Ereignisdiskrete Simulation in Produktion und Logistik

  • Typ: Vorlesung
  • Lehrstuhl: Nickel
  • Semester: Master
  • Ort:

    Raum 221, Geb. 11.40 (Kollegien am Ehrenhof)

  • Zeit: Mittwoch, 11:30-13:00 und 14:00-15:30  
  • Beginn: 18.04.2012
  • Dozent: Dr. Sven Spieckermann 
  • ECTS: 4,5
  • Prüfung: Erfolgskontrolle bestehend aus schriftlicher Ausarbeitung (Semesteraufgabe) und mündlicher Abschlussprüfung
  • Hinweis:

    Die Veranstaltung findet 6x mittwochs jeweils in den Blöcken von 11:30-13:00 und 14:00-15:30 statt.

    Terminübersicht:

    - Mittwoch, 18.04., 11:30-13:00 und 14:00-15:30
    - Mittwoch, 02.05., 11:30-13:00 und 14:00-15:30
    - Mittwoch, 16.05., 11:30-13:00 und 14:00-15:30
    - Mittwoch, 30.05., 11:30-13:00 und 14:00-15:30
    - Mittwoch, 06.06., 11:30-13:00 und 14:00-15:30
    - Mittwoch, 13.06., 11:30-13:00 und 14:00-15:30
     

Inhalt

Simulation von Produktions- und Logistiksystemen ist ein Querschnittsthema. Es verbindet Fachkenntnisse aus der Produktionswirtschaft und dem Operations Research mit Kenntnissen aus dem Bereich Mathematik/Statistik sowie aus der Informatik und dem Software Engineering. Nach erfolgreicher Belegung der Vorlesung kennen die Studierenden die statistischen Grundlagen der diskreten Simulation, sie können entsprechende Software einordnen und anwenden, kennen die Bezüge zwischen Simulation und Optimierung sowie eine Reihe von Anwendungsbeispielen. Sie wissen ferner, wie eine Simulationsstudie zu strukturieren und worauf im Projektablauf zu achten ist.

Die Veranstaltung vermittelt den Studierenden die Grundlagen ereignisdiskreter Simulationsmodelle und qualifiziert sie für den rechnergestützten Umgang mit Simulationssystemen. Hierdurch werden sie befähigt, Simulationsstudien nach Vorgehensmodellen strukturieren zu können. Daneben vertiefen die Studierenden ihr Verständnis für logistische Sachverhalte und erkennen die Bedeutung statistischer Verfahren und Methoden bei der Modellierung und Auswertung in Simulationsmodellen. Die Studierenden erhalten zudem einen Einblick in die Kopplung von Simulation mit meta-heuristischen Lösungsverfahren und sind in der Lage Simulationsprogramme zu charakterisieren.