Im Zuge fortschreitender Konnektivität und Digitalisierung entstehen unzählige innovative Geschäftsmodelle und beschleunigte Geschäftsprozesse, welche auf der ständigen Verfügbarkeit von Daten, der flexiblen Erreichbarkeit von Kunden und dem schnellen Austausch mit Geschäftspartnern und Kunden, bestenfalls in Echtzeit, basieren. Beispiele hierfür sind:

  • Flexibilität und Schnelligkeit bei Heim-Lieferungen
  • Shared Mobility Angebote, welche über Smartphones in Echtzeit abgerufen werden
  • App-basierte Dienstleistungen im Rahmen der Freizeitgestaltung

Mindestens genauso vielfältig wie die Branchen, in denen sich Geschäftsmodelle und -prozesse ändern, sind die verwendeten Methoden. Verfahren aus dem Bereich des Machine Learnings zur Datenanalyse und Vorhersage, oder der Einsatz von Optimierungsverfahren, können in Kombination mit ständig verfügbaren und permanent ausgetauschten Daten einen erheblichen Mehrwert generieren.

Entsprechend befassen wir uns im Masterseminar mit solchen Verfahren in den folgenden Anwendungsgebieten:

  • Optimierung von Heim-Belieferungsprozessen (im Same-Day Delivery)
  • Optimierung im Schienengüterverkehr
  • Modellierung/Automatisierte Optimierung von Trainings- oder Ernährungsplänen in Fitness-Applikationen
  • Prädiktion des Kundenwahlverhaltens mittels Neuronaler Netze
  • Dynamische Preisoptimierung mittels Deep Reinforcement Learning
  • Dynamische Auftragsannahmeentscheidungen in der Ablaufplanung

 

Die genaue Definition der Themenstellung erfolgt gemeinsam mit der Betreuerin oder dem Betreuer.

Im Rahmen des Seminars ist eine Einarbeitung in die entsprechende wissenschaftliche Literatur vorgesehen. Dabei erhalten Sie in der Regel ein bis zwei zentrale Quellen in Form wissenschaftlicher Fachbeiträge als Ausgangspunkt. Ausgewählte Verfahren sind an Beispielen mit Hilfe manueller Berechnungen oder beispielhafter Implementierungen näher zu erläutern. Anschließend sind die Erkenntnisse didaktisch aufzubereiten und in der Seminargruppe zu präsentieren.

Die Seminarpräsentationen finden an einem Blocktermin gegen Ende des WT 2021 statt. Zur Anmeldung schreiben Sie bitte baldmöglichst, spätestens aber bis zum 8.12.2020 eine E-Mail unter Angabe zweier Themenpräferenzen an:

quantitative-methoden@unibw.de

 

Gerne stehen Ihnen die Mitarbeiterin und Mitarbeiter der Professur unter o.g. E-Mail-Adresse für die Beantwortung von Rückfragen im Vorfeld zur Verfügung.