Modulbeschreibung
Operations Research 2
Kürzel:
Durchführungszeitraum:
ECTS-Credits:
Lernziele:
Die Studierenden lernen weitere Modellierungsansätze und mathematische Methoden kennen und anwenden, die sehr geeignet sind, um Planungs- und Optimierungsaufgaben aus der Industrie und der Betriebswirtschaft erfolgreich zu bearbeiten. Die wesentlichen Anwendungen liegen v.a. im Operations Management & Logistics.
Der Fokus liegt auf der mathematischen Modellierung von Systemen mit stochastischen Einflüssen.
Verantwortliche Person:
Standort (angeboten):
Empfohlene Module:
Zusätzlich vorausgesetzte Kenntnisse:
Verständnis für Produktionssysteme und Wertschöpfungsketten (z.B. aus Lean Produktion oder Supply Chain Management) ist hilfreich für die Modellierung und das zu erarbeitende Systemverständnis
Skriptablage:
Modultyp:
Bemerkungen:
Dieses Modul ist besonders empfehlenswert für Studierende, die sich für Operations Management & Logistics interessieren und sich eventuell vorstellen können, ihre Bachelor-Arbeit in diesem Themengebiet zu machen.
Notwendige Systeme:
- Notebook
- Python mit entsprechenden Packages für Optimierung und ggf. stochstische Analysen
ECTS-Credits pro Kategorie
Modulbewertung
Bewertungsart:
Leistungsbewertung
Während der Prüfungssession:
Während des Semesters:
Projektarbeit im Lernblock 1 individuell oder in Kleingruppe (max. 2 Personen); 35% der Note
Bewertungsart:
Gewichtung:
Schriftliche Prüfung: 65%
Projektarbeit: 35%
Bemerkungen:
Erlaubte Hilfsmittel:
Closed Book mit Cheat Sheet (2 Seiten A4) und Taschenrechner (keine kommunikationsfähigen Geräte)
Kurse in diesem Modul
Operations Research 2
Kürzel:
Semester:
Lernziele:
Fachkompetenzen
Die Teilnehmenden können:
- (Operations-Research) Modelle herleiten, simulieren, analysieren und validieren, insbesondere können sie sinnvolle Annahmen und Vereinfachungen ableiten.
- die Ressourcenplanung und die Ressourcendisposition in logistischen Netzwerken optimieren.
Methodenkompetenzen
Die Teilnehmenden können:
- die Methode der Marginalanalyse sicher anwenden
- für einfache und mittelschwere Aufgabenstellungen ein adäquates Lagerhaltungsmodell aufstellen und daraus geschickte Bestellpolitiken ableiten
Selbstkompetenzen
Die Teilnehmenden können:
- gewinnen Selbstverstrauen, Mut und Kreativität in der Arbeit mit quantitativen Methoden (insbesondere im Bereich Operations-Management & Logistics).
- können die Grenzen der erlernten Methoden einschätzen
Sozialkompetenzen
Die Teilnehmenden können:
- allein oder im Team Problemstellungen analysieren und einer Lösung zuführen
- durch gezieltes Nachfragen aus unvollständigen Angaben und vagen Zielvorstellungen eine adäquate Aufgabenstellung herleiten
Plan und Lerninhalt:
Lernblock 1 : Praxisbeispiele modellieren und optimieren
Studierende bearbeiten eine konkrete Problemstellung aus der Praxis mit deterministischen Modellierungs- und Optimierungsansätzen (aus OPRE1). Dabei liegt der Fokus auf
- der Erarbeitung des Systemverständnisses,
- der Entwicklung adäquater Modelle und der Auswahl geeigneter Lösungsansätze und
- deren Umsetzung (inkl. vereinfachender Annahmen und Erhebung resp.Schätzung notwendiger Input-Informationen)
Lernblock 2: Bestandmanagement, Ersatzteil- und Servicelogistik
- Modellierung von Kosten, Kundenzufriedenheit & Bestellpolitiken
- Deterministische Modelle: "Andler-Formel" und deren Erweiterungen
- Stochastische Modelle: Zeitungsjungen-Modell, Ersatzteillogistik am Beispiel "reparierbare Ersatzteile", Ermittlung von Meldebestand und Bestellmenge in Mehrperioden-Modellen
Unterrichtssprache:
Bibliographie:
Pflichtliteratur wie Skript, Bücher
• Folienskript
• zusammengestellte Unterlagen
Weiterführende Literatur (Empfehlung an Studierende)
• Winston, Wayne L., Operations Research: Applications and Algorithms., Vol. 4., Duxbury Press, 2004.
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan