Diese Seiten sollen Ihnen einen praxisnahen und zugleich wissenschaftlich fundierten Einblick in den Einsatz von (prescriptive) Business Analytics in Produktion, Logistik sowie Supply Chain Management bieten. Analytics ist wesentlich mehr als nur Mustererkennung und Prognose (descriptive und predictive Analytics), die z.B. bei Google und Facebook eingesetzt werden. Angesichts der zahlreichen Softwaresysteme zum Advanced Planning und Scheduling wird es immer wichtiger, daß potentielle Entscheidungsträger oder Anwender die methodischen Grundlagen der Planung (prescriptive Analytics), die auf bewährten Entscheidungsmodellen und Algorithmen des Operations Research basieren, beurteilen können. Hier können Sie in die Thematik einsteigen.
Optimization in Production Analytics (english, 2025)
We are pleased to introduce the new textbook Optimization in Production Analytics, a comprehensive guide to modern quantitative methods in production planning. The book covers essential topics such as master production scheduling and dynamic lot-sizing under both deterministic and stochastic conditions.
A dedicated section highlights the limitations of the widely used Material Requirements Planning (MRP and MRP II) concepts implemented in many supply-chain management systems, offering a critical perspective that helps readers understand when and why these traditional approaches fall short.
To support hands-on learning, most optimization models presented in the book can be generated using the
Production Management Trainer for modeling systems such as AMPL, GAMS, OPL, and Python-MIP
as well as Python-PuLP. This makes the textbook not only theoretically sound but also highly practical for students, researchers, and practitioners in operations management, industrial engineering, and analytics.
Optimization in Production Analytics is an indispensable resource for anyone seeking to master state-of-the-art optimization techniques in production and supply chain environments.
A dedicated section highlights the limitations of the widely used Material Requirements Planning (MRP and MRP II) concepts implemented in many supply-chain management systems, offering a critical perspective that helps readers understand when and why these traditional approaches fall short.
A detailed chapter (over 100 pages) sets out the current state of research on stochastic lot-sizing models.
To support hands-on learning, most optimization models presented in the book can be generated using the Production Management Trainer for modeling systems such as AMPL, GAMS, OPL, and Python-MIP as well as Python-PuLP. This makes the textbook not only theoretically sound but also highly practical for students, researchers, and practitioners in operations management, industrial engineering, and analytics.
Optimization in Production Analytics is an indispensable resource for anyone seeking to master state-of-the-art optimization techniques in production and supply chain environments.
Production Analytics (deutsch, 8. Auflage, 2025)
Dieses Buch behandelt die Themen Produktionsplanung
(Master Planning) sowie dynamische Losgrößenplanung unter
deterministischen und stochastischen Bedingungen. Es wird auch
gezeigt, welche Schwächen das in vielen SCM-Softwaresystemen
verwendete Konzept des Material Requirements Planning (MRP,
MRP II) hat. Die meisten Optimierungsmodelle können mit dem
Produktions-Management-Trainer für die Modellierungssysteme
AMPL, GAMS, OPL erzeugt werden. Darüberhinaus werden die MIP-Modelle auch
für die frei verfügbaren Python-Solver "Python-MIP" sowie "Python-PuLP" erzeugt und gelöst.
Die meisten mathematischen Optimierungsmodelle können mit dem Produktions-Management-Trainer bearbeitet werden.
Supply Chain Analytics (deutsch, 13. Auflage, 2025)
Dieses Lehrbuch vermittelt eine anwendungsorientierte Einführung in ausgewählte Probleme der Supply Chain Analytics als einem Teilgebiet der Business Analytics. Der
üblichen Aufteilung in Descriptive, Predictive und Prescriptive Analytics folgend liegt der Fokus auf Problemen aus dem Bereich der Prescriptive Analytics. Dabei geht es um die quantitative Modellierung von Entscheidungsproblemen aus der industriellen Produktion und der Logistik sowie um deren Lösung. Neben allgemeinen Themen des Produktionsmanagements werden Optimierungsansätze zur Gestaltung der Infrastruktur eines Produktionssystems, die operative Produktionsplanung und -steuerung sowie logistische Prozesse, das Supply Chain Management und Advanced Planning behandelt.
