Jan Beier, M.Sc., MBA, Hptm d.R.

16 September 2026

Den MBA an der Universität der Bundeswehr München in Kooperation mit der ESB Business School habe ich begonnen, um mich auf den Übergang in das zivile Berufsleben vorzubereiten. Zur Professur für Business Analytics & Management Science hatte ich zuvor keinen Bezug. Mein Interesse entstand erst durch die beiden Veranstaltungen von Prof. Steinhardt und Dr. Soppert während der Präsenzphase im MBA. Optimierung war für mich bis dahin ein unbekanntes Feld, doch der klare Aufbau und die methodische Herangehensweise machten mich neugierig.

Daher habe ich meine Masterarbeit an der Professur verfasst. Sie trägt den Titel „Inhärent interpretierbare Optimierung im Revenue Management: Übertragung des Ansatzes von Goerigk und Hartisch auf ein Kapazitätssteuerungsproblem im Flugnetz“. Im Kern ging es darum, Angebotsentscheidungen in der Kapazitätssteuerung mithilfe optimierter Entscheidungsbäume abzubilden, welche nicht nur hohe Erlöse erzielen, sondern zugleich gut nachvollziehbar sind. Diese Entscheidungsbäume wurden durch gemischt-ganzzahlige Optimierung erzeugt. In einer numerischen Studie habe ich den Ansatz mit etablierten Verfahren verglichen und untersucht, wie Baumtiefe, Generalisierungsfähigkeit und Szenariogewichtung die Lösungsqualität beeinflussen.

Aus meinem Erststudium der Luft- und Raumfahrttechnik brachte ich eine solide mathematische Grundlage mit. Neu waren für mich sowohl das betriebswirtschaftliche Themenfeld als auch die mathematischen Optimierungsmethoden. Nach meiner ersten Interessensbekundung für das Fachgebiet schlug mir Dr. Soppert, der meine Arbeit als Erstgutachter betreute, verschiedene Themen vor und unterstützte mich gezielt dort, wo mir noch fachlicher Hintergrund fehlte.

Besonders geschätzt habe ich den Freiraum bei der Bearbeitung. Als Offizier bin ich es gewohnt, eigenständig zu arbeiten und Prioritäten selbst zu setzen. Genau das war hier möglich – verbunden mit einer jederzeit verfügbaren und hilfreichen Betreuung. Mitgenommen habe ich praktische Programmierkenntnisse sowie ein fundiertes Verständnis dafür, wie Optimierungsmodelle aufgebaut sind und wo ihre Grenzen liegen. Für meinen Wechsel in die zivile Wirtschaft ist beides unmittelbar relevant, da ich heute in einem verwandten Umfeld tätig bin.

Wer sich für quantitative Methoden und datenbasierte Entscheidungsunterstützung interessiert, findet an der Professur fachlich anspruchsvolle Themen und eine unterstützende Betreuung, die den individuellen Hintergrund berücksichtigt.