Advanced Planning in Produktion und Logistik

Inhalt

Stetig wachsende Kundenanforderungen, wie das Bedürfnis nach kurzen Lieferzeiten bei hoher Qualität und Beachtung individueller Kundenwünsche trotz Massenproduktion, stellen produzierende Unternehmen vor stetig komplexer werdende Planungsprobleme. Um diesen Wünschen gerecht zu werden und dennoch ein Optimum an Wertschöpfung zu generieren sind Unternehmen gezwungen die unternehmensinternen Prozesse und Abläufe kontinuierlich zu verbessern. Die hohe Komplexität von und Abhängigkeiten zwischen einzelnen Planungsprozessen eines Unternehmens stellen dabei große Herausforderungen dar. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, werden zur Steuerung der Unternehmensprozesse zunehmend Advanced Planning and Scheduling Systems (APS’s) verwendet.

Lernziele

Ziel der Vorlesung ist die Vermittlung von aktuellen und praxisrelevanten Fragestellungen im Bereich Advanced Planning and Scheduling. Einen Schwerpunkt bilden hierbei mathematische Modelle der verschiedenen Planungsebenen sowie die Koordination hierarchisch strukturierter Planungsprozesse durch Kommunikation zwischen den Planungsebenen. Die Studierenden sollen befähigt werden komplexe Planungsprobleme auf Basis hierarchischer Planungsprozesse zu bewältigen und praxisnahe Planungsprobleme auf wissenschaftlicher und Management gerechter Ebene zu analysieren.

Organisatorisches

• 2 SWS Vorlesung + 2 SWS Übung
• 5 CP
• Sprache: Deutsch
• Sommersemester

Prüfungsform: abhängig von Anz. Teilnehmer: Klausur (60 Minuten; 100 %) oder Klausur (60 Minuten; 85 %) & schriftliche Hausarbeit (15 %) oder Klausur (85 %) & Referat (15 %). Ab sofort können Sie sich über RWTH-online zu der Veranstaltung anmelden.
Hörerkreis: MSc BWL, MSc WIBau, MSc WIEET, MSc WIWPT, MSc WIMB, MSc Wiwi

Wichtige Informationen

Die Veranstaltung wird in der ersten Hälfte des Sommersemesters 2021 gehalten. Die Veranstaltungstermine bestehen aus je zwei aufeinander folgenden Vorlesungseinheiten.

Software

Im Rahmen dieser Veranstaltung wird die Programmiersprache Python im Zusammenspiel mit dem kommerziellen Solver Gurobi eingesetzt. Eine kostenlose Studentenversion des Solvers erhalten Sie auf www.gurobi.com.

Ansprechpartner
Vladimir Stadnichuk, Simon Thomä