Spezialisierung Computational Logistics
Da in Hamburg, insbesondere durch den Hafen, dem Thema Logistik große Bedeutung zukommt, ist die Spezialisierung Computational Logistics konzipiert worden. Die Module in deiner Spezialisierung, von denen du 18 LP belegen musst, befassen sich mit Operations und Supply Chain Management. Sowohl Themen aus der Logistik als auch aus dem Operations Research werden behandelt, da die Planung eine große Rolle spielt.
Die folgenden Module kannst Du in dieser Spezialisierung wählen. Es ist jeweils der Name, das derzeit aktuelle Modulkürzel, die Anzahl der zu erreichenden Leistungspunkte und das Semester angegeben, in dem die Veranstaltung angeboten wird. Ist das Semester eingeklammert, gibt es keine Garantie dafür, dass das Modul in jedem Semester angeboten werden. Das Modul wird jedoch mindestens zweijährig angeboten, so dass Du innerhalb der Regelstudienzeit mindestens einmal die Chance hast es zu belegen.
Modulübersicht (min. 18 LP) | |||
Computergestützte Planung | WiWi-MA-WI-CGP | 6 LP | (WS) |
Methoden der Entscheidungsanalyse | WiWi-MA-METH2 | 6 LP | WS |
Informationsmanagement im Verkehr | WiWi-MA-WI-IMV | 6 LP | (WS) |
Vertiefung zum Operations Management | WiWi-MA-OSCM1 | 6 LP | WS |
Vertiefungen zur Logistik / SCM | WiWi-MA-OSCM2 | 6 LP | SS |
Vertiefung zum Operations Research | WiWi-MA-OSCM3 | 6 LP | SS |
Advanced Planning im SCM: Konzept, Modell,
Anwendungen und Rechnerübungen |
WIWI-MA-OSCM4 | 6 LP | WS |
Vertiefungen zu Verkehr und Logistik | WIWI-MA-OSCM4.1 | 6 LP | WS |
Analyse randomisierter Algorithmen | InfM-ARA | 6 LP | WS |
Computergestützte Planung (WiWi-MA-WI-CGP)
In diesem Modul werden Verfahren für die Entscheidungsunterstützung behandelt. Dabei wer-den unterschiedliche betriebswirtschaftliche Planungsprobleme untersucht und mögliche Ver- fahren zur Lösung umgesetzt. Zu den Planungsproblemen zählen unter anderem Produktionsplanungsprobleme, Prognoseprobleme, Routing-Probleme etc. Als Lösungsverfahren werden die mathematische Optimierung, Heuristiken (Evolutionäre Algorithmen, lokale Suchverfahren), künstliche neuronale Netze etc. behandelt.
Lehrformen | Vorlesung mit integrierter Übung (3 SWS) |
Empfohlene Modulvoraussetzungen | Kenntnisse einer Objektorientierten Programmiersprache |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsvoraussetzung | Regelmäßige Teilnahme an der Übung |
Leistungspunkte | 6 |
Angebot | Wintersemester (mind. 2-jährlich) |
Das Modul: Computergestützte Planung (WiWi-MA-WI-CGP) |
Methoden der Entscheidungsanalyse (WiWi-MA-METH2)
- Problemerfassung
- verschiedene Formen der Modellbildung
- Modellierungsprozess
- Ausgewählte Lösungsverfahren (z.B. der mathematischen Optimierung)
- Ausgewählte Auswertungsmethoden (z.B. graphische Auswertung, Kennzahlen, Statistische Analyse)
- Dokumentation der Entscheidungsunterstützung
Lehrformen | Vorlesung (2 SWS) und Übung (1 SWS) |
Modulvoraussetzungen | keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsvoraussetzung | keine |
Leistungspunkte | 6 |
Angebot | Wintersemester |
Das Modul: Methoden der Entscheidungsanalyse (WiWi-MA-METH2) |
Informationsmanagement im Verkehr (WiWi-MA-WI-IMV)
In diesem Modul wird zum einen Wissen über Modelle und Anwendungen des Informationsmanagements im Verkehr vermittelt. Zum anderen erwirbst Du Fähigkeiten zur Problemlösung und zum Management von Informationssystemen in Transport und Verkehr sowie Kenntnisse über Methoden zur Analyse und Planung von Informationssystemen in Transport und Verkehr sowie deren Anwendung.
