Gruppe Optimization

Während der umgangssprachliche Gebrauch des Wortes »Optimierung« oft benutzt wird für »etwas besser machen«, meint die mathematische Optimierung das gezielte Suchen einer optimalen Lösung für eine wohldefinierte Fragestellung. Dazu werden die im Unternehmen gültigen Planungsregeln und Zielvorgaben in ein mathematisches Modell übersetzt, das alle denkbaren Lösungen für die gestellte Aufgabe berücksichtigt. Zur Lösung dieses Modells ist dann einerseits die Verfügbarkeit von Daten notwendig, die als Entscheidungsgrundlage betrachtet werden. Andererseits ist ein leistungsfähiger Algorithmus nötig, welcher das Optimierungsproblem innerhalb der geforderten Antwortzeit lösen kann. Die immer bessere Datenverfügbarkeit der Unternehmen erlaubt es uns, immer mehr Planungsaufgaben mathematisch zu modellieren und dank stetiger Fortschritte in der Lösungsalgorithmik immer schneller optimal zu lösen.

Maßgeschneiderte Optimierungs-Software für Ihren Anwendungsfall

In der Gruppe »Optimization« entwickeln wir maßgeschneiderte Optimierungs-Software zur Planung und Steuerung logistischer und industrieller Prozesse. Konkrete Planungsaufgaben werden modelliert, nach Komplexität untersucht, geeignete Lösungs-Algorithmen entwickelt und als Optimierungs-Software im Unternehmen nutzbar gemacht. Unsere Partner können damit nicht nur Kosten sparen und Ressourcen schonen, sondern auch den manuellen Planungsaufwand drastisch reduzieren.

Vertrauen ist gut, Optimierung ist besser

Im Fokus unserer Forschung stehen besonders schwierige Optimierungsprobleme, die mit Standard-Algorithmen nicht oder nicht ausreichend gut gelöst werden. Wir entwickeln oder erweitern Algorithmen, sodass diese unseren hohen Anforderungen an Performanz und Lösungsgüte genügen. Weiterhin untersuchen wir zusammen mit der Gruppe Data Science oder Process Intelligence, wie optimale Entscheidungen auf Basis unsicherer Informationen getroffen werden können. Beispielsweise können prognostizierte Bedarfe an Ersatzteilen oder Transportaufkommen geeignet mathematisch modelliert werden, um robuste Entscheidung zu treffen.

Kompetenzen und Methoden

 

  • Ganzzahlige (nicht-)lineare Optimierung
  • Problemspezifische Lösungsalgorithmen
  • Echtzeit-Optimierung
  • Optimierung unter Unsicherheit
  • Quantengestütze Optimierung

Spezifisches Domänenwissen

Die Gruppe »Optimization« setzt ihre Methoden und Kompetenzen in verschiedenen Domänen ein. Dabei besteht ein besonderer Fokus auf Transportlogistik, Prozessoptimierung, Kreislaufwirtschaft und Schienenverkehr.

Forschung in der Anwendung

Die Gruppe »Optimization« befasst sich mit aktuellen Forschungsfragen in den folgenden Forschungsfeldern:

 

Forschungsfeld

Nachhaltigkeit in der digitalisierten Supply Chain

Mit Daten können Prozesse, Organisationen und Systeme so effizient, ressourcenschonend und sozial gestaltet und gesteuert werden, dass sich viele der aktuellen Herausforderungen im Sinne des gewandelten Nachhaltigkeitsansatzes lösen lassen.

 

Forschungsfeld

KI-basierte Bedarfsprognosen für Logistik, Handel und Verkehr

Wir bringen KI-basierte Bedarfsprognosen in der Logistik, dem Handel und der Produktion in die Anwendung, um Vorhersagen zu verbessern und Prognose-Unsicherheiten zu quantifizieren.

 

Forschungsfeld

Quantencomputing in der Supply Chain

Der Einsatz von Quantencomputing als Technologie für unterschiedlichste Anwendungen in der Supply Chain ist ein wichtiges Forschungsfeld der Zukunft, denn theoretisch können Quantenalgorithmen bei diesen besonders komplexen Problemen schneller bessere Lösungen generieren.