Modulkataloge
| Name des Moduls |
[310420] Computational Logistics |
Modulcode |
MW 17.2 |
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| Studiengang |
[184] Wirtschaftswissenschaften |
ECTS Punkte |
6 LP |
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| Arbeitsaufwand für Selbststudium |
120 Stunden |
Häufigkeit des Angebotes (Modulturnus) |
jedes 3. Semester |
| Arbeitsaufwand in Präsenzstunden |
60 Stunden |
Dauer des Moduls |
1 Semester |
| Arbeitsaufwand Summe (Workload) |
180 Stunden |
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| Modulverantwortlicher |
Prof. Dr. Armin Scholl |
| Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten |
60-minütige Klausur 100 % (oder Klausur 80% und bewertete Übungsleistung 20%; die Art der zu erbringenden Leistungen und der Bewertungsmaßstab werden rechtzeitig vor Beginn des Moduls bekannt gegeben.) |
| Literatur |
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben. |
| Unterrichtssprache |
Deutsch |
| Voraussetzungen für die Zulassung zum Modul |
keine |
| Vorkenntnisse |
Kenntnisse in Logistik und Management Science/ Operations Research sowie Operations Management und Mathematik auf Bachelor-Niveau |
| Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür) |
- |
| Art des Moduls |
021 M.Sc. Betriebswirtschaftslehre, 179 M.Sc. Betriebswirtschaftslehre für Ingenieure und Naturwissenschaftler, 276 M.Sc. Wirtschaftsmathematik, 277 M.Sc. Wirtschaftsinformatik, 181 M.Sc. Wirtschaftspädagogik: Wahlpflichtmodul |
| Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen |
V (2 SWS), Ü (2 SWS) |
| Inhalte |
Entscheidungsprobleme, Planungskonzepte und Optimierungsmethoden im Bereich der Logistik.
Insbesondere Bestimmung kürzester Wege und optimaler Vernetzungen, Transportoptimierung, Standortoptimierung, Tourenplanung, Materialwirtschaft |
| Lern- und Qualifikationsziele |
Erlernen der wichtigsten Klassen von Optimierungsproblemen in den verschiedenen Teilgebieten der Logistik und des Dienstleistungsmanagements. Kenntnis der wichtigsten mathematischen Optimierungsmethoden, ihrer Anwendungsschwierigkeiten und deren Überwindung mit Hilfe einer geeigneten Softwareunterstützung |
| Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung (Prüfungsvorleistungen) |
- |
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MW 17.2 ... Computational Logistics
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