4. Vollversammlung der NTH-Graduiertenschule. Operations Management & Research

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1 4. Vollversammlung der NTH-Graduiertenschule Operations Management & Research am und im Leibnizhaus Hannover - Programm, Abstracts und Teilnehmer -

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3 Donnerstag, der :00-14:05 Uhr Begrüßung durch Prof. Dr. Helber Erste Vortragsrunde im Leibniz-Saal, 14:05 15:40 Uhr 14:05 14:30 Uhr Modellierung und Optimierung eines Kraftwerksportfolios unter dem Einfluss der regenerativen Einspeisung aus gesamt- und einzelwirtschaftlicher Perspektive Alexander Franz, M. Sc. (TU CL) 14:30 15:15 Uhr Energieeffiziente Walzprogrammplanung Dipl.-Kffr. Karen Puttkammer (TU BS) 15:15 15:40 Uhr Simulation und Optimierung von Betonmischungen Dipl.-Inf. Stephan Mock (TU CL) 15:40 16:10 Uhr Kaffeepause im Hanna-Arendt-Saal Zweite Vortragsrunde im Leibniz-Saal, 16:10 17:20 Uhr 16:10 16:35 Uhr Kapazitätssteuerung in ecarsharing Netzwerken Dipl.-Wirtsch.-Ing. Isa von Hoesslin (TU BS) 16:35 17:20 Uhr Robust load planning of trains in intermodal transportation Dipl.-Systemwiss. Florian Bruns (UO) 17:20 17:30 Uhr Wahl des Doktorandenvertreters 17:30 18:00 Uhr Besprechung der Professoren im Kersting-Zimmer ab 18:00 Uhr Gemeinsames Abendessen im Alten Rathaus Chinesisches Restaurant Mikado Schmiedestr. 3, Hannover ab 20:15 Uhr Nachtwächtertour Melchior oder Treffpunkt: Beginenturm Am Hohen Ufer, Hannover Mit den Bruchmeistern auf Tour Treffpunkt: Brauhaus Ernst August Schmiedestr. 13, Hannover

4 Freitag, der Dritte Vortragsrunde im Leibniz-Saal, 9:00 10:55 Uhr 09:00 09:45 Uhr Modellierung der Verspätungen in Bahnnetzen Dipl.-Math. Fabian Kirchhoff (TU CL) 09:45 10:30 Uhr Optimierung von Car Sharing Stationen: Modell und Entscheidungsunterstützungssystem Dipl.-Wirtsch.-Ing. Tim Rickenberg (LUH) 10:30 10:55 Uhr Entwicklung einer Smartphone App für ein energieeffizientes Fahren von Elektro-Fahrzeugen Kim Lana Köhler, B. Sc. (LUH) 10:55 11:20 Uhr Kaffeepause im Hanna-Arendt-Saal Vierte Vortragsrunde im Leibniz-Saal, 11:20 12:30 Uhr 11:20 12:05 Uhr Techno-ökonomische Analyse und Bewertung des Recyclings von Eisenhüttenschlacken Dipl.-Wirtsch.-Ing. Christoph Meyer (TU BS) 12:05 12:30 Uhr Cross Entropy method in combinatorial optimization: Basic Idea and Convergence Zijun Wu, M. Sc. (TU CL) 12:30 Uhr Abschluss der 4. Vollversammlung der NTH-Graduiertenschule Operations Management & Research ab 12:45 Uhr Gemeinsames Mittagessen in der Ständigen Vertretung Friedrichswall 10, Hannover

