KU Special Topics in Smart Production und SCM (Master)

Der Kurs befasst sich mit verschiedenen neuartigen und interessanten Anwendungsgebieten der Logistik. Die betrachteten Felder umfassen die humanitäre Logistik, green logistics, Logistik im Gesundheitswesen. Diese Felder vereint, dass neben den Zielen der Kostenminimierung auch kundenzentrierte bzw. umweltzentrierte Ziele berücksichtigt werden müssen, es ist also mehr als eine Zielfunktion gegeben. Auf der theoretischen Seite befasst sich der Kurs mit den drei grundlegenden Schritten um reale Probleme zu lösen: Modellierung, Finden einer Lösungsmethode und Datenanalyse. Bei der Modellierung werden hauptsächlich mixed-integer Programme betrachtet, mit Fokus auf mehrere Zielsetzungen. Lösungsmethoden betrachten kommerzielle Solver (hier Excel), Heuristiken, Spaltengenerierungsheuristiken und set covering/set partitioning Heuristiken. Um Inputdaten zu erzeugen werden machine learning und deep learning Konzepte entwickelt. Am Ende des Kurses sollten Studenten in der Lage sein, Modelle für (simple) reale Probleme zu erzeugen, mixed-integer Heuristiken anzuwenden und die Grundlagen von machine und deep learning zu verstehen.

Kurssprache

Englisch