Forschungsteam Supply Chain Digitalization

Die Digitalisierung ist allgegenwärtig, und daher werden Lieferketten durch ihre aufkommenden Phänomene wie Industrie 4.0 und Big Data gründlich gestört. Im ersten Forschungsteam der Supply Chain Digitalisierung will der Lehrstuhl die damit verbundenen Herausforderungen angehen, die sich bietenden Chancen identifizieren und nutzen. Um dies zu erreichen, forscht der Lehrstuhl zu aufkommenden Trends wie Supply Chain Performance Measurement, Produktionsplanung unter Industrie 4.0 und Predictive Maintenance und untersucht, wie die Supply Chain Digitalisierung durch die Mittel der Computational Intelligence und Supply Chain Analytics erleichtert werden kann.

Das Forschungsteam Supply Chain Digitalization (v.l.n.r.):

Forschung

  • Predictive Maintenance, Prognostics and Health Management
  • Supply Chain Analytics, Maschinelles Lernen für die Transportplanung
  • Optimierung and Analytics, Automatisiertes Design von Optimierern für die Supply Chain Planung
  • Performance Measurement Sytems, Performance Measures
  • Supply Chain Risk Management

Lehre des SS 2022

Bachelor

  • BA-VM Digitale Supply Chain
    Die zunehmende Digitalisierung bietet auch für das Supply Chain Management vielversprechende Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten, Entscheidungen fundierter zu treffen oder sogar neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Jedoch stellt die Umsetzung von Digitalsierungsprojekten Unternehmen vor große Herausforderungen technischer als auch nicht-technischer Natur.
    Dieses Vertiefungsmodul beschäftigt sich mit Möglichkeiten der Digitalsierung für das Supply Chain Management. Im ersten Teil werden in einer Blockvorlesung Grundlagen des SCM und der Digitalisierung behandelt, im zweiten Teil wird sich jede:r Teilnehmende mit einem spezifischen Anwendungsgebiet oder einer speziellen Technologie im Rahmen einer Seminararbeit auseinandersetzen.

  • BA-PS Digital Warehouse Twin
    Ein digitaler Zwilling beschreibt eine virtuelle Kopie eines physischen Gegenstands. Mit einem solchen digitalen Zwilling kann man dann Planungs- oder Simulationsstudien durchführen und das zukünftige Systemverhalten vorhersagen. Unser Projektpartner Arvato, einer der größten Anbieter von Logistikdienstleistungen in Deutschland, setzt solche digitale Zwillinge von Warenhäusern bereits ein, um anhand dieser z.B. eine ideale Routenplanung durch das Warenhaus zu ermöglichen. Allerdings werden Veränderungen im Warenhaus aktuell nur manuell im digitalen Zwilling nachgepflegt. Innerhalb dieses Projektseminars ist es das Ziel, Technologien zu identifizieren und Methoden zu entwickeln, die die Erstellung und Wartung der digitalen Zwillinge für die Warenhäuser von Arvato vereinfachen.
  • BA/MA-PS One.Cockpit: Data Self-Services
    Bei unserem Projektpartner haben sich im Laufe der Zeit verschiedene Anwendungen angesammelt, und diese Vielfalt und die verschiedenen UI-Konzepte sind für den Benutzer zu komplex, um sie zu verstehen. Ein erstes Ziel ist es daher, die bestehende Anwendungslandschaft zu bereinigen und alle "Datenanwendungen" auf einer Plattform zu konsolidieren. Zu diesem Zweck werden derzeit verschiedene Anwendungsfälle gesammelt und hinsichtlich Datenquellen, Komplexität der Geschäftslogik und Umsatzpotenziale etc. analysiert. In einem zweiten Schritt will der Projektpartner auch neue, datengetriebene Produkte und Dienstleistungen für den deutschen / europäischen Handel etablieren. Hierzu wurden bereits verschiedene Studien und Ideen gesammelt, die Forschung steckt hier aber noch in den Kinderschuhen.