5 Modellierung und Optimierung eines Kraftwerksportfolios unter dem Einfluss der regenerativen Einspeisung aus gesamt- und einzelwirtschaftlicher Perspektive Alexander Franz, M. Sc. Technische Universität Clausthal Institut für Wirtschaftswissenschaft Abteilung für Betriebswirtschaftslehre und Unternehmensforschung Julius-Albert-Strasse 2a, Clausthal-Zellerfeld Telefon: +49 (5323) / Fax: +49 (5323) / Abstract Die Elektrizitätswirtschaft ist spätestens seit Beginn der Liberalisierung der Energiemärkte von einer Vielzahl essentieller Systemänderungen geprägt. Neben der Privatisierung und dem Unbundling zeigt sich dieser Paradigmenwechsel besonders in dem Kernenergieausstieg und den enormen Wachstumsraten der regenerativen Einspeisung der letzten Jahre. Die Folge ist eine maßgebliche Veränderung der Erzeugungsstruktur in Deutschland. Die beschriebenen Entwicklungen führen damit unweigerlich zu der Frage, wie der konventionelle Kraftwerkspark z.b. hinsichtlich der Kapazität und Flexibilität angepasst werden muss, um einerseits die Systemänderungen infolge der sogenannte Energiewende zu unterstützen und andererseits aus Sicht der Stakeholder ausreichend hohe Renditen zu erlösen. Denn die Erfolge der regenerativen Energieträger lassen die Deckungsbeiträge konventioneller Erzeugungskapazitäten zunehmend sinken und damit den Stilllegungsdruck konventioneller Mittel- und Spitzenlastkraftwerke ansteigen. Bei annähernd gleichbleibender Stromnachfrage und vorrangigem Einspeiserecht der Erneuerbaren nimmt die (residuale) Stromnachfrage, die nur noch durch klassische thermische Kraftwerke und Energiespeicher zu decken ist, somit immer weiter ab. Bereits heute sind zahlreiche dieser Kraftwerkstypen aufgrund dieses Kannibalisierungseffektes aus einzelwirtschaftlicher Perspektive ökonomisch nicht mehr rentabel zu betreiben. Aus systemischer Sicht können sie allerdings zur Besicherung der volatilen regenerativen Einspeisung erforderlich werden, nicht zuletzt da Nachfrageflexibilisierungen (Demand Side Management) und Elektrizitätsspeicher großtechnisch bisher kaum umgesetzt bzw. verfügbar sind. Um gesamt- und einzelwirtschaftliche Ziele (Systemstabilität und Ökologisierung vs. Gewinnerzielung) zu harmonisieren, könnten damit monetäre Anreize oder Preissetzungsmechanismen erforderlich werden, mit dem Zweck systemrelevante Kapazitäten zur Leistungsbesicherung vorzuhalten. Neben der Kraftwerksparkoptimierung sind daher auch finanzielle Anreizmechanismen z.b. in Form eines Kapazitätsmarktes in einem ganzheitlichen Modellierungsansatz zu untersuchen. Im Rahmen des Vortrags wird diese Themenstellung weiter diskutiert sowie erste Ansätze und Arbeiten auf diesem Gebiet präsentiert. Insbesondere wird hierbei die Forschungsfrage thematisiert, wie der deutsche Kraftwerkspark z.b. durch Stilllegungen oder gar durch Neubauvorhaben optimal auf die beschriebene Systemänderung abgestimmt werden kann und welche Anreizsysteme einzelwirtschaftlich hierfür sinnvoll wären.

