Applied Supply Chain Analytics – From Data to Decisions (Bachelor Logistik, Modul MB-296, 5 ECTS)

Beschreibung

Hinweis

Aufgrund der aktuellen Situation arbeiten wir fieberhaft daran, Ihnen die Inhalte der Vorlesung in digitalen Formaten anzubieten. So lange die Beschränkungen noch gelten, können Sie unserer Vorlesung also online folgen. Sollten die Beschränkungen während des Semesters aufgehoben werden, so werden wir zum ursprünglichen Konzept mit Präsenzveranstaltungen zurückkehren.  Weitere Details geben wir zeitnah im Moodle Raum bekannt.

Start der Vorlesung ist der 21.04.2020

Eine Einschreibung ist bis zum 24.04.2020 möglich

Die Vorlesung „Applied Supply Chain Analytics – From data to decisions“ gibt einen Überblick über moderne Methoden zur Datenverarbeitung in Supply Chains in seiner Gänze, d.h. von der Gewinnung von Rohdaten, über deren Integration und Analyse bis hin zur automatisierten Entscheidungsfindung. Ziel der Veranstaltung ist es, die grundlegenden Ideen wichtiger Methoden zu vermitteln, sowie den Studierenden in praktischen Einheiten den Zugang zu wichtigen IT-Werkzeugen zu erleichtern.

Dazu werden folgende Inhalte an Beispielen aus dem Supply Chain Management adressiert:

  • Einführung in die Grundlagen der Programmierung von Python (Pyhton Crashcourse) sowie begleitend zur Vorlesung die Einführung wichtiger Python Bibliotheken aus dem Bereich Data Analytics (z.B. Pandas, requests, seaborn, folium, scikit-learn)
  • Erster Überblick über Methoden und Technologien zur Datengewinnung, Datenintegration und Datenhaltung sowie über typische Datenquellen, Datentypen und Datenformate in der Logistik
  • Einführung von Möglichkeiten zur explorativen Analyse und Visualisierung von Supply Chain Daten
  • Einführung grundlegender Konzepte für ausgewählte Methoden zur Datenanalyse (descriptive / predictive analytics) aus den Bereichen Statistik und maschinellem Lernen anhand typischer Fragestellungen aus Supply Chain Management und Logistik
  • Erster Überblick über Optimierungsmodelle und -algorithmen zur Planung und Steuerung von Supply Chains auf strategischer, taktischer und operativer Ebene (prescriptive analytics)

Die vorlesungsbegleitende Übung wird fallstudienartig in Form von „Supply Chain Analytics Challenges“ in die Vorlesung integriert. Anhand von Anwendungsbeispielen mit Realdaten aus der Praxis werden Methoden vertieft. Die Aufgaben werden in Gruppenarbeit implementiert, Ergebnisse interpretiert und präsentiert.

Für die Teilnahme an der Veranstaltung werden Vorkenntnisse im Bereich Programmierung und Statistik empfohlen.

Die Veranstaltungssprache ist Englisch.

Moodle

Eine detailliertere Beschreibung der Lehrinhalte ist in Moodle verfügbar.

Link: https://moodle.tu-dortmund.de/course/view.php?id=18980

Einschreibeschlüssel: ASCA-2020

Einschreibung

Die Veranstaltung findet als teilnehmerbeschränkte (max. 30 Studierende) Veranstaltung jeweils im Sommersemester statt. Bei diesen Terminen ist eine ständige Teilnahme empfehlenswert.

Interessierte Bachelor-Studierende melden sich im Moodle-Raum Applied Supply Chain Analytics bis zum Ende der ersten Vorlesungswoche an. Übersteigt die Anzahl der Anmeldungen die verfügbaren Plätze findet auf Grundlage der „Ordnung für die Zulassung zu Lehrveranstaltungen mit begrenzter Teilnehmerzahl“ eine Auslosung statt. Studierende die wegen besonderer Kriterien gesondert zu berücksichtigen sind (§4 der Ordnung), werden aufgefordert dies bis zum Ablauf der Abmeldefrist nachzuweisen. Eine E-Mail an den Veranstaltungsbetreuer, in der die Erfüllung besonderer Kriterien bewiesen wird, ist hier erforderlich. Nach Abschluss des Losverfahrens werden die ausgewählten Studierenden über ihre Teilnahme informiert und die restlichen Studierenden aus dem Moodle-Raum entfernt.

Hinweis: Entsprechend des Beschlusses des Prüfungsausschusses vom 04.02.2016 ist die Annahme eines Platzes in einer teilnehmerbeschränkten Veranstaltung verbindlich und gleichzeitig Prüfungsanmeldung. Die Einschreibung im Moodle-Raum gilt als verbindliche Erklärung einer Teilnahme. Einen verbindlich angenommenen Platz dann nicht wahrzunehmen, ist ein Fehlversuch.

Moodle Raum: https://moodle.tu-dortmund.de/course/view.php?id=18980

Einschreibeschlüssel: ASCA-2020

Prüfung

Die Prüfungsleistung wird durch eine schriftliche Klausur und Anfertigung von Fallstudien in Gruppen mit Implementierungsleistung und Abschlusspräsentation erbracht.

Organisation

Dozent: Jun.-Prof. Dr.-Ing. Anne Meyer

Betreuer: Alexandru Rinciog

Vorlesungszeitraum: Sommersemester

Vorlesungsstart 2020: 21.04.2020

Vorlesung und Übung: Dienstags 08:00- 12:00 Uhr

Sprache: Englisch

Raum: Maschinenbau – E23/E24

So lange die aktuellen Beschränkungen gelten, bieten wir Vorlesung und Übung in digitalen Formaten an! Details dazu zeitnah in Moodle!