Forschungsbe­reiche

Produktionsplanung  und Produktionssteuerung

Die industrielle Produktion im 21. Jahrhundert wird in vielen Branchen insbesondere durch signifikante Unsicherheiten, welche etwa hinsichtlich der Prognostizierbarkeit von Kundennachfragen oder der Ressourcenverfügbarkeit existieren, charakterisiert. Zur Realisierung einer serviceorientierten als auch einer ökonomisch sowie ökologisch zielkonformen industriellen Produktion gilt es diese Unsicherheiten zum einen durch die Produktionsplanung proaktiv und zum anderen durch Produktionssteuerung reaktiv zu bewältigen. Auf die Entwicklung industriell anwendbarer Verfahren zur Produktionsplanung und -steuerung, die diesem Anspruch gerecht werden, konzentriert sich die Forschung der Professur für Produktionswirtschaft und Informationstechnik im Bereich der Produktionswirtschaft. Unsere Forschungsarbeit schließt dabei auch die an die Produktionsplanung und -steuerung angrenzenden Funktionsbereiche, wie etwa die Logistik oder die Beschaffung, selektiv mit ein.

Informationstechnik

Im Bereich der Informationstechnik beschäftigen sich die Professur für Produktionswirtschaft und Informationstechnik mit den Themenfeldern Informationsmanagementsysteme und E-Learning. Im Bereich der Informationsmanagementsysteme geht uns um deren Einbettung in und die Modellierung von betrieblichen Geschäftsprozessen. Zielsetzung der Forschung ist eine effizientere und transparentere Gestaltung der Geschäftsprozessabwicklung.

Gegenstand der Forschung im Bereich E-Learning ist die Entwicklung von Lehr-Lern-Szenarien bzw. Lernumgebungen für die Aus- und Weiterbildung an Hochschulen und Unternehmen. Hierbei werden insbesondere kollaborative Lernformen des videobasierten Lernens sowie Formen elektronischer Prüfungen untersucht. Unsere hochschul- und mediendidaktischen Kompetenzen in diesem Bereich münden zudem in Beratungsangebote für Lehrende. Im folgenden lesen Sie eine Auswahl an Schwerpunktthemen:

• Interaction Design Patterns für Videolernumgebungen: Um Lernende im Umgang mit einzelnen oder einer großen Anzahl von Videos zu unterstützen, haben sich eine Reihe von Lösungen innerhalb von Videolernumgebungen bewährt. Wie diese Lösungen aussehen und unter welchen Umständen sie erforderlich sind, ist in Design Patterns beschrieben.
• CSCL-Scripts für das videobasierte Lernen: Damit Lernende eine Chance haben, in gleichem Maße von kollaborativen Lernaktivitäten zu profitieren, lassen sich diese Lernszenarien mit Hilfe CSCL-Script hinsichtlich Gruppenzusammensetzung und der Verteilung von Rollen, Aufgaben und Ressourcen zeitlich strukturieren. In Bezug auf Videos gilt es dafür geeignete Scripts und passende Aufgaben bzw. Aktivitäten zu identifizieren.
• Self und Peer Assessment für zeitabhängige Medien: Aufgabentypen für die Durchführung von E-Assessments innerhalb von Videos eröffnen neue didaktische Szenarien für einen lernzielorientierten Einsatz von Videos in der Lehre. In welcher Weise neuartige Aufgabentype in Videos integriert und anschließend genutzt und verwaltet werden können, ist gegenstand dieses Schwerpunkts.
• Learning Analytics und Video Usage Mining: Um das Nutzerverhalten beim Lernen mit Videos beschreiben, anlysieren oder vorhersagen zu können, entwickeln wir spezielle Methoden und Instrumente. Hierbei ergeben sich u.a. inhaltliche Schnittstellen zum Learning Analytics und Video Usage Mining.