6 Energieeffiziente Walzprogrammplanung Dipl.-Kffr. Karen Puttkammer Technische Universität Braunschweig Institut für Automobilwirtschaft und Industrielle Produktion Lehrstuhl für Produktion und Logistik Katharinenstraße 3, Braunschweig Telefon: / Fax: / Abstract Das Warmwalzen stellt in der Stahlproduktion einen energieintensiven Prozess dar. Dabei werden Vorprodukte, sogenannte Brammen, zu Warmband mit einer Dicke zwischen 1,25 mm und 25 mm ausgewalzt. Für das Walzen müssen die Brammen auf ca C erwärmt werden. Typischerweise werden sie bei einer Temperatur zwischen 20 C und 400 C in die dafür vorgesehenen Wärmeöfen eingesetzt. Diese Temperatur resultiert aus dem vorangegangenen Gießprozess, bei dem die Brammen aus flüssigem Stahl erzeugt werden. Nach dem Gießen besitzen die Brammen eine Temperatur von ca C. Während der Transport- und Lagerprozesse zwischen dem Stranggießen und Warmwalzen kühlen die Brammen ab. Die Abkühlfunktion ist nichtlinear, d. h. der Temperaturverlust der Brammen ist in den ersten Stunden nach ihrer Erzeugung am höchsten. Je kälter die Brammen in die Öfen eingesetzt werden, desto mehr Energie wird zur Erwärmung benötigt. Der Einsatzzeitpunkt, und damit der Energiebedarf einer Bramme, wird durch den Produktionsplan bestimmt. Um einen Produktionsplan mit möglichst geringem Energieverbrauch zu erstellen, soll für das operative Problem der energieeffizienten Walzprogrammplanung Entscheidungsunterstützung geleistet werden. In der Literatur existieren bereits Modelle, welche den Energieverbrauch in der Walzprogrammplanung berücksichtigen. Die Zusammenhänge zwischen dem Produktionsplan, dem Einsatzzeitpunkt der Brammen, ihrer Einsatztemperatur und dem Energiebedarf der Brammen im Erwärmungsprozess werden jedoch nicht adäquat abgebildet. In diesem Beitrag wird eine gemischt-ganzzahlige Problemformulierung der energieeffizienten Walzprogrammplanung vorgestellt, die diese Zusammenhänge einbezieht. Der Effekt der Berücksichtigung des Energieverbrauchs als Zielkriterium in der Walzprogrammplanung wird anhand eines Zahlenbeispiels verdeutlicht.

7 Simulation und Optimierung von Betonmischungen Dipl.-Inf. Stephan Mock Technische Universität Clausthal Institut für Angewandte Stochastik und Operations Research Arbeitsgruppe Stochastische Optimierung Erzstraße 1, Clausthal Telefon: +49 (0) / Fax: +49 (0) / Abstract Beton ist heute einer der am häufigsten eingesetzten Baustoffe. Das klassische Stoffgemisch aus Zement, Zuschlag (Sand, Kies) und Wasser enthält in seiner modernen Version oft eine Vielzahl weiterer Zusatzstoffe, mit denen sich sowohl seine Verarbeitbarkeit als auch seine Eigenschaften im fertigen, festen Zustand beeinflussen lassen. Beton wurde so zu einem sehr vielseitigen und leistungsfähigen Baustoff, dessen Weiterentwicklung aber sehr aufwendig ist, denn es gilt Eigenschaften zu optimieren, die auf komplexe Weise von vielen Parametern abhängen. So ist beispielsweise die Packungsstruktur der trockenen Partikelmischung von großer Bedeutung für die erreichbare Endfestigkeit. Als ein wichtiges Werkzeug zur Unterstützung der Entwicklung sollen die Eigenschaften dieser Partikelpackungen mit Hilfe eines Computermodells approximiert und optimiert werden. Da sich die rein mathematische Beschreibung des Problems, aufgrund der komplexen Wechselwirkungen zwischen den sehr unterschiedlichen Korngrößen einer Betonmischung, als schwierig erweist, haben wir ein virtuelles 3-dimensionales Modell für Partikelpackungen entwickelt. Dieser Vortrag beschreibt die vielfältigen Zusammenhänge innerhalb einer Partikelpackung und auf welche Weise sie in unserem Modell abgebildet werden. So wurde beispielsweise eine hierarchische Fraktionierung der Korngrößenverteilung entwickelt, die eine unabhängige Simulation einzelner Teile der Gesamtpackung erlaubt. Dadurch wird die Verarbeitung extrem polydisperser Partikelmischungen ermöglicht, die typisch für Beton sind. Außerdem werden Möglichkeiten beschrieben, das Phänomen der Agglomeration, die in feinkörnigen Gemischen auftritt, in die Simulation einzubeziehen. Dafür wurde ein spezieller DLA-Algorithmus entwickelt, der das Wachstum der Agglomerate simulieren kann.