Master

  • MA-CS Digitalization for Sustainable Supply Chains
    In den letzten Jahren haben Kunden und Regierungen den Druck auf Unternehmen erhöht, ihre Tätigkeiten umwelt- und sozialfreundlicher zu gestalten. Unternehmen sind jedoch keine isolierten Einheiten und nutzen viele Ressourcen von verschiedenen Lieferanten und verkaufen ihre Produkte über verschiedene Kanäle. Nachhaltiger zu werden ist daher eine komplexe Aufgabe, die sich nicht nur mit traditionellen und lokalen Initiativen realisieren lässt. Um solche Probleme in einer Welt, die immer digitaler wird, zu bewältigen, ist es notwendig, in disruptive Technologien zu investieren und die Zusammenarbeit entlang der gesamten Lieferkette zu stärken. In diesem Zusammenhang soll das vorliegende Seminar Aspekte der digitalen Transformation rund um das Thema Nachhaltigkeit in Lieferketten untersuchen. Trotz der Vorteile und Möglichkeiten, die sich durch die Digitalisierung von Unternehmen ergeben, gibt es nur wenig Forschung darüber, wie und in welchem Umfang digitale Technologien die ökologische und soziale Nachhaltigkeit unterstützen können.
  • MA-PS Digitalization AeroTech 
    Die Flugzeugbranche ist ein Sektor, der von kleinen Losgrößen und sehr hohen Qualitätsanforderungen gekennzeichnet ist. Auf den ersten Blick scheint dies ein ideales Feld für die Anwendung von Industrie-4.0-Technologien zu sein. Dennoch sind die Akteure in diesem Sektor bei der Einführung neuer Technologien häufig eher konservativ. Dies liegt unter Anderem an den hohen Anforderungen an die Regulierung und Dokumentation. In diesem Projektseminar arbeiten wir gemeinsam mit dem Beratungsunternehmen psX und dem Luftfahrtzulieferer Deharde, um Deharde auf dem Weg zu einer stärker digitalisierten Produktionsumgebung zu unterstützen. Dazu werden wir Techniken des Enterprise Architecture Managements anwenden, den Ist-Zustand der Produktionsanlage bewerten sowie Potenziale und Lösungen identifizieren, die zum "maximal empfehlenswerten Digitalisierungsgrad" führen.
  • MA-PS Data-driven Transport Planning
    Durch Einflüsse wie die Globalisierung oder E-Commerce steigt die Bedeutung des Gütertransports stetig. Von besonderer Wichtigkeit ist dabei der Straßengüterverkehr, da er eine schnelle und flexible Lieferung sowie direkten Zugang zu (fast) allen Kunden ermöglich. Jedoch sieht sich die Planung des Straßengüterverkehrs mit einer Vielzahl von Herausforderungen konfrontiert. Beispiele sind steigende Bedarfsvolatilität, komplexe und unübersichtliche Geschäftsprozesse sowie ein Mangel an LKW-Fahrern. Die erhöhte Verfügbarkeitn von Daten bietet womöglich die Gelegenheit, Maßnahmen zur Bewältigung dieser Herausforderungen zu identifizieren. Daher ist die zentrale Idee dieses Projektseminar, das in Kooperation mit Hellmann Worldwide Logistics angeboten wird, vorhandene Daten zu analysieren, um Verbesserungspotential für die Transportplanung zu identifizieren. Zu berücksichtigende Aspekte sind bspw. Muster bezüglich Verspätungen oder Kapazitätsauslastung oder die Identifiaktion von Gegenden zur Akquirierung neuer Kunden.
  • BA/MA-PS One.Cockpit: Data Self-Services
    Bei unserem Projektpartner haben sich im Laufe der Zeit verschiedene Anwendungen angesammelt, und diese Vielfalt und die verschiedenen UI-Konzepte sind für den Benutzer zu komplex, um sie zu verstehen. Ein erstes Ziel ist es daher, die bestehende Anwendungslandschaft zu bereinigen und alle "Datenanwendungen" auf einer Plattform zu konsolidieren. Zu diesem Zweck werden derzeit verschiedene Anwendungsfälle gesammelt und hinsichtlich Datenquellen, Komplexität der Geschäftslogik und Umsatzpotenziale etc. analysiert. In einem zweiten Schritt will der Projektpartner auch neue, datengetriebene Produkte und Dienstleistungen für den deutschen / europäischen Handel etablieren. Hierzu wurden bereits verschiedene Studien und Ideen gesammelt, die Forschung steckt hier aber noch in den Kinderschuhen.

Lehre des WS 2021/22

Bachelor

  • BA-PS  Advanced Service Parts Forecasting
    Ersatzteile sind gekennzeichnet von sporadischen und intermittierenden Bedarfen die eine Vorhersage erschweren. Obgleich viele Algorithmen, von exponentieller Glättung bis Croston-Methode, erforscht wurden, so werden oft nur einfachste Methoden in der Praxis eingesetzt. Neben der Komplexität akkurater Algorithmen, stellt auch die Implementierung und Einbettung in eine weite Unternehmenslandschaft eine große Schwierigkeit dar. Zudem ergeben sich auch neue Potentiale durch Methoden der künstlichen Intelligenz und neuer Datenquellen (z.B. Sensoren). Dieses Projektseminar beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Zukunftskonzeptes für Ersatzteilprognosen, welches die ungenutzten Potentiale, unter Berücksichtigung der zahlreichen Schwierigkeiten von Ersatzteilbedarfsprognosen, ausschöpfen kann.

