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.

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    Prüfungstermine:
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    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

    Voraussetzung ist ein erster Hochschulabschluss.

    Inhaltlich: 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

    Empfohlen wird:

    • Ein Desktop-Rechner oder ein Notebook mit einer aktuellen, d.h. vom jeweiligen Hersteller unterstützten Version von Microsoft Windows, Apple macOS oder Linux
    • Ein Headset
    • Die aktuelle Version von Mozilla Firefox, Google Chrome, Apple Safari oder Microsoft Edge
    • Internet-Zugang (z.B. über xDSL, Cable, LTE, 5G) mit mindestens 3 Mbit/s in Downstream- und 384 kbit/s in Upstream-Richtung ("DSL 3000").

    Bitte zögern Sie nicht, uns bei Fragen zu den technischen Anforderungen zu kontaktieren.

    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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