Erstellung eines mathematischen Entscheidungsmodells für einen logistischen Störfall am Beispiel Stau (eBook, PDF)
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Masterarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Sprache: Deutsch, Abstract: In der Forschungsliteratur liegen noch keine Theorien im Bereich der quantitativen Beschreibung von Störfällen in der Transportlogistik vor. Derartige Probleme werden allenfalls qualitativ untersucht. An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an. Für einen fiktiven Störfall wird ein mathematisches Entscheidungsmodell mit Hilfe von Methoden aus dem Operations Research erstellt, das einem Anwender aus der Log...
Masterarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Sprache: Deutsch, Abstract: In der Forschungsliteratur liegen noch keine Theorien im Bereich der quantitativen Beschreibung von Störfällen in der Transportlogistik vor. Derartige Probleme werden allenfalls qualitativ untersucht. An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an. Für einen fiktiven Störfall wird ein mathematisches Entscheidungsmodell mit Hilfe von Methoden aus dem Operations Research erstellt, das einem Anwender aus der Logistik die kostengünstigste Handlungsalternative als konkrete Lösung vorschlägt. Hierzu werden zunächst theoretische Grundlagen aus den Bereichen Logistik, Operations Research und der Entscheidungstheorie erörtert. Darauf folgt die Erstellung des formalen Modells, die Implementierung in der Modellierungssprache AIMMS und anschließend die Evaluation des Modells mit Hilfe einer Case Study, einer Sensitivitätsanalyse und einer teilfaktoriellen Methode. Anschließend werden die Ergebnisse interpretiert. Es stellt sich heraus, dass sechs Eingabewerte einen besonders hohen Einfluss auf die Kosten der Handlungsalternativen haben und drei Parameter Wechselwirkungen aufweisen. Außerdem zeigt sich während der Evaluation, dass die berechneten Ergebnisse und die Lösungsvorschläge des Modells plausibel und nachvollziehbar sind.
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