Professur für Technische Logistik

Inhaber: Prof. Dr.-Ing. habil. Thorsten Schmidt
Website: https://tu-dresden.de/mw/logistik

Die Professur für Technische Logistik der TU Dresden vereint Kompetenzen der Materialflussplanung und -technik mit der Fabrikplanung. Dabei stehen die Analyse, der Entwurf und die Optimierung von Produktions- und Logistiksystemen im Rahmen einer ganzheitlichen Betrachtung innerbetrieblicher Prozesse im Vordergrund.

Forschungsschwerpunkte:

  • Fabrikplanung und Produktionsmanagement: Fabriklayoutplanung einschließlich Kapazitäts- und Ressourcenplanung, Ablauforganisation in komplexen Produktions- und Logistiksystemen (ERP und PPS), Fabrikökologie und Industrial Symbiosis
  • Materialflussplanung: Analyse und Planung von Materialflusssystemen, Simulation ereignisdiskreter Systeme, Entwicklung von Algorithmen und Heuristiken
  • Materialflusstechnik: dynamische Simulation, messtechnische Ermittlung von Beanspruchung, Dimensionierung von Elementen und Fördermaschinen
Apl. Prof. Dr.-Ing. habil. Michael Völker

Apl. Prof. Dr.-Ing. habil. Michael Völker

Funktion im Projekt:

Teilprojektleiter TL

Aufgaben im Projekt:

Mitinitiator des Gesamtprojektes und Wissenschaftliche Leitung des Teilprojektes 

Forschungsschwerpunkten, Mitgliedschaften, sonstigen Forschungsaktivitäten

Forschungsschwerpunkt Fabrikplanung und Produktionsmanagement
Mitglied Bundesvereinigung Logistik
Freier Berater RKW Sachsen GmbH
Organisation von Industriearbeitskreisen in Kooperation mit dem VDMA-Ost
Lehrbeauftragter an der Berufsakademie Sachsen

Dipl. -Ing. Jennifer Saß

Dipl. -Ing. Jennifer Saß

Funktion im Projekt:

wissenschaftliche Mitarbeiterin

Aufgaben im Projekt:

Datenanalyse zur Implementierung in Planungs- und Steuerungsalgorithmen, Mitarbeit an der Modellbildung zur maschinellen Lernumgebung

Forschungsschwerpunkten, Mitgliedschaften, sonstigen Forschungsaktivitäten

Automatisierte Erstellung von Prozessfolge Regeln/Eingriffsfolgeregeln zur Prozessplanung mittels Machine Learning
Ermittlung von Prozessfolgebeziehung auf Grundlage von variantenreichen Produktionen mittels Machine Learning zur Generierung einer besseren Planungsgrundlage.
Betreuung von Industrieprojekten