Masterarbeit in Kooperation mit Lufthansa Cargo

Inhalt

Für die Optimierung von Flugplänen nutzen Airlines Nachfrageprognosen von Personen- und Frachtströmen zwischen den Quell- und Zielflughäfen. Diese Prognosen bilden typischerweise die gesamte Marktnachfrage ab. Da Kunden jedoch auf vielen Strecken zwischen verschiedenen Airlines und Routen wählen können, kann eine Airline nicht mit der gesamten Marktnachfrage rechnen. Stattdessen muss die erwartete Routenwahl der Kunden in den Planungsmodellen der Airline entsprechend berücksichtigt werden.

Zur Prognose der Routenwahl und Bewertung der Attraktivität von Flugstrecken im Luftfrachtmarkt wurde ein erster Prototyp eines „Customer-Route-Choice-Modells“ entwickelt. Dieses Modell soll zukünftig direkt in die Planungsmodelle der Lufthansa Cargo AG einfließen.

Ziel der Masterarbeit ist es, den Prototypen des Customer-Route-Choice-Modells in die Modell-Pipeline der Lufthansa Cargo zu integrieren und das Modell durch die Integration weiterer Parameter zu verbessern. Als Datenbasis werden Flugpläne sowie aggregierte Marktdaten der Lufthansa Cargo bereitgestellt.

Aufgaben

Im Rahmen dieser Arbeit soll der Prototyp des Customer-Route-Choice Modells weiterentwickelt und für die Lufthansa Cargo nutzbar gemacht werden. Dazu soll das Modell zunächst bevorzugt in RapidMiner implementiert und anhand einer umfassenden Datenbasis evaluiert werden. Anschließend soll der Input und der Output des Modells an die Schnittstellen der vor- und nachgelagerten Planungs-Modelle der Lufthansa Cargo angepasst werden. Desweiteren soll das Modell mithilfe eines Clusterings verbessert werden. Zur Verbesserung der Bewertung der Attraktivität von Flugstrecken können auch weitere Parameter integriert werden, wie z.B. das Preisniveau, der Service-Grad der Airline oder Qualitätskennzahlen. Das Vorgehen sowie die gesammelten Erkenntnisse sind nachvollziehbar aufzuschreiben und zu präsentieren .

Wir bieten

Eine Abschlussarbeit gemeinsam mit der Lufthansa Cargo AG
Umgang mit neuen Technologien in einem spannenden Forschungsfeld
Eine intensive begleitende Betreuung

Wir erwarten

Hohe Eigenmotivation, Lernbereitschaft und das Einbringen eigener Ideen
Vorkenntnisse und Interesse in Statistik, Analytics und Data Science
Kenntnisse in RapidMiner von Vorteil
Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
Studium des Wirtschaftsingenieurwesens, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Technische VWL

Bewerbung

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Anna Hess, hess∂fzi de, mit einem kurzen Motivationsschreiben, sowie tabellarischem Lebenslauf und aktuellem Notenauszug.

Weitere Informationen

Start: ab Februar 2022
Ort: Karlsruhe (und evtl. Frankfurt)
Betreuendes Institut am KIT: IOR (Prof. Nickel)

FZI Forschungszentrum Informatik | Information Process Engineering (IPE) Anna Hess | E-Mail: hess∂fzi de | Tel.: +49 721 9654 -302 Mehr Informationen unter www.fzi.de/karriere