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Produktion und LogistikWIW-0004 Pflicht5 ECTS

Das Modul führt in die Planungsaufgaben von Produktion und Logistik ein und zeigt, wie sie zusammenhängen. Anhand der Supply Chain Planning Matrix ordnest du sie der strategischen, der mittelfristigen und der kurzfristigen Planung zu und siehst, wie die Planungsprobleme miteinander verbunden sind – jeweils auch mit Blick auf Umweltschutz und Industrie 4.0. Methodisch liegt der Schwerpunkt auf Prescriptive Analytics: Entscheidungsprobleme erkennen, Entscheidungsmodelle formulieren und mit Verfahren des Operations Research und der Entscheidungstheorie die optimale Alternative bestimmen. Dazu kommen Grundlagen der Predictive Analytics: Mit Prognosemethoden, Approximationen und Simulationen sagst du vorher, was auf eine Entscheidung folgt. Danach kannst du Planungsprobleme in Produktion und Logistik strukturiert angehen und modellgestützt lösen.

Operations & LogistikDaten & Analyse
Prüfung
Klausur, 90 Minuten, benotet
Prüfung möglich
jedes Semester
Angeboten
jedes Wintersemester
Empfohlen
3. Semester
Aufwand
150 Std.,
davon 42 in der Uni
Form
Vorlesung + Übung ·
4 SWS · Deutsch
Voraussetzungen
Einführung in die Wirtschaftswissenschaften und Mathematik I (empfohlen)
So steht es im Modulhandbuch ›
Lernziele, Originaltext, ungekürzt

Fachbezogene Kompetenzen

Nach der erfolgreichen Teilnahme an diesem Modul besitzen die Studierenden grundlegende Kenntnisse über die Inhalte der Unternehmensfelder Produktion und Logistik. Sie erlangen ein grundlegendes Verständnis über die (produktions-)wirtschaftlichen Zusammenhänge verschiedener Planungsaufgaben in den Bereichen Produktion und Logistik. Anhand der Supply Chain Planning Matrix verstehen sie, welche Planungsaufgaben der strategischen Planung, der mittelfristigen Produktionsplanung und der kurzfristigen Planung zugeordnet werden, und wie die verschiedenen Planungsprobleme miteinander in Verdingung stehen. Über die traditionellen Inhalte hinaus bauen die Studierenden Kompetenzen auf, wie jeweils auch umweltschutzorientierte Aspekte und Elemente der Industrie 4.0 integriert werden können.

Methodische Kompetenzen

Die Studierenden sind in der Lage, Planungsprobleme in der Produktion und Logistik zu erkennen und mit geeigneten Methoden zu lösen. Dabei stehen in der Veranstaltung vor allem Methoden im Vordergrund, welche der Prescriptive Analytics zugeordnet werden können: die Studierenden befassen sich mit der Identifikation von Entscheidungsproblemen, der Formulierung von Entscheidungsmodellen und der Auswahl der „besten“ bzw. „optimalen“ Alternative. Dabei kommen verschiedene Methoden des Operations Research und der Entscheidungstheorie zum Einsatz. Darüber hinaus erlernen die Studierenden die Grundlagen verschiedener Methoden, welche der Predictive Analytics zugeordnet werden können: die Studierenden werden in die Lage versetzt, anhand von Prognosemethoden, Approximationen und Simulationen Vorhersagen zu treffen, was auf Basis von Entscheidungen passieren wird.

Fachübergreifende Kompetenzen

Die Studierenden werden in die Lage versetzt, Planungsprobleme strukturiert anzugehen. Diese Kompetenz benötigen sie in weiterführenden Veranstaltungen des Studiums, im zukünftigen Berufsleben, sowie in verschiedenen Situationen des Alltags.

Schlüsselqualifikationen

In der Veranstaltung arbeiten die Studierenden mit einer großen Anzahl an verschiedenen Methoden. Die dadurch angeeignete hohe Methodenkompetenz befähigt die Studierenden, Handlungsprobleme verschiedener Art systematisch zu erfassen und modellgestützt zu analysieren. Damit erlangen sie die Kompetenz, informierte Handlungsentscheidungen selbständig zu treffen.

Verantwortlich: Prof. Dr. Axel Tuma, Prof. Dr. Manuel Ostermeier · Modulhandbuch WS 2026/27, S. 25–26
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