In dieser datengesteuerten Welt sind Unternehmen oft daran interessiert zu wissen, was angesichts der Daten die "beste" Vorgehensweise ist. So müssen Hersteller beispielsweise entscheiden, wie viele Einheiten eines Produkts sie angesichts der geschätzten Nachfrage und der Verfügbarkeit von Rohstoffen produzieren sollen Sollen sie alle Produkte selbst herstellen oder einige von Dritten einkaufen, um die Nachfrage zu decken? Prescriptive Analytics ist der Zweig der Analytik, der Antworten auf diese Fragen liefern kann. Sie wird verwendet, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Die wichtigste Methode im Werkzeugkasten der präskriptiven Analytik ist die Optimierung. Dieser Kurs führt die Teilnehmer in die Grundprinzipien der linearen Optimierung für die Entscheidungsfindung ein. Anhand praktischer Beispiele lernen Sie, wie Sie ein Problemszenario in ein mathematisches Modell umwandeln, das gelöst werden kann, um das beste Geschäftsergebnis zu erzielen. Wir lernen, die Entscheidungsvariablen, die Zielfunktion und die Nebenbedingungen eines Problems zu identifizieren und sie zu verwenden, um ein Optimierungsproblem mit Hilfe von Excel Solver und Tabellenkalkulation zu formulieren und zu lösen.

Unternehmensanalysten müssen in der Lage sein, optimale Lösungen für Probleme vorzuschreiben. Analytikkurse konzentrieren sich jedoch oft auf die Ausbildung von Studenten in der Datenanalyse und -visualisierung und nicht so sehr darauf, ihnen dabei zu helfen, herauszufinden, wie sie die verfügbaren Daten mit dem richtigen mathematischen Modell kombinieren können, um eine Lösung zu formulieren. Dieser Kurs wurde entwickelt, um Daten und Modelle mit realen Entscheidungsszenarien in der Fertigung, der Lieferkette, dem Finanzwesen, der Personalverwaltung usw. zu verbinden. Insbesondere verstehen wir, wie lineare Optimierung - eine präskriptive Analysemethode - verwendet werden kann, um Entscheidungsprobleme zu formulieren und datenbasierte optimale Lösungen zu finden. Im Laufe dieses Kurses werden wir an angewandten Problemen in verschiedenen Branchen arbeiten, wie z.B.: (a) Finanzentscheidungen: Wie sollte ein Investmentmanager ein optimales Portfolio erstellen, das die Nettoerträge maximiert und gleichzeitig nicht zu viele Risiken bei verschiedenen Investitionen eingeht? (b) Produktionsentscheidungen: Was wäre angesichts der prognostizierten Nachfrage, des Angebots an Rohstoffen und der Transportkosten die optimale Menge an Produkten, die an verschiedenen Standorten hergestellt werden sollte? (c) Personalentscheidungen: Wie viele Mitarbeiter müssen über einen Planungshorizont eingestellt oder entlassen werden, um die Kosten zu minimieren und gleichzeitig die betrieblichen Anforderungen eines Unternehmens zu erfüllen? (c) Produktion: Welches wäre der gewinnmaximierende Produktmix, der angesichts der Verfügbarkeit von Rohstoffen und der Kundennachfrage produziert werden sollte? Wir lernen, wie man diese Probleme als mathematische Modelle formuliert und sie mit Hilfe von Excel-Tabellen löst.

Dieser Kurs richtet sich in erster Linie an Studenten im dritten und vierten Studienjahr oder an Doktoranden, die daran interessiert sind, Simulationstechniken zur Lösung von Geschäftsproblemen zu erlernen.

Der Kurs führt Sie in alltägliche und komplexe Geschäftsprobleme ein, auf die es aufgrund der Ungewissheiten im Geschäftsumfeld keine einzig richtige Antwort gibt. Die Simulationsmodellierung ermöglicht es uns, verschiedene Ergebnisse zu untersuchen und persönliche oder geschäftliche Interessen vor unerwünschten Ergebnissen zu schützen. Wir können Unwägbarkeiten modellieren, indem wir die Konzepte der Wahrscheinlichkeit und des schrittweisen Denkens verwenden. Das schrittweise Denken ermöglicht es uns, das Problem in kleinere Komponenten zu zerlegen, Abhängigkeiten zwischen zusammenhängenden Ereignissen zu untersuchen und uns auf die Aspekte des Problems zu konzentrieren, die aufgrund zukünftiger Ungewissheiten Veränderungen unterliegen. Der Kurs führt Sie in fortgeschrittene Excel-Techniken zur Modellierung und Ausführung von Simulationsmodellen ein. Viele der in diesem Kurs erlernten Excel-Techniken sind auch über die Simulationsmodellierung hinaus nützlich. Wir werden sowohl Monte-Carlo-Simulationstechniken erlernen, bei denen das Gesamtergebnis von primärem Interesse ist, als auch diskrete Ereignissimulationen, bei denen zwischenzeitliche Abhängigkeiten zwischen zusammenhängenden Ereignissen von Interesse sein können. Der Kurs wird Sie in verschiedene praktische Fragen der Simulationsmodellierung einführen, die normalerweise nicht in Lehrbüchern behandelt werden. Im Verlauf des Kurses werden einige laufende Beispiele verwendet, um Konzepte zu demonstrieren und konkrete Modellierungsbeispiele zu liefern. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, ziemlich fortgeschrittene Simulationsmodelle zu entwickeln, um ein breites Spektrum von Geschäftsumgebungen und -ergebnissen zu untersuchen.