8 Kapazitätssteuerung in ecarsharing Netzwerken Dipl.-Wirtsch.-Ing. Isa von Hoesslin Technische Universität Braunschweig Institut für Automobilwirtschaft und Industrielle Produktion Lehrstuhl für Produktion und Logistik Katharinenstraße 3, Braunschweig Telefon: / Fax: / Abstract In Zeiten der Urbanisierung, der damit verbundenen Verknappung von Parkplätzen und dem zunehmenden Verkehrsaufkommen wachsen die Forderungen nach alternativen Mobilitätskonzepten. Ein Trend, der durch die Ressourcenverknappung und die damit verbundenen steigenden Kosten für den Unterhalt von privaten PKW noch verstärkt wird. Als alternatives Mobilitätskonzept bietet ecarsharing einen Ansatz zum Umgang mit diesen Themen. Dabei werden Elektrofahrzeugflotten für kurzzeitige Mieten innerhalb einer Stadt vom Anbieter zur Verfügung gestellt und können vom Kunden flexibel genutzt werden. Der Betrieb von ecarsharing Netzwerken stellt eine maßgebliche Herausforderung für Anbieter dar. Dem in seiner Kapazität unflexiblen Netzwerk steht eine im Zeitverlauf stark schwankende und ex ante schwer zu prognostizierende Nachfrage entgegen. Damit lassen sich Parallelen zu Kapazitätssteuerungsanwendungen in der Dienstleistungsindustrie ziehen. Allerdings ist eine direkte Übertragung bestehender Methoden der Kapazitätssteuerung, z.b. aus dem Luftverkehr, aufgrund der besonderen Rahmenbedingungen von ecarsharing Netzwerken nicht möglich. So besteht bislang kein geeigneter Ansatz, der z.b. den Batterieladezustand und mobile Ressourcen berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund liegt das Ziel dieses Beitrags in der konzeptionellen Entwicklung einer Kapazitätssteuerung für ecarsharing Netzwerke. Hierzu werden zunächst bestehende ecarsharing Netzwerke vorgestellt und charakterisiert. Ausgehend davon werden spezifische Anforderungen an eine geeignete Methode zur Kapazitätssteuerung für ecarsharing Netzwerke abgeleitet. Es folgt eine Darstellung bestehender Ansätze der Kapazitätssteuerung aus der Literatur und eine Gegenüberstellung dieser mit den Anforderungen von ecarsharing Netzwerken. Anschließend wird ein erstes Grundmodell für Kapazitätssteuerung in ecarsharing Netzwerken aufgezeigt und anhand eines vereinfachten Beispiels veranschaulicht.

9 Robust load planning of trains in intermodal transportation Dipl.-Systemwiss. Florian Bruns Universität Osnabrück Fachbereich Mathematik/Informatik Albrechtstraße 28, Osnabrück Telefon: +49 (0)541/ / Fax: +49 (0)541/ / Abstract In this paper the problem of robust load planning for trains in intermodal container terminals is studied. The goal of load planning is to choose wagon settings and assign load units to wagons of a train such that the utilization of the train is maximized, and setup and transportation costs in the terminal are minimized. However, in real-world applications many of the parameters needed for the model are not known exactly. Since feasibility of the resulting load distribution has always to be guaranteed, we decided to use a robust approach. In particular, we apply the concepts of strict and adjustable robustness to enhance the load planning problem. Based on an existing formulation for the deterministic load planning problem, we propose mixed-integer linear programming formulations for most of the respective robust counterparts, dependent on the type of uncertainty. An experimental study shows that most of the robust problems can be solved within runtimes of a few minutes, which is good enough for real-world applications. Furthermore, our results indicate that robust solutions may improve the planning considerably, and that it is promising to add robustness even to large mixed-integer programs with many and diverse technical constraints.

