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Stipendium in Kooperation mit thyssenkrupp: Vorhersage Kundenbedarf in Handelsnetzen

von | 3. Juli 2019 | Ausschreibung

Promovieren in drei Jahren, an Fragestellungen aus der industriellen Praxis und in einem umfassenden wissenschaftlichen Netzwerk? Das geht – mit einem Stipendium von thyssenkrupp in der Graduate School of Logistics (GSofLog) in Dortmund.

Bewirb dich auf ein Stipendium und werde Mitglied der thyssenkrupp-Stipendienklasse in der GSofLog. Dich erwartet ein innovatives, interdisziplinäres Team, umfassende wissenschaftliche Betreuung von hochkarätigen Professoren der Logistik und IT und eine spannende Fragestellung aus der Praxis – verpackt in einem strukturierten Promotionsprogramm des bundesweit einzigartigen rein drittmittelgeförderten Modells der Graduate School of Logistics.

Dein Forschungsvorhaben

Verbesserung der Supply Chain Performance in Handelsnetzen durch Vorhersage des Kundenbedarfs mittels Predictive Analytics / Machine Learning

Am Beispiel eines logistischen Netzwerks des Werkstoffhandels sollen Methoden und Werkzeuge erforscht werden, mit denen das Nachfrageverhalten der Kunden besser prognostiziert werden kann. Hierbei sollen insbesondere neuere Verfahren aus dem Themenfeld Machine Learning/Predictive Analytics betrachtet werden. Weiterhin sollen geeignete Maßnahmen zur Anpassung des Netzes an sich änderndes Kundenverhalten erprobt werden.

Die entwickelten Lösungen sollen prototypisch bei der thyssenkrupp Materials Services GmbH der thyssenkrupp AG erprobt werden.

Dein Thema?

Du willst das Thema zu deinem Forschungsvorhaben machen? Das solltest du mitbringen:

  • Vollständige Bewerbungsunterlagen mit Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnissen, einem Empfehlungsschreiben einer Universitätsprofessorin/ eines Universitätsprofessors, den Nachweis über gute Englischkenntnisse (z.B. TOEFL IELTS)
  • Einen sehr guten Masterabschluss der Logistik oder angrenzender Disziplinen, z.B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, BWL oder Wirtschaftsingenieurwesen.
  • Kenntnisse von Methoden und Modellen im Supply Chain Planning / Demand Planning / Forecasting
  • Interesse an der Modellierung und Analyse von großen Datenmengen
  • einschlägige Erfahrungen in den relevanten Themengebieten, z.B. durch Abschlussarbeiten oder Praktika
  • Forschergeist und Teamfähigkeit
  • Du solltest nicht älter als 28 Jahre sein
  • Wenn du dich wiederfindest, sende deine Bewerbungsunterlange in einem PDF-Dokument per Email an: bewerbung@gsoflog.de

Bewerbungsfrist ist der 02.08.2019.

Doktorvater: Prof. Dr.-Ing. Markus Rabe

Noch Fragen?

Bei Fragen zur Ausschreibung oder dem Bewerbungsprozess findest du weitere Informationen auf unserer Website www.gsoflog.de. Gerne steht dir aber auch unser Team für ein persönliches Gespräch zur Verfügung.

Kontakt:

TU Dortmund | Graduate School of Logistics | Britta Scherer | Leonhard-Euler-Straße 5 | 44227 Dortmund | Email: scherer@gsoflog.de | Telefon: 0231 9743 413

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