Angewandte Operations Research

Modulgruppe: Mathematik

Im Zuge der Digitalisierung werden in Unternehmen immer mehr betriebliche Daten auf einheitliche Weise zugänglich und damit zum Ansatzpunkt für die Optimierung der Betriebsprozesse in z.B. Produktions- sowie Projektplanung, Logistik oder Supply Chain Management. Um in diesem Zusammenhang allerdings tatsächlichen Nutzen zu generieren, muss die oft erhebliche Kluft zwischen der mathematischen Optimierung auf der einen Seite und deren Anwendung auf reale Probleme auf der anderen Seite überwunden werden. In diesem Modul soll es um diesen Übergang zwischen Theorie und Praxis gehen.

Präsenztermine:
  • Samstag, 21. April 2018, 9:00 - 17:00 Uhr
  • Freitag, 18. Mai 2018, 9:00 - 17:00 Uhr
  • Freitag, 15. Juni 2018, 9:00 - 17:00 Uhr
Prüfungstermine:
  • Freitag, 13. Juli 2018
  • Freitag, 12. Oktober 2018
Einführung in das Modul

    

Modulhandbuch

Das Modulhandbuch finden Sie hier.

Inhalte des Moduls

  • Einführung in Operations Research
  • Modellierung
  • Algorithmische Strategien und Komplexität
  • Projekt Planung und Scheduling
  • Job shop scheduling
  • Vehicle routing
  • Lager- und Produktionsplanung
  • Programmieraufgaben zur Umsetzung der Verfahren

Lernziele

Im Zuge der Digitalisierung werden in Unternehmen immer mehr betriebliche Daten auf einheitliche Weise zugänglich und damit zum Ansatzpunkt für die Optimierung der Betriebsprozesse in z.B. Produktions- sowie Projektplanung, Logistik oder Supply Chain Management. Um in diesem Zusammenhang allerdings tatsächlichen Nutzen zu generieren, muss die oft erhebliche Kluft zwischen der mathematischen Optimierung auf der einen Seite und deren Anwendung auf reale Probleme auf der anderen Seite überwunden werden. Dazu sollen die Studierenden zunächst im praktischen Anliegen das mathematische Optimierungsproblem erkennen, dieses genau formulieren, es mit geeigneten Algorithmen und der Hilfe des Computers und der betrieblichen Daten lösen und dann die zunächst theoretische Lösung in der Praxis umsetzen. Im vorliegenden Modul soll es genau um diesen Übergang zwischen Theorie und Praxis gehen. Anhand einer Reihe konkreter Beispiele werden wir den Prozess der Modellierung illustrieren und einüben. Die Studierenden können die Stärken und Schwächen verschiedener algorithmischer Strategien benennen, verstehen Standardverfahren zur Lösung spezieller Probleme und konnen diese verwenden und anpassen. Die Studierenden verstehen relevante Mathematik soweit, wie dies zur Modellierung der praktischen Probleme notwendig ist.

Lernsetting

Das Online-Studium findet im Selbststudium und in Form von Gruppenarbeit statt. Für das Selbststudium stehen Video-Vorlesungen, die Ihnen die Modulinhalte anschaulich darlegen, und ein ausführliches Skript bereit. Das lesefreundliche Skript ist nach dem didaktischen Konzept der Universität Ulm für berufsbegleitend Studierende aufbereitet: es enthält beispielsweise Lernstopps, Multiple und Single Choice Fragen, Quizzes, Übungen, etc.

Ihr Mentor wird Ihnen in regelmäßigen Abständen Online-Sprechstunden in Form von Seminaren anbieten, die Sie bei der Bearbeitung des Lernstoffs unterstützen. Außerdem steht ein weiteres Forum für den Austausch der Studierenden untereinander bereit.

Voraussetzungen

Mathematische Vorkenntnisse wie sie typischerweise in den Studiengängen Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mathematik, Physik, Wirtschaftsmathematik oder in einem vergleichbaren Studiengang erworben werden.

Technische Voraussetzungen für die E-Learning-Lerneinheiten

Mindestens erforderlich sind:

  • Ein auf Windows 7 oder neuer, Linux oder OS X 10.9 basierender Desktop-Rechner oder Notebook
  • Aktuelle Version von Mozilla Firefox, Google Chrome, Safari oder Internet Explorer (11 oder neuer)
  • Aktuelle Version des Adobe Flash Plugin im Browser (lediglich für Online-Sprechstunde bzw. Online-Webinar benötigt)
  • Internet-Zugang via xDSL, Cable, LTE oder besser mit mindestens 2 Mbit/s in Downstream- und 192 kbit/s in Upstream-Richtung ("DSL 2000")

Empfohlen wird:

  • Ein auf Windows 7 oder neuer, Linux oder OS X 10.9 basierender Desktop-Rechner oder Notebook, Dual-Core oder mehr, 2 GHz oder mehr
  • Aktuelle Version von Mozilla Firefox, Google Chrome, Safari, IE 11 (oder neuer)
  • Aktuelle Version des Adobe Flash Plugin im Browser (lediglich für Online-Sprechstunde bzw. Online-Webinar benötigt)
  • Internet-Zugang via xDSL, Cable, LTE oder besser mit mindestens 6 Mbit/s in Downstream- und 576 kbit/s in Upstream-Richtung ("DSL 6000")

Leistungsnachweise

Für die Zulassung zur Modulprüfung (Klausur/mündl. Prüfung) sind folgende Voraussetzungen zu erfüllen:

  • Teilnahme an mindestens 2 Präsenzübungen
  • Bearbeitung und Abgabe von als verpflichtend angegebenen Onlineinhalten

In Härtefällen kann ein formloser Antrag auf Zulassung zur Prüfung beim Modulverantwortlichen gestellt werden.

Bei Krankheit ist dem Modulverantwortlichen ein ärztliches Attest vorzulegen.

Die regelmäßige Teilnahme an Online-Foren unterstützt Sie bei der Erarbeitung des Lernstoffs. Detaillierte Informationen entnehmen Sie bitte der Modulbeschreibung im Modulhandbuch.

Zertifizierung

Bei erfolgreichem Abschluss des Moduls erhalten Sie ein Zertifikat sowie ein Supplement, das die Inhalte des Moduls als Übersicht auflistet. Im Supplement bestätigt Ihnen der Modulverantwortliche das Äquivalent von 6 Leistungspunkten nach ECTS.

Gebühren und Entgelte

Die Studiengebühren der Module für immatrikulierte Studierende bzw. die Teilnahmeentgelte für die Belegung von Einzelmodulen im Kontaktstudium finden Sie auf der Seite zur Modulübersicht.

Dozenten

Prof. Dr. Henning Bruhn-Fujimoto
Professor im Institut für Optimierung und Operations Research

Prof. Dr. Dieter Rautenbach
Direktor des Instituts für Optimierung und Operations Research

Mentor

Michael Gentner
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Institut für Optimierung und Operations Research

  

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