Intelligente Datenanalyse anhand von historischer Logistiklagerdaten

Die effiziente Lagerung von Materialien stellt eine Herausforderung große Logistikunternehmen dar, da für jedes der über 30.000 verschiedenen Materialien die maximale Lagermenge im IT-System genau erfasst werden muss. Eine manuelle Erfassung dieser Datensätze wäre sehr zeitaufwendig und fehleranfällig.

Ziel dieser Arbeit ist es, durch eine intelligente Analyse von historischen Lagerdaten die Datensätze der Lagermengen effizienter zu verwalten und den initialen Prozess der Datenerhebung zu optimieren. Der erste Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit der Datenerhebung. Hierbei sollen bestimmte Daten identifiziert sowie Ausreißer bereinigt/berücksichtigt werden. Fehlende Datensätze sollen mithilfe von Interpolationsverfahren ergänzt werden, um eine möglichst vollständige und verlässliche Datenbasis zu schaffen. Darauf aufbauend soll eine kontinuierliche, automatisierte Überwachung der Datenqualität entwickelt werden sowie Abweichungen und Verstöße zu erkennen. Ein einfaches, nutzerfreundliches Verfahren zur Meldung und Korrektur von fehlerhaften Datensätzen soll entwickelt werden, dass idealerweise softwaregestützt und in bestehende Praxis-Prozesse integriert wird. Diese Abschlussarbeit findet in enger Zusammenarbeit mit einem Logistik Unternehmen aus der Praxis statt.

Kontakt: Prof. Dr. André Ludwig ()