10 Modellierung der Verspätungen in Bahnnetzen Dipl.-Math. Fabian Kirchhoff Technische Universität Clausthal Institut für Angewandte Stochastik und Operations Research Arbeitsgruppe Stochastische Optimierung Erzstraße 1, Clausthal Telefon: +49 (0) / Fax: +49 (0) / Abstract Ziel ist es, Fahrpläne bezüglich ihrer Stabilität gegen typische, moderate Verspätungen zu optimieren. Ein Kriterium hierfür ist die erwartete Ankunftsverspätung von Passagieren in ihrer Zielstation. Diese wird maßgeblich von Verspätungsübertragungen im Falle verspäteter Zubringer bzw. Anschlüsse bestimmt. Für die Schätzung der Verspätungen nutzen wir keine Monte Carlo Methoden. Stattdessen bestimmen wir die Verspätungsverteilungen analytisch aus gegebenen Quellverspätungen. Wir betrachten einen Graphen, der die Beziehungen zwischen Zubringer- und Abbringerlinien repräsentiert. Eigentlich benötigt die analytische Berechnung der übertragenen Verspätungen eine topologische Sortierung aller Ankunfts- und Abfahrtsereignisse. In diesem Vortrag wird eine iterative Methode vorgestellt, mittels der die stationären Verspätungsverteilungen in Kreisen approximiert werden können.

11 Optimierung von Car Sharing Stationen: Modell und Entscheidungsunterstützungssystem Dipl.-Wirtsch.-Ing. Tim Rickenberg Leibniz Universität Hannover Institut für Wirtschaftsinformatik Königsworther Platz 1, Hannover Telefon: / Abstract Etwa die Hälfte der Weltbevölkerung lebt derzeit in Städten mit steigender Tendenz. Faktoren wie Urbanisierung, knappe Ressourcen, steigende Energiekosten, Platzmangel, zunehmende Verkehrsbelastung und Umweltverschmutzung zwingen die Gesellschaft persönlichen Besitz von Fahrzeugen zu überdenken. Neben öffentlichen Verkehrsmitteln ist Car Sharing eine Möglichkeit die genannten Herausforderungen zu adressieren. Car Sharing steht für nachhaltige Mobilität und wird zu einem gängigen Transportmittel mit mehr als einer Mio. Nutzern in über 26 Ländern weltweit. Durch das sequentielle Teilen von Fahrzeugen können Einzelpersonen ihr Grundbedürfnis nach Mobilität ohne eigenes Auto befriedigen. Die Lage und Erreichbarkeit von Car Sharing Stationen ist in diesem Kontext ein kritischer Erfolgsfaktor. Die Positionierung und Dimensionierung der Stationen ist jedoch eine komplexe, anspruchsvolle Aufgabe. Wir leisten quantitative Entscheidungsunterstützung für die Planung und Optimierung von Position und Größe von Car Sharing Stationen. Im Rahmen von gestaltungs-orientierter Forschung wurden ein Optimierungsmodell und das Entscheidungsunterstützungsmodell (Decision Support System, DSS) OptCarShare erstellt und evaluiert. Mit Hilfe von mathematischen Verfahren und einem numerischen Solver kann das unterliegende Optimierungsmodell exakt gelöst werden. In Abhängigkeit der kundeninduzierten, stochastischen Nachfrage werden die Gesamtkosten minimiert und dabei gleichzeitig die Stationen an den bestmöglichen Standorten positioniert und optimal dimensioniert. Das entwickelte DSS ermöglicht Import und Editieren von Daten, Einstellen von Parametern und Visualisierung von Optimierungsergebnissen. Im Rahmen von zwei anschaulichen Beispielen zeigen wir die Anwendbarkeit von Modell und DSS. Für die Städte Hannover und Zürich werden mit umfassenden Daten Beispielberechnungen durchgeführt und evaluiert. Weiterhin werden anhand von Sensitivitätsanalysen durch Variation von Parametern und Eingabedaten die Optimierungsergebnisse diskutiert und Zusammenhänge aufgezeigt. Siehe auch: Rickenberg, TA; Gebhardt, A; Breitner, MH (2013): A Decision Support System For The Optimization Of Car Sharing Stations. Proceedings of the European Conference on Information Systems 2013.

