Forschungsteam Supply Chain Security & Crisis Management

Das Forschungsteam Supply Chain Security und Crisis Management befasst sich mit spezifischen Herausforderungen an Entscheidungsunterstützungssysteme für Anwender in unsicheren und instabilen Umgebungen, die disruptiven Ereignissen ausgesetzt sind. Wir beschäftigen uns dem Einsatz von Informationssystemen, um eine sorgfältige und relevante Lösungsgestaltung und dessen Bewertung zu gewährleisten. Unser Ziel ist die Bereitstellung von Referenzmodellen und Verfahren zur Bewertung aktueller und potenzieller zukünftiger Szenarien durch Modellierung, Visualisierung, Analyse und Simulation. Darüber hinaus entwickeln und nutzen wir Ansätze für das Systemdesign und die Evaluierung soziotechnischer Systeme im humanitären Bereich.

Das Forschungsteam Supply Chain Security & Crisis Management:

Forschung

  • Entscheidungsunterstützungssysteme zur Epidemieprävention
  • Leistungsmessung in humanitärer Logistik
  • Bewertung humanitärer Logistik
  • Simulation von Krisenmanagement
  • Sicherheitsarchitekturen für Unternehmen und Prozesssicherheit
  • Management von Blutversorgungsketten
  • Entwurf und Evaluation von humanitären Informationssystemen

Projekte

Lehre im SS 2022

Master

  • MA-CS Resilient Supply Chains
    Die letzten Monate haben eindringlich gezeigt wie anfällig Lieferketten sind. Besondere Bedeutung kommt hierbei ihrer Struktur zu, d.h. in welchen Regionen Zulieferer angesiedelt sind, wie viele Zulieferer es gibt, woher Transportwege führen und ob es alternative Transportmöglichkeiten gibt. In diesem Seminar untersuchen wir welche Einflüsse Lieferkettenstörungen auf Lieferketten haben, was eine "resiliente" Lieferkette ausmacht, und welche Strategien es gibt, um Lieferketten weniger anfällig gegenüber Störungen zu machen.

Lehre im WS 2021/22

Bachelor

  • BA-PS  Digitalization of the South African Blood Supply Chains 
    Auf Grund ihrer Bedeutung für die Versorgung von Hospitälern etc. sind Blutlieferketten hochgradig reguliert. Daher wurden viele digitale Innovationen, die in kommerziellen Lieferketten bereits verbreitet sind, noch nicht von den Blutlieferdiensten adaptiert.  Im Kontext des Forschungsprojekts BISKIT (Blut Informationssystem für Krisenintervention und Management) untersuchen wir die Südafrikanischen Blutlieferketten und digitale Innovationen, welche in Forschung und Praxis vorgeschlagen zu werden, um zu evaluieren, welche dieser Innovationen implementiert werden sollten sowie welchen Nutzen sie in der Krisenintervention bieten.

Master

  • MA-PS Using Open Data for Regional Covid-19 Forecasting
    Die genaue Vorhersage der Ausbreitung von Infektionen in einer Pandemie ist eine wichtige Grundlage für die Planung von Pandemiebekämpfungsstrategien und künftige Entscheidungsfindungen (z. B. mögliche Grenzschließungen und Impfstrategien). Viele aktuelle Vorhersagen werden jedoch mit geringer räumlicher Auflösung durchgeführt (z.B. lediglich auf Landesebene) und berücksichtigen keine Veränderungen im Sozial- und Kontaktverhalten, so dass es an entscheidungsunterstützenden Fähigkeiten für die lokale Interventionsplanung mangelt. Ziel des Projektseminars ist es, geeignete open-data-Quellen für die Echtzeitvorhersage von Infektionskrankheiten zu identifizieren und einen Prototyp eines regionalen Vorhersagemodells für Infektionskrankheiten zu entwickeln. Das Modell soll neben Mobilitätsdaten auch Daten zum Sozialverhalten, zur öffentlichen Gesundheit (aktuelle Infektionen/Impfungen) und zu lokalen Restriktionen enthalten.

Verfügbare Abschlussarbeiten

Wir bieten verschiedene Themen aus den Bereichen unserer vergangenen Dissertationen an, die Sie hier einsehen können:

Wenn Sie sich für einen dieser Bereiche interessieren, schreiben Sie gerne eine Mail an die entsprechende Person, und wir arbeiten gemeinsam ein Thema aus!

Ausgewählte Veröffentlichungen

  • Ponge, J., Enbergs, M., Schüngel, M., Hellingrath, B., Karch, A., & Ludwig, S. (2021). Generating synthetic populations based on german census data. In Proceedings of the 2021 Winter Simulation Conference (WSC), Phoenix, USA.
  • Hansen, H., Widera, A., Ponge, J. and Hellingrath, B., 2021, January. Machine Learning for Readability Assessment and Text Simplification in Crisis Communication: A Systematic Review. In Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences (p. 2265).
  • Ponge, J., Hellingrath, B., Ludwig, S., Karch, A. (2020). A Microsimulation of Non-Pharmaceutical Interventions for the German Covid-19 Epidemic [Conference poster]. Zoonoses 2020 - International Symposium on Zoonoses Research