu treffenden Entscheidungen bieten.
Sie sind insbesondere in der Lage, quantitative Methoden des Business Analytics und des Operations Research einzusetzen, um einen gegebenen Entscheidungsinhalt zu bearbeiten. Die Studierenden identifizieren die für eine gegebene Fragestellung passenden Modelle und Lösungsverfahren, wählen geeignete Modelle und Verfahren aus und formulieren konzeptionelle Vorgaben für geeignete Anpassungen. Die Studierenden realisieren dies unter Einsatz spezieller Modellierungstechniken und von Anwendungssoftware.
Insbesondere können die Studierenden Methoden des Business Analytics und des Operations Research und deren Ergebnisse kritisch beurteilen. Sie fungieren als Ansprechpartner bei der Auswahl geeigneter Methoden und bei der Bearbeitung neuer Entscheidungsinhalte im Unternehmen.
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Veranstaltungen
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Planungsverfahren des Operations Research
| Art |
Vorlesung |
| Nr. |
B+W0239 |
| SWS |
2.0 |
| Lerninhalt |
- Lineare Optimierung
- Diskrete/Kombinatorische Optimierung
- Grundlagen der Graphentheorie
- Grundlagen der Komplexitätstheorie
- Optimierung in Netzwerken
- Ausgewählte, vertiefende Methoden des Operations Research
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| Literatur |
Koop, A.; Moock, H.: Lineare Optimierung - Eine anwendungsorientierte Einführung in Operations Research, Springer Spektrum 2018
Domschke, W.; Drexl A.; Klein, R.; Scholl, A.: Einführung in Operations Research. 9. Aufl. Springer Gabler 2015.
Domschke, W.; Drexl A.; Klein, R.; Scholl, A.; Voß, S.: Übungen und Fallbeispiele zu Operations Research. Springer Gabler 2015.
Domschke, W.; Scholl, A.: Logistik. - 2. Rundreisen und Touren. 5. Aufl. Oldenbourg, 2010.
Zimmermann, H.-J.: Operations Research: Methoden und Modelle. Für Wirtschaftsingenieure, Betriebswirte, Informatiker. Vieweg, 2008. |
Modellbasierte Entscheidungsunterstützung
| Art |
Vorlesung/Übung |
| Nr. |
B+W0240 |
| SWS |
3.0 |
| Lerninhalt |
Quantitative Analysemethoden des Business Analytics, wie z. B.:
- Bivariate Analyse
- Regressions- und Varianzanalyse
- Clusteranalyse
- Faktorenanalyse
- Klassifikationsverfahren
Systembasierte Modellierung und Lösung von angewandten Problemstellungen zu z. B.:
- Produktions- und Kapazitätsplanung
- Beschaffungsplanung
- Ressourcen-Allokation (wie z. B. Flottenplanung, Personaleinsatzplanung)
- Ausgestaltung mehrstufiger Transportprozesse
- Rundreise- und Tourenplanung
- Weiteren ausgewählten Optimierungsprozessen
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| Literatur |
Backhaus, K.; Erichson, B., Plinke, W.; Weiber, R. (2018): Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung. 15. Auflage. Springer-Verlag. Heidelberg, Berlin.
Feige, D.; Klaus, P.; Steglich, M.: Logistik-Entscheidungen: Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik mit LogisticsLab, 2. aktualisierte und komplett überarbeitete Auflage, De Gruyter, Berlin und Boston 2016. |
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