Institut für Verkehrswirtschaft
Institutfür Verkehrswirtschaft
Abschlussarbeiten
Hier finden Sie einige mögliche Themen für Bachelor- und Masterarbeiten an unserem Institut. Wenden Sie sich per E-Mail, telefonisch oder persönlich an uns, um weitere Details zu erhalten oder Ihre eigenen Ideen und Forschungsinteressen zu besprechen, die im Allgemeinen von uns begrüßt werden. Einen Bewerbungsprozess oder Anmeldefristen gibt es von unserer Seite aus nicht. Kümmern Sie sich bitte rechtzeitig um das Formular zur Anmeldung Ihrer Abschlussarbeit. Erst wenn Sie dieses mit den erforderlichen Unterschriften des Studienbüros/Prüfungsamts vorlegen können, ist eine Themenausgabe möglich.
In Ihrer wissenschaftlichen Arbeit können Sie recht frei agieren. Wir bieten Ihnen allerdings an, wöchentlich Betreuungsgespräche wahrzunehmen. Dadurch stellen Sie sicher, dass sich Ihre Arbeit in die richtige Richtung entwickelt und die finale Version Ihrer Leistung unseren Vorstellungen entspricht.
Bitte nehmen Sie auch die vom Institut herausgegebenen Hinweise zum Anfertigen wissenschaftlicher Arbeiten zur Kenntnis.
Außerdem empfehlen wir die folgende Vorlage zu verwenden:
Themenliste – Bachelorarbeiten
1. Dienstreihenfolgeplanung in einem Logistikunternehmen
Ein Praxispartner hat mehrere Arbeitsplätze und Mitarbeiter. Die Arbeitsplätze müssen in verschiedenen Schichten besetzt werden. Ziel ist die Zuweisung von Mitarbeitern zu Schichten von Arbeitsplätzen, sodass Dienstzeiten eingehalten und für die Mitarbeiter möglichst angenehme Dienstreihenfolgen erstellt werden.
Quellen: Ernst, A. T., Jiang, H., Krishnamoorthy, M., & Sier, D. (2004). Staff scheduling and rostering: A review of applications, methods and models. European Journal of Operational Research, 153(1), 3–27.
Xie, L., Kliewer, N., & Suhl, L. (2012). Integrated driver rostering problem in public bus transit. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 54, 656–665.
Gamache, M., & Soumis, F. (1998). A method for optimally solving the rostering problem. In Operations Research in the Airline Industry (pp. 124–157). Springer, Boston, MA.
2. Sensitivitätsanalyse eines Blocklagers
Mit einer bereitgestellten Software, die Ein-, Um-, und Auslagervorgänge in einem Blocklager simuliert, soll der Einfluss verschiedener Faktoren auf die Lagerbewegungen untersucht werden.
Quelle: Schleyer, M., & Gue, K. (2012). Throughput time distribution analysis for a one-block warehouse. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 48(3), 652–666.
3. Energiekosten von Eisenbahnverkehrsunternehmen
Die Kostenstruktur und Energieverbräuche elektrischer Lokomotiven sollen untersucht werden.
Quelle: Liu, R. R., & Golovitcher, I. M. (2003). Energy-efficient operation of rail vehicles. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 37(10), 917–932.
4. Literaturüberblick über die integrierte Planung von Wertschöpfungsketten
Die integrierte Planung soll die Wechselwirkung und Interaktion innerhalb der Wertschöpfungskette eines Unternehmens abbilden. Im Rahmen der Arbeit soll ein Literaturüberblick aktueller Literatur geschaffen werden und die relevanten Trade-Off-Beziehungen aufgezeigt werden.
Quelle: Bilgen B., Günther H.-O. (2010): Integrated production and distribution planning in the fast moving consumer goods industry: a block planning application; September 2010, Volume 32, Issue 4, 927–955.
5. Integrierte Betrachtung der Produktions- und Sortimentsplanung
Die integrierte Planung soll die Wechselwirkung und Interaktion innerhalb der Wertschöpfungskette eines Unternehmens abbilden. In der Produktionsplanung sind die Rüst- und Lagerkosten zu minimieren. In der Sortimentsplanung sind die Erlöse zu maximieren. Im Rahmen der Arbeit soll ein Modell zur integrierten Betrachtung der beiden Problemstellungen implementiert werden. Ziel ist es, den optimalen Produktmix aus Vertriebs- und Produktionssicht zu bestimmen.