Die Veranstaltung führt in die Aufgaben und Lösungsansätze des Informationsmanagements für verschiedene Anwendungsgebiete im Verkehrsbereich ein. Sie gibt dabei einen Einblick in die vielschichtigen Strukturen des Personen- und Güterverkehrs sowie entsprechender Informations- und Kommunikationssysteme. Im Personenverkehr wird dabei nach öffentlichem Personenverkehr und motorisiertem Individualverkehr differenziert. Im Güterverkehr wird insbesondere auf den Transport von Gütern mit Hilfe von standardisierten Containern abgehoben. Dabei werden neben Modellen und Anwendungen des Informationsmanagements auch ökonomische und ökologische Aspekte einer effizienten Informationsgestaltung berücksichtigt.
Lehrformen | Vorlesung (2 SWS) und Übung (1 SWS) |
Modulvoraussetzungen | keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsvoraussetzung | regelmäßige Teilnahme an der Übung |
Leistungspunkte | 6 |
Angebot | Wintersemester (mind. 2-jährlich) |
Das Modul: Informationsmanagement im Verkehr (WiWi-MA-WI-IMV) |
Vertiefung zum Operations Management (WiWi-MA-OSCM1)
- Erwerb ausgewählter Kenntnisse aus dem Bereich des Operations Management
- Erlernen des Transferprozesses theoretischer Ergebnisse zu betrieblichen Anwendungen anhand ausgewählter Beispiele
- Training analytischer und argumentativer Fähigkeiten
- Gestaltung von Produktions- und Servicesystemen
- Just-in-Time und Lean Management
- Projektmanagement
- Warteschlangen
- Lagerhaltung
- Qualitätsmanagement
Lehrformen | Vorlesung (2 SWS) und Übung (1 SWS) |
Modulvoraussetzungen | keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsvoraussetzung | keine |
Leistungspunkte | 6 |
Angebot | Wintersemester |
Das Modul: Vertiefung zum Operations Management (WiWi-MA-OSCM1) |
Vertiefungen zur Logistik / SCM (WiWi-MA-OSCM2)
- Fähigkeit zur Bewältigung logistischer Herausforderungen in Industrie-, Logistik- und Verkehrsunternehmen
- Die Studierenden erwerben Fähigkeiten zur kritischen Reflexion wissenschaftlicher Originalliteratur, zur Übertragung theoretischer Aussagen auf praktische und gesellschaftliche Fragestellungen und trainieren Fähigkeiten zur Ableitung und Beantwortung komplexer
Ausgewählte Themenbereiche:
- Nationale und internationale Verkehrsinfrastruktur (Makrologistik)
- Stochastische Lagerhaltung sowie Produktions- und Ablaufplanung in der Getränkeindustrie (innerbetriebliche Logistik von Industrieunternehmen)
- Multimodale Distributionsnetzplanung in der Rohstoffindustrie
- KEP-Dienstleister (Transportnetze, Filialnetze)
- Logistik im Luftverkehr
- Seegüterverkehr
Lehrformen | Vorlesung (2 SWS) und Übung (1 SWS) |
Modulvoraussetzungen | dringend empfohlen: Methoden der Entscheidungsanalyse |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsvoraussetzung | keine |
Leistungspunkte | 6 |
Angebot | Sommersemester |
Das Modul: Vertiefungen zur Logistik / SCM (WiWi-MA-OSCM2) |
Vertiefung zum Operations Research (WiWi-MA-OSCM3)
- Erwerb ausgewählter Kenntnisse aus dem Bereich des Operations Research
- Methodenkompetenz bei der algorithmischen Umsetzung von quantitativen Lösungsansätzen
- Training analytischer und argumentativer Fähigkeiten
- Die Studierenden erwerben Fähigkeiten zur kritischen Reflexion wissenschaftlicher Originalliteratur, zur Übertragung theoretischer Aussagen auf praktische und gesellschaftliche Fragestellungen und trainieren Fähigkeiten zur Ableitung komplexer Forschungsfragestellungen
Eine Auswahl typischer methodischer Inhalte des Operations Research mit den zugehörigen betrieblichen Anwendungen wie etwa: Erweiterungen der linearen Optimierung
- Erweiterungen der linearen Optimierung
- Nichtlineare Optimierung
- Dualität
- Ganzzahlige Optimierung
- Komplexitätstheorie
- Optimierung unter Unsicherheit
Lehrformen | Vorlesung (2 SWS) und Übung (1 SWS) |