Das Buch richtet sich an Studierende der Betriebswirtschaftslehre, der Wirtschaftsinformatik, der Wirtschaftsmathematik und des Wirtschaftsingenieurwesens sowie an alle Personen, die in der betrieblichen Praxis mit Fragen der Produktion und des Supply Chain Managements konfrontiert sind.
Inventory Analytics (english, 2020)
This textbook provides a practice-oriented introduction into Analytics-based inventory management in complex supply chains. In the context of Business Analytics, we concentrate on Prescriptive Analytics. In addition to standard single-level inventory models also multi-level approaches for the optimal allocation of safety inventory are presented. Moreover, dynamic lot sizing problems under random demand and random yield and their relationship to Material Requirements Planning (MRP) are discussed.The models and algorithms are illustrated with the help of numerous examples.
Analytics im Bestandsmanagement (deutsch, 2020)
Dieses Lehrbuch behandelt quantitative Lösungsansätze für Probleme aus dem Bereich des Bestandsmanagements unter stochastischen Bedingungen sowie die dafür benötigten Prognoseverfahren.
In der Terminologie der Business Analytics handelt es sich um Probleme der Prescriptive Analytics, also um die Anwendung von Modellen und Lösungsalgorithmen zur Vorbereitung von Entscheidungen und um Methoden der Predictive Analytics (Prognosemethoden, ...).
| Übungsbücher (Textbooks) |
| Übungsbuch Supply Chain Analytics, 10. Auflage, 2020 |
| Analytics in Supply Chain Management und Produktion, 2020 |
Übersicht: Planungsprobleme ...
Produktions-Management-Trainer (Download)
Mit dem Produktions-Management-Trainer können Sie eine große Anzahl unterschiedlicher Problemstellungen aus den Bereichen Produktion, Logistik, Supply-Chain-Optimierung und Advanced Planning bearbeiten und die zugehörigen Planungsmethoden rechnerisch an vordefinierten oder eigenen Beispielen nachvollziehen. Für die meisten Module werden die detaillierten Zwischenergebnisse der Berechnungen dokumentiert, mit denen Sie Ihre eigenen Rechnungen vergleichen und überprüfen können. Der Produktions-Management-Trainer wird sowohl von Studenten genutzt als auch von zahlreichen Universitäten im In- und Ausland in der Lehre eingesetzt. Verfügbar in deutsch, englisch und spanisch. Hier können Sie die Vollversion online bestellen
POM Flowline Optimizer
Der POM Flowline Optimizer unterstützt die Analyse und Optimierung von flexiblen Fließproduktionssystemen mit begrenzten Puffern zwischen den Stationen. Dabei wird auf die neuesten Erkenntnisse aus dem Bereich der stochastischen Modellierung von Fließproduktionssystemen und die derzeit leistungsfähigsten Optimierungsmethoden zurückgegriffen. Die Software wird erfolgreich in zahlreichen Unternehmen (z.B. BMW, Renault, Volkswagen, Kuka, Daimler ...) in der digitalen Fabrikplanung (Konzeptplanung) eingesetzt. Gegenüber der herkömmlichen auf Erfahrungswissen der Planer basierenden Vorgehensweise wird die Planungszeit verkürzt und zugleich das Planungsergebnis verbessert. Aussagen über die Leistungsfähigkeit eines Fließproduktionssystems, die mit einem Simulationsmodell erst nach langer Rechenzeit verfügbar sind, werden auf Knopfdruck (im Sekundenbereich) ermittelt.
Inverted Classroom
Die Lehrkräfte des Fachbereichs Supply Chain Management und Produktion der Area Supply Chain Management der Universität zu Köln setzen seit vielen Jahren in ihren Lehrveranstaltungen sowohl im Bachelor- als auch im Masterstudium eine spezielle Variante des sog."Inverted Classrooms" sehr erfolgreich ein. Hier finden Sie einige Informationen zu diesem Thema sowie konkretes Begleitmaterial und Hinweise für die Lehrveranstaltungen im Bachelor- und Master-Studium.