Kevin Majchrzak
Studium: Informatik an der TU Dortmund
Unternehmen: thyssenkrupp
Betreuer: Dr. Tobias Hegmanns, thyssenkrupp materials services
Doktorvater: Prof. Dr. Markus Rabe
E-Mail: majchrzak@gsoflog.de
Titel der Arbeit:
Verbesserung der Supply Chain Performance durch Vorhersage des Kundenbedarfs mittels Predictive Analytics
Abstract:
Am Beispiel eines Stahlhandelsnetzes sollen Methoden und Werkzeuge erforscht werden, mit denen das zukünftige Nachfrageverhalten besser prognostiziert werden kann und geeignete Maßnahmen zur Anpassung des Netzes an das Verhalten erprobt werden.
Welche Faktoren determinieren das Kundenverhalten? Welche Daten können in welcher Form genutzt werden? Welche Datengranularität ist zielführend und welche Datenqualität erforderlich? Wie können das Verhalten der Kunden bzw. Kundensegmente und deren Beziehung zu den umsetzenden Lager- und Transportsystemen modelliert werden? Welche Vorgehensmodelle zur Wissensentdeckung eignen sich für die Aufgabenstellung? Welche Verfahren der Wissensentdeckung sind zielführend?
Die entwickelten Lösungen sollen prototypisch bei der thyssenkrupp Materials Services GmbH der thyssenkrupp AG erprobt werden.
Problemstellung
Welche Eigenschaften sind für die Kundennachfrage in Werkstoffhandelsnetzen charakteristisch? Welche Verfahren eignen sich dazu die Kundennachfrage vorherzusagen? Welche Rolle spielen externe Faktoren wie Rohölpreise oder Stahlindizes dabei? Diese und ähnliche Fragen möchte ich im Rahmen meiner Dissertation beantworten.