12 Entwicklung einer Smartphone App für ein energieeffizientes Fahren von Elektro-Fahrzeugen Kim Lana Köhler, B. Sc. Leibniz Universität Hannover Institut für Wirtschaftsinformatik Königsworther Platz 1, Hannover Telefon: / Abstract Elektrofahrzeuge erfreuen sich immer größerer Beliebtheit. Dennoch gibt es einige Herausforderungen, die mit dem Thema Elektromobilität einhergehen. Derzeit werden Lithium- Ionen Batterien in Elektrofahrzeugen verbaut, die die Bedürfnisse der Fahrer noch nicht genau abbilden können, denn die Reichweite der Fahrzeuge ist begrenzt und die Anschaffungskosten sind hoch. Um den Verschleiß zu minimieren und die Reichweite zu maximieren, sind Informationen über die Fahrweise für den Fahrer besonders bedeutsam, um eine hohe Energieeffizienz erreichen zu können. Das Elektrofahrzeug hält Daten bereit, die dazu genutzt werden können, Informationen über das Fahrverhalten an den Fahrer weiterzugeben. Die eingehenden Daten können über Bluetooth an das Smartphone geleitet werden und dem Fahrer Informationen geben. Dafür ist auf dem Smartphone eine bestimmte mobile App von Nöten, die die Daten erhält, verarbeitet und dem Fahrer präsentiert. Eine noch relativ neue Entwicklungsstrategie ist dabei die plattformunabhängige App-Entwicklung. Diese ermöglicht es, mit einem Quellcode eine mobile App für alle gängigen Plattformen zu entwickeln und über die spezifischen App-Stores zu veröffentlichen. Ziel ist es eine mögliche Smartphone App aufzuzeigen, die das Fahrverhalten dahingehend beeinflusst, die Effizienz der Fahrt zu steigern und das Fahrverhalten nachhaltig zu verbesseren.

13 Techno-ökonomische Analyse und Bewertung des Recyclings von Eisenhüttenschlacken Dipl.-Wirtsch.-Ing. Christoph Meyer Technische Universität Braunschweig Institut für Automobilwirtschaft und Industrielle Produktion Lehrstuhl für Produktion und Logistik Katharinenstraße 3, Braunschweig Telefon: / Fax: / Abstract Die weltweite Stahlproduktion hat mit 1,5 Mio. t Rohstahl im Jahr 2012 ihren bisherigen Höchstwert erreicht. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit zum Umgang mit großen Mengen an Kuppelprodukten. Ein wesentliches Kuppelprodukt der Eisen- und Stahlerzeugung sind Eisenhüttenschlacken. So fielen in Deutschland bei einer Produktion von 42,5 Mio. t Rohstahl im Jahr ,5 Mio. t Eisenhüttenschlacken an. Eisenhüttenschlacken erfüllen wichtige metallurgische Aufgaben und sind unabdingbar für die Stahlproduktion. Sie stellen in der Regel keinen Abfall dar, sondern können zur Herstellung von Sekundärrohstoffen, beispielsweise Straßenbaustoffen oder Düngemittel, recycelt werden. Für das Recycling von Eisenhüttenschlacken können verschiedene Alternativen genutzt werden, die von einer Vielzahl technischer, ökologischer und ökonomischer Einflussgrößen abhängen. So unterliegen die chemische und mechanische Beschaffenheit von recycelter Schlacke gesetzlichen Regelungen und beeinflussen den erzielbaren Produkterlös. Aus der Sicht eines Eisen- und Stahlerzeugers, der für den Umgang mit den Kuppelprodukten verantwortlich ist, führt dies zu der Frage, wie die Schlacken sinnvoll zu recyceln sind. Ein Planungsansatz, der alle relevanten Einflussgrößen einbezieht, fehlt bislang. In diesem Beitrag wird ein Ansatz zur operativen Recyclingplanung für Eisenhüttenschlacken vorgestellt, der die relevanten technischen, ökonomischen und ökologischen Einflussgrößen berücksichtigt. Der Ansatz beruht auf einer techno-ökonomischen Analyse und Bewertung des Recyclings von Eisenhüttenschlacken. Die Analyse und Bewertung erfolgt dabei mit Hilfe eines aktivitätsanalytischen Mengengerüstes in Verbindung mit einem Wertgerüst, das auf der Kosten- und Leistungsrechnung basiert.

