Simulation in Production and Logistics

Worum geht's

Du lernst, diskrete ereignisorientierte Simulationen für Produktions- und Logistiksysteme zu entwickeln und in Python zu implementieren. Am Ende kannst Du Simulationsmodelle prüfen, validieren, Versuchspläne entwerfen und die Ausgaben analysieren sowie Ergebnisse einer Simulationsstudie präsentieren.

Was du danach kannst

Simulationmodell entwickeln
Simulation in Python implementieren
Verifikation und Validierung durchführen
Versuchsplanung / Design of experiments
Output-Analyse der Simulation
Ergebnisse einer Simulationsstudie präsentieren

Aus was das Modul besteht

Gruppenarbeit / ProgrammierprojektUm die Implementierung und Anwendung einer Simulation praktisch zu erlernen
PräsentationenVorstellung und Diskussion der Ergebnisse einer Simulationsstudie
ÜbungenVertiefung von Methoden wie Zufallszahlengeneratoren, Verifikation und Output-Analyse

Lehrmethode

Gruppenarbeitum gemeinsam ein Simulationsprojekt umzusetzen
Programmierung mit Pythonzur praktischen Implementierung von Simulationsmodellen
Präsentationenzur Schulung der Ergebnisdarstellung und Diskussion
Übungenzur Anwendung und Vertiefung der theoretischen Inhalte

Termine

Vorlesung mit ÜbungSimulation in Production and Logistics (MGTHN0112)3 Gruppen zur Wahl

ADi.14:15–15:45
L.1.11, Seminarraum (1902.01.111)
15× · 13.10.–02.02.
- 13.10.
- 20.10.
- 27.10.
- 03.11.
- 10.11.
- 17.11.
- 24.11.
- 01.12.
- 08.12.
- 15.12.
- 22.12.
- 12.01.
- 19.01.
- 26.01.
- 02.02.
BMo.14:15–15:45
L.1.12, Seminarraum (1902.01.112)
14× · 19.10.–01.02.
- 19.10.
- 26.10.
- 02.11.
- 09.11.
- 16.11.
- 23.11.
- 30.11.
- 07.12.
- 14.12.
- 21.12.
- 11.01.
- 18.01.
- 25.01.
- 01.02.
CMo.16:15–17:45
L.1.11, Seminarraum (1902.01.111)
14× · 19.10.–01.02.
- 19.10.
- 26.10.
- 02.11.
- 09.11.
- 16.11.
- 23.11.
- 30.11.
- 07.12.
- 14.12.
- 21.12.
- 11.01.
- 18.01.
- 25.01.
- 01.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

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