Forschung

Unsere Gruppe forscht im Bereich Management Science / Operations Research. Die Professur widmet sich vorrangig der Erarbeitung datenbasierter Ansätze im Operations Management für Unternehmen, die sich in der digitalen Transformation befinden.

Ziel unserer Forschungsgruppe ist es, einflussreiche Forschung auf internationalem Spitzenniveau zu betreiben. Unsere Artikel werden in hochrangigen Zeitschriften publiziert und mit Preisen in Wissenschaft und Praxis ausgezeichnet. Viele unserer Projekte bearbeiten wir interdisziplinär – insbesondere an der Schnittstelle zum Industrial Engineering und Data Analytics – sowie in internationalen Kooperationen.

Aktuell werden die folgenden drei Forschungsschwerpunkte bearbeitet.

Autonome mobile Roboter

Autonome mobile Roboter (AR) – wie bspw. fahrerlose Transportfahrzeuge und Drohnen – verändern die Prozesse von Logistik- und Produktionsunternehmen nachhaltig. Viele neue Dienstleistungen und Produkte werden erst durch den Einsatz von AR rentabel, z.B. Express-Zustellungen von Paketen oder die Versorgung schwer erreichbarer Gebiete. Durch den Einsatz von AR in Katastrophengebieten werden Leben gerettet.

Die Einsatzplanung der AR stellt jedoch ein hochkomplexes Problem dar. Es müssen spezifische Besonderheiten berücksichtigt werden, z.B. begrenzte Batteriekapazität, Abhängigkeit von der Funkverbindung mit der Zentrale, stochastische Einflüsse während des Einsatzes sowie Interaktionen mit anderen Akteuren. In diesem Forschungsschwerpunkt erarbeiten wir neuartige Planungsansätze für den Einsatz der AR in den Bereichen Logistik, Produktion und Katastrophenmanagement.

Planung vernetzter Systeme (Industrie 4.0)

Die Vernetzung heterogener Systeme (z.B. Maschinen, Werkstücke, Roboter) gilt als treibende Kraft der Industrie 4.0. Zukünftig tauschen (teil-)automatisierte Systeme und Menschen miteinander in Echtzeit Information aus und können bei Bedarf eigene Handlungen anpassen. Dabei entstehen mannigfaltige Herausforderungen, die die Entwicklung neuartiger Methoden im Management Science erfordern. Unsere Forschungsgruppe erarbeitet geeignete Planungsansätze, insbesondere mit Blick auf die robuste Ausrichtung der vernetzten Systeme bei unzuverlässigen Daten oder Messungen.

Nachhaltige Personalplanung bei kundenspezifischer Produktion

Der Wettbewerbsdruck und die zunehmend differenzierte Nachfrage schafft Unternehmen Anreize für die Herstellung individualisierter Produkte in kurzer Zeit zu niedrigen Kosten. Dies erfordert eine Neugestaltung der Produktionsprozesse, bspw. durch einen agilen Einsatz von Mitarbeitern (und Robotern). Im sogenannten Work-Sharing werden spezifische Tasks alternierend oder kollaborativ von mehreren Mitarbeitern und/oder Robotern durchgeführt, was wirksam zur Reduzierung von Leerzeiten führen kann. Work-Sharing gehört für uns zu einer nachhaltigen Arbeitsorganisation, da so die Flexibilität des Stammpersonals gesteigert wird. Hierdurch nimmt jedoch die Komplexität der betroffenen Planungsprobleme zu, so dass deren Behandlung einiger Innovationen im Bereich Management Science bedarf.

Auswahl aktueller Forschungsprojekte

Learn2WIn – Arbeitsabläufe mit Hilfe von KI optimieren

Damit es in Logistik und Produktion schneller geht, muss die Abfolge von Arbeitsschritten klar sein. In Learn2WIn lotet ein Forschungsteam der Universität Passau aus, wie Künstliche Intelligenz dabei helfen kann.

DFG-Projekt SuPerPlan: Nachhaltige Personalplanung für Unternehmen mit schwankender Nachfrage

Auch bei schwankender Nachfrage kann es für Unternehmen attraktiv sein, langfristige Arbeitsverträge abzuschließen. Das Projekt SuPerPlan erarbeitet Konzepte für ein nachhaltiges Produktionsmanagement und setzt dabei auf moderne Optimierungstechniken.

FlexDroneRouting - Kleine Helfer bei ihrem Einsatz unterstützen

Im Katastrophenmanagement werden vermehrt Drohen eingesetzt, bspw. suchen Drohnen vermisste Personen oder liefern im Rettungsdienst Defibrillatoren aus. Aufgrund ihrer begrenzten Reichweite kooperieren Drohnen oft mit anderen Fahrzeugen.