14 Cross Entropy method in combinatorial optimization: Basic Idea and Convergence Zijun Wu, M. Sc. Technische Universität Clausthal Institut für Angewandte Stochastik und Operations Research Arbeitsgruppe Stochastische Optimierung Erzstraße 1, Clausthal Telefon: +49 (0) / Fax: +49 (0) / Abstract In this short talk, we first briefly introduce the basic idea of CE, and then we give the most recent developments on the theoretical research, finally we give some remarks on CE in applications to combinatorial optimization.

15 Technische Universität Braunschweig Institut für Wirtschaftsinformatik, Lehrstuhl Decision Support - Prof. Dr. Dirk Mattfeld Patrick-Oliver Groß, B. Sc. Verlässlichkeit in der Tourenplanung Dipl.-Math. Viola Ricker Management von Bike-Sharing-Systemen Dipl.-Math. Marlin Ulmer Antizipierende Optimierung

16 Technische Universität Braunschweig Dipl.-Wirt.-Inf. Patrick Vogel Management von Bike-Sharing-Systemen

17 Technische Universität Braunschweig Institut für Automobilwirtschaft und Industrielle Produktion Lehrstuhl für Produktion und Logistik - Prof. Dr. Thomas Spengler Dr. Karsten Kieckhäfer Arbeitsgebiet: Systemmodellierung, Impact Assessment, Technologiebewertung sowie Kreislaufwirtschaft und Recycling Dr. Thomas Volling Arbeitsgebiet: Variantenreiche Produktion, Supply Chain Management, Energie- und ressourceneffiziente Produktion

18 Technische Universität Braunschweig Dr. Matthias Wichmann Arbeitsgebiet: Planung und Steuerung der Produktions- und Wiederaufbereitungsprozesse in der Stahlindustrie Dipl.-Wirtsch.-Ing. Anna Diener Stoffstrombasierte ökonomische Bewertung von Deponierückbau- und Abfallaufbereitungskonzepten Maren Gäde, M. Sc. Projektplanung verteilter Produktentwicklungsprojekte Dipl.-Wirt.-Math. Martin Grunewald Methodische Planung von Milkruns in der Beschaffungslogistik der Automobilindustrie

19 Technische Universität Braunschweig Dipl.-Wirtsch.-Ing. Isa von Hoesslin Revenue Management und Automobilindustrie Dipl.-Kfm. Claas Hoyer Strategische Planung des Recyclings von Lithium-Ionen- Batterien aus Elektrofahrzeugen Dipl.-Ing. oec. Andreas Matzke Versteigerung von Restkapazitäten für Ausstattungsmerkmale bei auftragsorientierter Serienfertigung Dipl.-Wirtsch.-Ing. Christoph Meyer Stoffstrommanagement in der Stahlindustrie

20 Technische Universität Braunschweig Christoph Müller, M. Sc. Logistik Dipl.-Kffr. Karen Puttkammer Produktionsplanung in der Stahlindustrie, Energieeffiziente Walzprogrammplanung Dipl.-Wirtsch.-Ing. Ina Schlei Stoffstrombasierte Modellierung von Energie- und Ressourcenverbräuchen zur Bewertung effizienzsteigernder Maßnahmen in der Automobilindustrie Natalia Stepien, B. Sc. Revenue Management für das Car-Sharing von Elektrofahrzeugen Christian Thies, M. Sc. Recyclingnetzwerke

21 Technische Universität Braunschweig Dipl.-Kffr. Katharina Wachter Simulationsbasierte Analyse von Herstellerstrategien zur Markteinführung alternativ abgetriebener Fahrzeuge

22 kk Technische Universität Clausthal Institut für Angewandte Stochastik und Operations Research - Prof. Dr. Michael Kolonko Dipl.-Math. Fabian Kirchhoff Verspätungsfortpflanzungen in Bahnnetzen Dipl.-Inf. Stephan Mock Simulation von zufällig dichten Partikelpackungen unter Berücksichtigung der Phänomene bei extremer Polydispersität Zijun Wu, M. Sc. Kombinatorische Optimierung