Modulvoraussetzungen | dringend empfohlen: Methoden der Entscheidungsanalyse |
Prüfung | Klausur oder mündliche Prüfung |
Prüfungsvoraussetzung | Keine |
Leistungspunkte | 6 |
Angebot | Sommersemester |
Das Modul: Vertiefung zum Operations Research (WiWi-MA-OSCM3) |
Advanced Planning im SCM: Konzept, Modell, Anwendungen und Rechnerübungen (WIWI-MA-OSCM4)
- Sammeln erster Erfahrungen zur Modellierung und Nutzung von Advanced Planning Systemen (APS)
- Fähigkeit zur Beurteilung und Auswahl von APS
- Die Studierenden erwerben Fähigkeiten zur kritischen Reflexion wissenschaftlicher Originalliteratur, zur Übertragung theoretischer Aussagen auf praktische und gesellschaftliche Fragestellungen und trainieren Fähigkeiten zur Ableitung komplexer
- Konzept und Aufbau von APS
- Vorstellung der einzelnen Module
- Vorstellung der Modelle und Lösungsverfahren, die in den einzelnen Modulen eines APS eingesetzt werden
- Einsatz eines APS in einer Supply Chain (Fallstudie)
- Rechnerübungen mit einem APS (z.T. selbstständig)
Lehrformen | Vorlesung (2 SWS) und Übung (1 SWS) |
Modulvoraussetzungen | Empfohlen: Methoden der Entscheidungsanalyse |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsvoraussetzung | t.b.a. |
Leistungspunkte | 6 |
Angebot | Wintersemester |
Das Modul: Advanced Planning im SCM: Konzept, Modell, Anwendungen
und Rechnerübungen (WIWI-MA-OSCM4) |
Vertiefungen zu Verkehr und Logistik (WIWI-MA-OSCM4.1)
- erlangen die Fähigkeit verkehrswirtschaftliche und logistische Problemstellungen zu er- kennen, zu analysieren, zu strukturieren, zu modellieren und zu lösen,
- erlangen die Fähigkeit Dekompositionsverfahren zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme anzuwenden,
- erlangen Kenntnisse in der sicheren Anwendung von Methoden zur Lösung stochastischer und deterministischer Optimierungsprobleme unter zur Hilfenahme von Softwarepaketen,
- trainieren Fähigkeiten zur kritischen Reflexion wissenschaftlicher Originalquellen,
- erlangen und üben eine vertiefte theoretische und konzeptionelle Kenntnis im Bereich Verkehr und Logistik,
- bauen die Kompetenz zur eigenständigen kritischen Reflexion aktueller Forschungsliteratur aus,
- erwerben Fähigkeiten zur selbständigen Entwicklung von weiterführenden
- Diskrete Auswahlverfahren zur Prognose der Nachfrage und Bewertung von verkehrlichen und logistischen Infrastrukturprojekten
- Modelle und Lösungsverfahren zu ausgewählten Fragestellungen aus dem Leistungserstellungsprozess von Verkehrs- und Logistikunternehmen
- Nutzung von Software zur Schätzung mikroökonomischer Modelle und zur Lösung algebraischer Modelle
Lehrformen | Vorlesung (2 SWS) und Übung (1 SWS) |
Modulvoraussetzungen | Empfohlen: Methoden der Entscheidungsanalyse |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsvoraussetzung | t.b.a. |
Leistungspunkte | 6 |
Angebot | Wintersemester |
Das Modul: Vertiefungen zu Verkehr und Logistik (WIWI-MA-OSCM4.1) |
Analyse randomisierter Algorithmen (InfM-ARA)
In diesem Modul werden die Grundlagen der Analyse randomisierter Algorithmen behandelt. Dabei werden zuerst die für Design und Analyse randomisierter Algorithmen notwendigen probabilistischen Techniken und Paradigmen eingeführt. Anschließend werden randomisierte Algorithmen aus verschiedensten Anwendungsbereichen analysiert. Die Inhalte umfassen unter anderem die folgenden Punkte:
- Grundlagen der Stochastik
- Modelle randomisierter Algorithmen
- Tail Estimates
- Martingales
- Markov Prozesse
- Random Walks
- Analyse randomisierter Algorithmen aus den verschiedensten Anwendungsbereichen
Lehrformen | Vorlesung (2 SWS) und Übung (2 SWS) |
Empfohlene Modulvoraussetzungen | keine |
Prüfung | mündliche Prüfung |
Prüfungsvoraussetzung | Regelmäßige Teilnahme an der Übung |
Leistungspunkte | 6 |
Angebot | Wintersemester |
Das Modul: Analyse randomisierter Algorithmen (InfM-ARA) |