Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Organisation internationaler Unternehmen und IT, Organisation und IT von internationalen Unternehmen und Supply Chains
Vertiefende Inhalte des Logistik- und Supply Chain Managements
Vertiefende Inhalte des Informationsmanagements
Vertiefende Inhalte der Informationssysteme
Empirische Studien in Bezug auf IT in der Supply Chain
Relevanz der Information in der Supply Chain
Weiterführende Inhalte von Logistikinformationssystemen
Theoretische Kenntnisse und Anwendung von Radio Frequency Identification (RFID)
E-Logistik
Electronic Sourcing
E-Supply Chains
Fallbeispiele und neue technische Entwicklungen aus der Praxis
Leistungsnachweis:
670 - Organisation internationaler Unternehmen und IT<ul><li>670 - Organisation internationaler Unternehmen und IT: Klausur schriftlich</li></ul><br>671 - Organisation internationaler Unternehmen und IT<ul><li>670 - Organisation internationaler Unternehmen und IT: Klausur schriftlich</li><li>870 - Verpflichtende Studienleistung Organisation internationaler Unternehmen und IT - Übungsaufgaben: Übungsaufgaben</li></ul><br>m1734-2021 - Organisation und IT von internationalen Unternehmen und Supply Chains<ul><li>p1706-2021 - Organisation und IT von internationalen Unternehmen und Supply Chains: Klausur schriftlich</li></ul><br>m995 - Organisation internationaler Unternehmen und IT<ul><li>p464 - Organisation internationaler Unternehmen und IT: Klausur schriftlich</li><li>vl281 - Freiwillige Studienleistung Organisation internationaler Unternehmen und IT - Übungsaufgaben: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li><li>vl303 - Verpflichtende Studienleistung Organisation internationaler Unternehmen und IT - Übungsaufgaben: Übungsaufgaben</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.