Data Sciences in der Logistik

22B1508

Bachelor

Deutsch

5.0

nur Wintersemester

1 Semester

Logistische Aktivit?ten 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 gro?er 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, zun?chst einen ?berblick über Data Science und die Entstehung logistischer Daten zu geben, um darauf aufbauend die wesentlichen Ans?tze zur Sammlung, Auswertung, Visualisierung und Interpretation von logistische Daten zu geben. Abschlie?end 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 Pr?sentation (PR) und einer abschlie?enden einstündigen Klausur (K1). Die Pr?sentation 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

- Pr?sentation: 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 g?ngigen Ans?tze aus dem Bereich des Data Science für die Arbeit mit logistischen Daten.

Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, k?nnen die Ans?tze des Data Science einschlie?lich der daraus resultierenden Handlungsempfehlungen beurteilen und k?nnen Konzepte für deren Einsatz entwickeln.

Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, sind in der Lage, die bestehenden Ans?tze und Konzepte des Data Science kritisch/systematisch zu hinterfragen und eigenst?ndig Verbesserungsans?tze zu entwickeln.

Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, k?nnen die verschiedenen Ans?tze des Data Science für Problemstellungen aus der Logistik zielgerichtet ausw?hlen und einsetzen und k?nnen die Ergebnisse der Datenanalysen in zielgerichtete Handlungsempfehlungen umsetzen.

Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, k?nnen mittels verschiedener mündlicher, schriftlicher und technischer Kommunikationsformen (Diskussionsbeitrag, Pr?sentation, Vortrag, Aufsatz) Experten und Interessierten das Vorgehen im Data Science erkl?ren, die selbst entwickelten Handlungsempfehlungen pr?sentieren 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