Quelle: Kök, A. G., Fisher, M. L. (2007): Demand Estimation and Assortment Optimization Under Substitution: Methodology and Application; Operations Research 55 (2007), Nr. 6, 1001–1021.
6. Simultane Produktions- und Ablaufplanung unter Berücksichtigung von Rüstsequenzen
Zunächst sollen mithilfe der Ablaufplanung relevante Rüstsequenzen und deren Kosten definiert werden. Diese dienen als Inputparameter für die Produktionsplanung. Im Rahmen der Arbeit sind sinnvolle Rüstsequenzen zu identifizieren und das sogenannte Capacitated Lot-Sizing Problem (CLSP) um die Berücksichtigung dieser Sequenzen zu modifizieren.
Quelle: Förster A., Haase K., Tönnies M. (2006): Ein modellgestützter Ansatz zur mittelfristigen Produktions- und Ablaufplanung für eine Brauerei; ZfB 76. Jg. (2006), H. 12, 1255–1274.
7. Literaturüberblick: Service Level Agreements
In der Praxis werden durch Verträge Anforderungen zur Erfüllung eines Servicegrades in einer Supply Chain festgelegt. Es soll untersucht werden, wie die Ausgestaltung solcher Verträge aussieht und welche Methoden zur Lösung für die daraus resultierenden Optimierungsprobleme in der Literatur zu finden sind.
Quelle: Chen, C. and Thomas, D. J. (2018): Inventory Allocation in the Presence of Service‐Level Agreements; Production and Operations Management Volume 27, Issue 3, 553–577.
8. Dynamische Bestellmengenplanung unter Mengenrabatten
Das Modell zur dynamischen Bestellmengenplanung (Haase 2001) unter Mengenrabatten soll in GAMS implementiert und durch geeignete Testinstanzen analysiert werden. Zudem sind Erweiterungen des Modells möglich.
Quelle: Haase, K. (2001): Beschaffungs-Controlling – Kapitalwertorientierte Bestellmengenplanung bei Mengenrabatten und dynamischer Nachfrage, Zeitschrift für Betriebswirtschaft 2/2001, 19–30.
9. Stochastische dynamische Programmierung
Bei der stochastischen dynamischen Programmierung wird für jeden Zustand eines Systems eine optimale Entscheidung gesucht. Dabei kann es beispielsweise um eine Lagerentscheidung gehen, sodass die erwarteten Kosten minimiert werden. Anhand eines einfachen Beispiels sind die Methoden und das Vorgehen der stochastischen dynamischen Programmierung aufzuzeigen.
Quelle: Waldmann, K. H., Stocker, U. M. (2012): Stochastische Modelle: Eine anwendungsorientierte Einführung; Springer, Berlin, 2. Auflage.
Themenliste – Masterarbeiten
1. Minimierung der Spitzenlast von Eisenbahnverkehrsunternehmen
Eisenbahnverkehrsunternehmen (EVU) haben mehrere elektrische Triebfahrzeuge im Einsatz. Ein EVU muss neben dem normalen Stromverbrauch auch die Spitzenlast bezahlen. Ziel ist, die Züge so zu koordinieren, dass die Spitzenlast minimiert wird. So können die Stromkosten gesenkt werden.
Quelle: Liu, R. R., & Golovitcher, I. M. (2003). Energy-efficient operation of rail vehicles. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 37(10), 917–932.
2. Dienstreihenfolgeplanung in einem Logistikunternehmen
Ein Praxispartner hat mehrere Arbeitsplätze und Mitarbeiter. Die Arbeitsplätze müssen in verschiedenen Schichten besetzt werden. Ziel ist die Zuweisung von Mitarbeitern zu Schichten von Arbeitsplätzen, sodass Dienstzeiten eingehalten und für die Mitarbeiter möglichst angenehme Dienstreihenfolgen erstellt werden.
Quellen: Ernst, A. T., Jiang, H., Krishnamoorthy, M., & Sier, D. (2004). Staff scheduling and rostering: A review of applications, methods and models. European Journal of Operational Research, 153(1), 3–27.
Xie, L., Kliewer, N., & Suhl, L. (2012). Integrated driver rostering problem in public bus transit. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 54, 656-665.
