Business Analytics in der Maritimen Logistik

„Business Analytics“ beschreibt die systematische und kontinuierliche Auswertung betrieblich anfallender Daten. Dies umfasst sowohl die Analyse von Daten aus der Vergangenheit als auch die Erstellung von Prognosen sowie die auf diesen Daten basierende, mit mathematischen Methoden optimierte Entscheidungsfindung. Die maritime Logistik beschäftigt sich mit der Planung, Gestaltung und Steuerung von Waren- und Informationsströmen im Zusammenhang mit seegebundenen Transporten, z.B. von Containern. Zu den in diesem Bereich betrachteten maritimen logistischen Systemen zählen zum Beispiel Containerterminals, an denen Schiffe be- und entladen werden, aber auch das Netzwerk der Schiffsrouten. In der maritimen Logistik ergeben sich große Potenziale für die Anwendung von „Business Analytics“, denn dieser Bereich verfügt mittlerweile über sehr große Datenmengen, z.B. bzgl. Schiffsbewegungen und Wetterdaten. Diese umfangreichen Datenmengen können durch innovative Datenanalyse- und Optimierungsmethoden nutzbar gemacht und verwertet werden. So wird die Entwicklung verbesserter Strategien, z.B. im Personal- und Flotteneinsatz, und neuer Lösungen, z.B. im autonom gesteuerten Schiffsverkehr, ermöglicht. Dabei sollten jedoch stets die angewandten Methoden kritisch reflektiert und auf strategische und ethische Risiken hin untersucht werden. Im Rahmen dieses Projektes wird das Ziel verfolgt, für ausgewählte Problemstellungen aus dem Bereich der maritimen Logistik zu untersuchen, welche Chancen der verstärkte Einsatz von „Business Analytics“, also von Methoden der Datenanalyse und Optimierung, bietet und welche operativen und strategischen Risiken für Unternehmen hiermit verbunden sein können. Die Abbildung verdeutlicht zudem den interdisziplinären Charakter des Projektes. Mehr Informationen erhalten Sie auf der Webseite des ORIS-Instituts.

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Kathrin Fischer
Professor

Optimierungsprobleme in der Logistik, Synergien von Machine Learning und Operations Research

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Nicolas Rückert
Doktorand

Business Analytics in Maritime Logistics, Machine Learning mit Operations Research, Optimierung in der Hinterlandlogistik

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