Master

  • MA-PS Predictive Maintenance for AIOps
    Die fortschreitende Digitalisierung führt zur Notwendigkeit der Flexibiliserung des IT-Betriebs sowie der Anpassung an neue Infrastruktur. AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) sind eine neuer Ansatz für den IT Betrieb, welcher Big Data und maschinelles Lernen als zentrale Komponenten berücksichtigt. Eine zuverlässig arbeitende Infrastruktur is essentiell für die erfolgreiche Verwendung von AIOps. Daher beschäftigt sich dieses Projektseminar mit der Idee die prädikative Instandhaltung (predictive Maintenance) auf IT Infrastruktur anzuwenden. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit IQ-optimize durchgeführt.
  • MA-PS Data Analytics for Supply Chain Performance Measurement 
    In den heutigen komplexen und volatilen Geschäftsumfeldern streben Unternehmen eher eine proaktive als an reaktive Planung ihrer Lieferketten an. Die Umsetzung dessen erfordert auch neue Ansätze für Systeme zur Messung der Lieferkettenleistung (Supply Chain Performance Measurement Systems – SCPMS), die durch Data Analytics Methoden unterstützt werden. Dieses Projektseminar befasst sich mit dem Thema datenanalyse-gestützter SCPMS (DA-SCPMS), wobei der Schwerpunkt auf Prognoseszenarien liegt, die sowohl die Identifizierung als auch das Management komplexer und unsicherer Entscheidungen unterstützen. Von den teilnehmenden Studierenden wird erwartet, dass sie in Zusammenarbeit mit der thyssenkrupp Materials Services GmbH einen Prototypen eines DA-SCPMS im Kontext von Prognoseszenarien zur Unterstützung einer integrierten taktischen Planung entwerfen und implementieren.
  • MA-CS Supply Chain Analytics
    Durch die Entwicklung neuer Technologien können heute mehr Daten gespeichert und verarbeitet werden als jemals zuvor. Daher bekommt (Big) Data Analytics in verschiedenen Industrien immer mehr Aufmerksamkeit. Im Supply Chain Management wird ebenfalls damit begonnen, Datenanalysen zur Gewinnung neuer Erkenntnisse, Anpassung von Prozessen oder sogar Optimierung der gesamten Lieferkette zu nutzen. Allerdings ist die Umsetzung von Analytics-Projekten kein einfaches Unterfangen und viele Herausforderungen müssen überwunden werden.
    Dieses Seminar beschäftigt sich mit Supply Chain Analyitcs (SCA) und diskutiert das Thema aus mehreren Perspektiven. Themen beinhalten sowohl die Anwendung von SCA als auch mit der Umsetzung zusammenhängende Problematiken wie dazu notwendige Fähigkeiten.

Verfügbare Abschlussarbeiten

Wir bieten unterschiedliche Themen in den Bereichen unserer bereits abgeschlossenen Arbeiten an, welche hier eingesehen werden können:

Wenn du an einem der Bereiche interessiert bist, kannst du eine Mail an die entsprechende Kontaktperson senden. Wir diskutieren und erarbeiten dann zusammen ein Thema!

Ausgewählte Publikationen

  • Hellweg, F., Lechtenberg, S., Hellingrath, B., & Thomé, A. M. T. (2021). Literature Review on Maturity Models for Digital Supply Chains. Brazilian Journal of Operations & Production Management. (Accepted)
  • Wagner, C., & Hellingrath, B. (2021). Supporting the Implementation of Predictive Maintenance — a Process Reference Model. International Journal of Prognostics and Health Management, Vol. 12(002).
  • Wesendrup, K., & Hellingrath, B. (2020). A Process-based Review of Post-Prognostics Decision-Making. In Proceedings of the 5th European Conference of the PHM Society, Virtual.
  • Mello, R., Hellingrath, B., & Martins, R. (2019). Big Data Analytics in Supply Chain Performance Measurement Systems. In Proceedings of the 26th International Annual European Operations Management Association Conference, Helsinki, Finland.

Projektpartner