Gamache, M., & Soumis, F. (1998). A method for optimally solving the rostering problem. In Operations Research in the Airline Industry (pp. 124-157). Springer, Boston, MA.
3. Energiekosten von Eisenbahnverkehrsunternehmen
Die Kostenstruktur und der Energieverbrauch elektrischer Lokomotiven sollen untersucht werden. Hierbei soll mit einem Praxispartner kooperiert werden.
Quelle: Liu, R. R., & Golovitcher, I. M. (2003). Energy-efficient operation of rail vehicles. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 37(10), 917–932.
4. Mehrstufige Produktionsplanung unter Berücksichtigung von Sicherheitsbeständen
Aufgrund der stochastischen Nachfrage sind Sicherheitsbestände bei der Produktionsplanung zu berücksichtigen. Im Rahmen der Arbeit ist ein Modell zur Bestimmung von Sicherheitsbeständen auf einzelnen Produktionsstufen zu implementieren.
Quelle: Helber S., Sahling F, Schimmelpfeng K. (2013); Dynamic capacitated lot sizing with random demand and dynamic safety stocks; OR Spectrum (2013) 35:75–105.
5. Metaheuristik als Lösungsmethode der mehrstufigen Produktionsplanung
Das Lösen der mehrstufigen Produktionsplanung von Praxisproblemen erfordert lange Rechenzeiten. Um diese zu reduzieren, werden Metaheuristiken eingesetzt. Im Rahmen der Arbeit soll das Fix-and-optimize-Verfahren implementiert werden. Ziel ist es, den Einfluss des Verfahrens auf die Rechenzeit zu untersuchen.
Quelle: Helber S., Sahling F (2009): A fix-and-optimize approach for the multi-level capacitated lot sizing problem; Int. J. Production Economics 123 (2010) 247–256.
6. Simultane Produktions- und Ablaufplanung
Bei der Produktionsplanung werden die Art, Menge und die Periode eines Produktionsauftrags festgelegt. Die Ablaufplanung bestimmt die Reihenfolge der Aufträge. Im Rahmen der Arbeit ist ein Modell zur simultanen Produktions- und Ablaufplanung zu implementieren.
Quelle: Drexl A., Kimms A. (1997): Lot sizing and scheduling – Survey and extensions, European Journal of Operational Research 99 (1997) 221–235.
Quelle: Haase K., Kimms A. (2000): Lot sizing and scheduling with sequence-dependent setup costs and times and efficient rescheduling opportunities, International Journal of Production Economics 66 (2000) 159-169.
7. Dynamische Bestellmengenplanung unter Mengenrabatten
Das Modell zur dynamischen Bestellmengenplanung (Haase 2001) unter Mengenrabatten soll als dynamisches Programm implementiert und durch geeignete Testinstanzen analysiert werden. Zudem sind Erweiterungen des Modells, wie die Betrachtung mehrere Produkte, durchzuführen
Quelle: Haase, K. (2001): Beschaffungs-Controlling – Kapitalwertorientierte Bestellmengenplanung bei Mengenrabatten und dynamischer Nachfrage, Zeitschrift für Betriebswirtschaft 2/2001, 19–30.
8. Stochastische dynamische Programmierung
Bei der stochastischen dynamischen Programmierung wird für jeden Zustand eines Systems eine optimale Entscheidung gesucht. Dabei kann es beispielsweise um eine Lagerentscheidung gehen, sodass die erwarteten Kosten minimiert werden. Der entscheidende Vorteil gegenüber der Modellierung eines MIP ist, dass die stochastischen Modelle nicht deterministisch sind, was in der Regel jedoch mit sehr hohen Rechenzeiten verbunden ist. Ziel der Arbeit ist es, die Methoden und das Vorgehen der stochastischen dynamischen Programmierung anhand eines einfachen Beispiels zu erarbeiten und den Rechenzeiten mithilfe eines Ansatzes des approximated stochastic dynamic programming zu begegnen.
Quellen: Waldmann, K.H., Stocker, U.M. (2012): Stochastische Modelle: Eine anwendungsorientierte Einführung; Springer, Berlin, 2. Auflage.
Powell, W. B. (2009): What you should know about approximate dynamic programming, Naval Research Logistics Volume 56 Issue 3, 239–249.