Vermittlung eines tiefgreifenden Verständnisses von Logistik und Supply Chain Management
Vermittlung umfassender theoretischer Ansätze und Methoden in der Logistik und im Supply Chain Management; Übertragung der analysierten Konzepte auf Praxisbeispiele
Ausarbeitung und kritische Diskussion unterschiedlicher Supply Chain Konfigurationen sowie strategischer Supply Chain Ansätze (z.B. Effizienz vs. Reaktionsfähigkeit)
Einführung in die Managementprozesse des SCOR-Modells; Vermittlung von Konzepten der Bereiche Planung, Beschaffung/Einkauf und Distribution
Vermittlung von Grundlagen des Supply Chain Risikomanagements; Übertragung der Konzepte auf Praxisbeispiele
Einführung in die digitale Transformation; Identifikation von Trends und Strategien in der Logistik und Supply Chain Management; Ableitung von Chancen der digitalen Transformation in der Logistik und Supply Chain Management
Einführung in die Datenanalyse und -visualisierung mithilfe eines Tools; Anwenden der Kenntnisse auf Themengebiete in der Logistik und Supply Chain Management; Aufbereitung der Ergebnisse mit Hilfe moderner Präsentationsmedien
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.