23 kk Technische Universität Clausthal Institut für Wirtschaftswissenschaft Abteilung für Betriebswirtschaftslehre insb. Produktion und Logistik - Prof. Dr. Christoph Schwindt Anja Heßler, B. Sc. Themenfindung noch nicht abgeschlossen Dipl.-Math. Michael Krause, M. Sc. Instandhaltungsstrategien für monotone modulare Multizustandssysteme Dipl.-Wirt.-Math. Illa Weiss Tourenplanungsprobleme mit Auslieferungen und Abholungen tu-clausthal.de

24 kk Technische Universität Clausthal Dipl.-Wirtsch.-Inf. Tobias Paetz Modelle und Methoden für präemptive Projektscheduling-Probleme mit verallgemeinerten Anordnungsbeziehungen

25 kk Technische Universität Clausthal Institut für Wirtschaftswissenschaft Abteilung für Betriebswirtschaftslehre und Unternehmensforschung - Prof. Dr. Jürgen Zimmermann Alexander Franz, M. Sc. Optimierung von Energiesystemen Stefan Kreter, M. Sc. Projektplanung, insbesondere Ressourcennivellierung Dipl.-Wirtsch.-Ing. Marco Schulze Ablauf- und Reihenfolgeprobleme im untertägigen Bergbau

26 Leibniz Universität Hannover Institut für Wirtschaftsinformatik - Prof. Dr. Michael H. Breitner - Jun.-Prof. Dr. Hans-Jörg von Mettenheim - Maria-Isabella Eickenjäger, M. Sc. Transformation des Energiesystems Dipl.-Ök. André Koukal Projektfinanzierung und Risikomanagement von Windparks Kim Lana Köhler, B. Sc. App-Entwicklung, Elektromobilität und Carsharing

27 Leibniz Universität Hannover Dipl.-Math. Cornelius Köpp Integration erneuerbarer Energien, Künstliche Neuronale Netze, Einsatz von Softwareartefakten Sören Christian Meyer, B. Sc. Energiewende Dipl.-Wirtsch.-Ing. Tim Rickenberg Entscheidungsunterstützungssysteme und Transportplanung Jens Tiekenheinrich, M.Sc. e-home Projekt, Stromspeicher und Eigenverbrauch in modernen Haushalten

28 Leibniz Universität Hannover Institut für Produktionswirtschaft - Prof. Dr. Stefan Helber - Jun.-Prof. Dr. Florian Sahling - Dr. Carolin Kellenbrink Arbeitsgebiet: Regenerationsplanung, Ressourcenbeschränkte Projektplanung für flexible Projekte, Genetische Algorithmen Kristina Burmeister, M. Sc. Produktionsplanung in Closed-Loop Supply Chains Dipl.-Math. Lars Heinze Themenfindung noch nicht abgeschlossen

29 Leibniz Universität Hannover Dipl.-Wirtsch.-Ing. Felix Herde Revenue Management für die Regeneration komplexer Investitionsgüter Dipl.-Wirtsch.-Ing. Steffen Kasper Modellgestützte Koordination der operativen Produktions- und Instandhaltungsplanung und steuerung Bastian Schmidtmann, M. Sc. Standortplanung für Ladeinfrastrukturen für Elektrofahrzeuge André Schnabel, M. Sc. Projektplanung

30 Universität Osnabrück Institut für Informatik Arbeitsgruppe Kombinatorische Optimierung - Prof. Dr. Sigrid Knust Marc André Aßbrock, B. Sc. Themenfindung noch nicht abgeschlossen Dipl.-Systemwiss. Florian Bruns Kombinatorische Optimierung, Scheduling, Terminal-Optimierung, Robuste Optimierung Dipl.-Math. Jana Lehnfeld Kombinatorische Optimierung, Optimierung von Lagerstrategien

31 Universität Osnabrück Dipl.-Math. Stefan Waldherr Kombinatorische Optimierung, Flow Shops mit synchronem Transport

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