Forschung
In der Forschung beschäftigen wir uns vorrangig mit der Entwicklung von innovativen Lösungsverfahren zur Entscheidungsunterstützung für Aufgabenstellungen aus den Bereichen Produktion und Logistik mit einfacher und mehrfacher Zielsetzung. Unsere Verfahren sind für strategische, taktische und operative Planungsprobleme einsetzbar. Aktuell arbeiten wir an Themen im Bereich City Logistics, Shared Mobility, Disaster Relief Logistics, Personnel Scheduling, Scheduling of Automated Guided Vehicles, Inventory Routing and Production Logistics (im Kontext Industrie 4.0).
Die von uns entwickelten Verfahren basieren auf quantitativen Methoden des Operations Research, die im Bereich (Business) Analytics eine wichtige Rolle spielen. Wir entwickeln
- exakte Optimierungsverfahren (Column Generation, Branch & Bound, Branch & Cut, Branch & Price)
- Heuristiken, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster und Metaheuristiken, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster und
- hybride Verfahren (Kombination von exakten und heuristischen Methoden)
Im Zuge der umfassenden Digitalisierung wird auch die Datengrundlage, auf die Decision Support Systeme aufbauen, immer besser und umfangreicher. Durch Predictive Analytics kann daraus ein Set an unterschiedlichen und unterschiedlich wahrscheinlichen Zukunftsszenarien abgeleitet werden. Unter Prescriptive Analytics versteht man den Einsatz von (Operations Research) Methoden zur Entscheidungsunterstützung. Hier setzen wir unter anderem auch auf Methoden der stochastischen, robusten und simulationsbasierten Optimierung.