Data Sciences in der Logistik

22B1508

Bachelor

Deutsch

5.0

nur Wintersemester

1 Semester

Logistische Aktivitäten sind seit jeher eng mit vorauseilenden, begleitenden und nacheilenden Informationen verbunden. Das starke Wachstum der Logistikbranche verbunden mit der inzwischen durchgehenden Digitalisierung der Logistik hat die Entstehung sehr großer Datenmengen hervorgerufen. Diese bieten eine gute Basis, um mittels Data Science weitere Optimierungen in der Logistik sowie weitere Optimierungen durch die Logistik zu initiieren. Das Modul zielt darauf ab, zunächst einen Überblick über Data Science und die Entstehung logistischer Daten zu geben, um darauf aufbauend die wesentlichen Ansätze zur Sammlung, Auswertung, Visualisierung und Interpretation von logistische Daten zu geben. Abschließend thematisiert das Modul auch die mit der Arbeit eines Data Scientists verbundenen ethischen Fragestellungen.

1. Einführung in die Data Science 2. Logistische Daten für das Data Science 3. Identifikation, Sammeln und Aufbereitung von logistischen Daten 4. Auswertung von logistischen Daten 4.1. Mathematische Methoden 4.2. Statistische Methoden 4.3. Stochastische Methoden 5. Visualisierung von logistischen Daten 6. Interpretationen und Handlungsempfehlungen 7. Datenethik

Der Arbeitsaufwand für das Modul umfasst insgesamt 150 Stunden (siehe auch "ECTS-Leistungspunkte und Benotung").

• Portfolio-Prüfungsleistung oder
• Klausur oder
• Hausarbeit

Die Portfolioprüfung umfasst insgesamt 100 Punkte und besteht aus einer Präsentation (PR) und einer abschließenden einstündigen Klausur (K1). Die Präsentation und die Klausur werden jeweils mit 50 Punkten gewichtet

Klausur: siehe jeweils gültige Studienordnung

Hausarbeit: ca. 10-15 Seiten

Portfolio-Prüfung:

- K1-Klausur: siehe jeweils gültige Studienordnung

- Präsentation: ca. 15 Minuten

Die Anforderungen werden in der jeweiligen Veranstaltung konkretisiert.

Besuch des Moduls Logistik, Beschaffung und Produktion, Logistik 4.0

Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, kennen die gängigen Ansätze aus dem Bereich des Data Science für die Arbeit mit logistischen Daten.

Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, können die Ansätze des Data Science einschließlich der daraus resultierenden Handlungsempfehlungen beurteilen und können Konzepte für deren Einsatz entwickeln.

Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, sind in der Lage, die bestehenden Ansätze und Konzepte des Data Science kritisch/systematisch zu hinterfragen und eigenständig Verbesserungsansätze zu entwickeln.

Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, können die verschiedenen Ansätze des Data Science für Problemstellungen aus der Logistik zielgerichtet auswählen und einsetzen und können die Ergebnisse der Datenanalysen in zielgerichtete Handlungsempfehlungen umsetzen.

Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, können mittels verschiedener mündlicher, schriftlicher und technischer Kommunikationsformen (Diskussionsbeitrag, Präsentation, Vortrag, Aufsatz) Experten und Interessierten das Vorgehen im Data Science erklären, die selbst entwickelten Handlungsempfehlungen präsentieren und ihr Wissen über Data Science verschiedenen Interessentenkreisen vermitteln.

Dieses Modul knüpft an die Inhalte der Module Logistik, Beschaffung und Produktion, Logistik 4.0 an.
Zudem steht es in Zusammenhang mit den Modulen der Studienvertiefung Logistikinnovationen.

• Wirtschaftsinformatik B.Sc. (01.09.2024) WiSo

• Betriebswirtschaft und Management, B.A. (01.09.2024) WiSo

• Freye, Diethardt

• Freye, Diethardt