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Lehrstuhl für Operations Management Prof. Dr. Grit Walther

Advanced Planning in Produktion und Logistik - Fallstudien

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, müssen Unternehmen die unternehmensinternen Prozesse und Abläufe kontinuierlich 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. Ein bekanntes Beispiel ist das Advanced Planning and Optimization Modul aus dem Hause SAP, welches einen integralen Bestandteil der marktführenden Softwaresuite mySAP Supply Chain Management bildet.

Lernziele

Ziel des Aktuellen Themas „Advanced Planning in Produktion und Logistik - Fallstudien“ ist es daher den Studierenden die praktische Anwendungsmöglichkeit ihres theoretisch fundierten Wissens anhand praxisnaher Planungsprobleme aufzuzeigen. Aufbauend auf dem Aktuellen Thema „Advanced Planning in Produktion und Logistik – Konzepte und Modelle“ werden die Studierenden im zweiten Teil des Semesters befähigt, die vermittelte Theorie in praxisnahen Planungsproblemen umzusetzen. Einen Schwerpunkt bilden hierbei die Analyse unterschiedlicher APS’s, sowie praktische Themen aus dem Bereich des Advanced Plannings.

Organisatorisches

Die Anmeldung erfolgt vom 25.03.2021 bis zum 05.04.2021 hier.

Hörerkreis: MSc BWL, MSc WIBau, MSc WIEET, MSc WIWPT, MSc WIMB, MSc Wiwi, MSc Mathematik

Max. Teilnehmerzahl: 30
Unterrichtssprache: Deutsch
Voraussetzungen: Operations Research I und/oder Quantitative Methoden

Wichtige Informationen

Das Seminar wird in Form einer Blockveranstaltung an ausgewählten Terminen (s.u.) stattfinden.

Die Studierenden werden zu Beginn des Seminars in Arbeitsgruppen eingeteilt. Jede Arbeitsgruppe bereitet selbstgewählte oder zugeteilte praxisnahe Themen/Fallbeispiele aus dem Bereich des Advanced Plannings auf. Im Fokus der Aufbereitung stehen die angewandte Methodik innerhalb der Themengebiete und die verständliche Erläuterung anhand selbstgewählter Beispiele. Die Ergebnisse werden in Form von Kurzpräsentationen vorgestellt, um jedem Teilnehmer des Seminars eine Vielzahl an unterschiedlichen praxisnahen Themen didaktisch zu erörtern. Zusätzlich wird zu Beginn des Seminars ein „computer lab“ (online) angeboten. Ziel ist es den Teilnehmern des Seminars notwendige Kenntnisse zur Implementierung und Analyse von APS’s anhand kurzer Fallbeispiele zu erläutern.

Da die regelmäßige Teilnahme an den Plenar- und Gruppenterminen erforderlich ist, prüfen Sie bitte vor einer Anmeldung, ob Sie an den im Folgenden angegebenen Terminen unter den genannten Bedingungen teilnehmen können.

Die Betreuung erfolgt durch Frau Prof. Dr. Walther, Herrn Dr. Tristan Becker, Simon Thomä und Vladimir Stadnichuk.

Aufgrund der Corona-Pandemie wird dieses Modul als online-Modul geplant.

Prüfen Sie bitte vor einer Anmeldung, ob Sie an den im Folgenden angegebenen Terminen teilnehmen können. Bitte beachten Sie dazu auch die für dieses Modul spezifische Abwesenheitsregelung.

Termin

Info

17.05.2021

Kick-Off

24.05.2021

Tutorial „Hierarchische Planung mit Python/Gurobi“

Flexibel

Gruppenarbeit zu den Fallstudien

15.6.2021

Zwischenpräsentation*

6.07.2021

Abschlusskolloquium*

12.07.2021

Abgabe Kurzzusammenfassungen*

* Teilprüfungsleistungen


Abwesenheitsregelung

Es besteht Anwesenheitspflicht. Die tolerierte Abwesenheitszeit beträgt maximal 20 % der Gesamtpräsenzzeit und schließt auch zusätzliche, individuell vereinbarte Gruppentermine ein. Gruppentermine sind gemeinsam von allen Gruppenteilnehmern wahrzunehmen und finden i.d.R. als Präsenztermine statt. Bitte beachten Sie, dass durch Attest entschuldigte Fehlzeiten inbegriffen sind. Ersatzleistungen sind nicht vorgesehen, da die Erreichung des Lernziels insbesondere von der Interaktion mit den Dozierenden und den Mitstudierenden abhängt.

Ansprechpartner

Dr. Tristan Becker