Welche Produkte in welchem Umfang soll ein Unternehmen wann produzieren, um gleichzeitig die Nachfrage zu befriedigen, die Produktionskapazitäten auszunutzen und den vorhandenen Lagerplatz einzuhalten? Die Komplexität dieser Probleme steigt gewöhnlich exponentiell, sodass die händische Planung langwierig wird und nur suboptimale Lösungen liefert. In diesem Zertifikatskurs erfahren Sie, welche Möglichkeiten es gibt, Produktionsprozesse und Ressourceneinteilungen mathematisch zu modellieren und welche Algorithmen geeignet sind, diese zu optimieren. Anhand realitätsnaher Beispiele werden Sie unter Einsatz von Python üben, die Theorie in Praxis umzusetzen.
Mathematische Optimierung betrieblicher Prozesse
- Lernen mit Fallbeispielen unter Einsatz von Python
- Flexibles Blended-Learning Format
- Berufsbegleitend
Dates / Location / Cost
| Date | Location | Costs |
|---|---|---|
| This course has already started. Future sessions are being planned. |
Institution and Location
Institution
School of Advanced Professional Studies Universität Ulm
Location
Universität Ulm
School of Advanced Professional Studies
Oberberghof 7
89081 Ulm
Online
Target Audience and Prerequisites
Target Audience
Der Zertifikatskurs richtet sich an Berufseinsteiger*innen, an junge Führungskräfte sowie Projektleiter*innen und Berater*innen, die ihre Kompetenzen im Umgang mit den Herausforderungen „Industrie 4.0“ und „Big Data“ optimal ausbauen und vertiefen wollen.
Prerequisites
Voraussetzung ist ein erster Hochschulabschluss z. B. Bachelor, Diplom, Staatsexamen, etc. in den Studiengängen Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftswissenschaften, Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mathematik, Physik, Wirtschaftsmathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs oder ein als gleichwertig anerkannter Abschluss.
Content and Learning Objectives
Content
- 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
Programme Details
Das Online-Studium findet im Selbststudium und in Form von Gruppenarbeit statt. Für das Selbststudium stehen Video-Vorlesungen, die Ihnen die Zertifikatskursinhalte anschaulich darlegen, und ein ausführliches Skript bereit. Das lesefreundliche Skript ist nach dem didaktischen Konzept der Universität Ulm für die berufsbegleitende Teilnahme aufbereitet: es enthält beispielsweise Lernstopps, Multiple und Single Choice Fragen, Quizzes, Übungen, etc.
Ihr/e Mentor*in 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 Teilnehmenden untereinander bereit.
Das erworbene Wissen wird an insgesamt drei Präsenztagen vertieft.
Learning Objectives
Nach erfolgreichem Abschluss des Zertifikatskurses sind die Teilnehmenden in der Lage
- im praktischen Anliegen das mathematische Optimierungsproblem zu erkennen und genau zu formulieren.
- das Optimierungsproblem mit geeigneten Algorithmen und der Hilfe des Computers und der betrieblichen Daten zu lösen und die Lösung in der Praxis umzusetzen.
- anhand einer Reihe konkreter Beispiele den Prozess der Modellierung zu illustrieren.
- die Stärken und Schwächen verschiedener algorithmischer Strategien zu benennen, Standardverfahren zur Lösung spezieller Probleme zu verstehen, zu verwenden und anzupassen.
Course Format, Certification, Quality Assurance
Course Format
Blended-Learning
Certification
Bei erfolgreichem Abschluss des Zertifikatskurses erhalten Sie ein Zertifikat sowie ein Supplement, das die Inhalte des Zertifikatskurses als Übersicht auflistet.
Workload
Der Zertifikatskurs erfordert einen Bearbeitungsaufwand von insgesamt 180 Stunden.
Creditpoints (ECTS)
6
Language
Deutsch
Dates and Deadlines
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Lecturers
Prof. Dr. Henning Bruhn-Fujimoto
Professor im Institut für Optimierung und Operations Research, Universität Ulm
Prof. Dr. Dieter Rautenbach
Direktor des Instituts für Optimierung und Operations Research, Universität Ulm
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