Modulbeschreibung
Modellbildung und Simulation
Kurzzeichen:
Durchführungszeitraum:
ECTS-Punkte:
Lernziele:
Eine der grössten Herausforderungen in der Analyse von komplexen Systemen ist die Bildung adäquater Modelle. In vielen Fällen ist es nicht möglich (oder höchst unerwünscht) Experimente am Originalsystem auszuführen.
Modelle sind Abbilder des realen Systems. Sie fördern das Systemverständnis und bieten die Möglichkeit für frei wählbare Szenarien das Systemverhalten zu simulieren/prognostizieren.
Modellbildung und Simulation bieten Entscheidungsunterstützung in komplexen betriebswirtschaftlichen und technischen Aufgabenstellungen.
Die Studierende lernen die wichtigsten Modellierungsansätze kennen und anwenden. Der Fokus liegt dabei auf Simulationsmodellen und datenbasierter Modellierung.
Verantwortliche Person:
Standort (angeboten):
Zusätzlich vorausgesetzte Kenntnisse:
Grundlagen Mathematik & Statistik
Skriptablage:
Modultyp:
Bemerkungen:
Workload [h]
Vorlesung: 28
Übungen: 28
Selbststudium: 64
Total: 120
ECTS-Punkte pro Kategorie
Modulbewertung
Bewertungsart:
Leistungsbewertung
Während der Prüfungssession:
Während des Semesters:
Bewertungsart:
Gewichtung:
1/3 Projektarbeit
2/3 schriftliche Prüfung während der Prüfungssession
Bemerkungen:
Schriftliche Prüfung:
60 Minuten, Gewichtung 2/3
Erlaubte Hilfsmittel:
- eigene Zusammenfassung auf 1 A4 Blatt, beidseitig beschrieben
- Taschenrechner (keine kommunikationsfähigen Geräte)
Projektarbeit:
Gewichtung 1/3
Kurse in diesem Modul
Modellbildung und Simulation
Kurzzeichen:
Lernziele:
Fachkompetenzen
Die Teilnehmenden:
- können Systeme analysieren und modellieren
- können mit Modellen experimentieren und Szenario-Analysen und/oder Optimierungen durchführen
- können Simulationsergebnisse statistisch untersuchen, auswerten und interpretieren
Methodenkompetenzen
Die Teilnehmenden:
- kennen die Vor- und Nachteile der wichtigsten Modellierungs- und Simulationsparadigmen und können für eine konkrete Aufgabenstellung eine passende Modellklasse bestimmen
- können Modelle validieren
Selbstkompetenzen
Die Teilnehmenden:
- können Aufwand, Kosten und Nutzen von Simulationen einschätzen
- können die eigenen Stärken und Schwächen im Simulationsprozess erkennen
Sozialkompetenzen
Die Teilnehmenden:
- können bei der Erstellung des Projektmodells effektiv zusammenarbeiten
- können durch gezieltes Nachfragen aus unvollständigen Angaben und vagen Zielvorstellungen eine adäquate Aufgabenstellung herleiten
Plan und Lerninhalt:
Themenblock: Systemanalyse
- System versus Modell; Experiment versus Simulation
- Modellierungskreislauf
- Übersicht Modellandschaft
Themenblock: Modellbildung
- Mathematische Optimierungsmodelle
- Dynamische Systeme und Prozesse
- Datenbasierte Modellierung
Themenblock: Monte Carlo Simulation
- Zufallszahlen & Verteilungen
- Szenario-Generator, Rechenschema & Aggregator
- Ergebnisanalyse
- Praxisbeispiele
Themenblock: Diskrete Ereignissimulation
- Aufbau Simulationsprojekt
- Flussdiagramme
- Wartesysteme
- Gruppenarbeit / Simulationsprojekt
Unterrichtssprache:
Bibliographie:
Pflichtliteratur wie Skript, Bücher
- Folienskript
- Zusammengestellte Unterlagen
Weiterführende Literatur (Empfehlung an Studierende)
- Process Analysis and Improvement: Tools and Techniques, McGraw‐Hill, Irwin, 2005
- Theorie und Praxis von Simulationssystemen; Th. Sauerbier; 1999
- Law, A.M. (2006). Simulation modeling and analysis; McGraw Hill Boston. ISBN 978-0071255196
- Hedtstück, U. (2013). Simulation diskreter Prozesse: Methoden und Anwendungen; Springer. ISBN 978-3-642-34871-6
- Duda, R., Hart, P., Stork, E. (2000). Pattern Classification; Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-05669-0
Kursart:
(Durchführung gemäss Stundenplan)