Data Science trifft Praxis: Ein Kooperationsprojekt der Masterstudienrichtung „Digital Sustainable Procurement and Supply Management“ mit der Firma Ludwig Meister GmbH & Co. KG (Dachau)

Das Seminar „Anwendungen im Operations & Supply Management“ richtet sich an Masterstudierende, die quantitative Methoden als zentrales Instrument moderner Entscheidungsfindung verstehen und anwenden möchten.

Im Mittelpunkt stehen Methoden aus Business Analytics. Behandelt werden deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Verfahren – von statistischer Analyse über Prognosemodelle bis hin zu Simulation und Optimierung. Das Seminar macht deutlich, dass quantitative Modelle nicht Selbstzweck sind, sondern die notwendige Basis für belastbare operative und strategische Entscheidungen bilden, insbesondere unter Unsicherheit, Zielkonflikten und dynamischen Rahmenbedingungen.

Methodisch folgt das Seminar etabliertem Vorgehensmodellen für analytische Projekte. Studierende lernen, analytische Fragestellungen strukturiert zu entwickeln – beginnend bei der Problem- und Zieldefinition über Datenaufbereitung und Modellierung bis hin zu Validierung, Interpretation und Ableitung von Handlungsempfehlungen. CRISP-DM dient dabei als roter Faden, um Analysen reproduzierbar, nachvollziehbar und entscheidungsrelevant zu gestalten.

Ein zentrales Element des Seminars ist die Arbeit mit Fallstudien aus realen industriellen Anwendungen. Dazu arbeiteten die Studierenden in fünf Teams über zwei Semester hinweg mit echten Unternehmensdaten der Firma Ludwig Meister und analysierten reale Fragestellungen aus dem Bereich Supply Chain Management, entwickelten praxistaugliche Prototypen und eröffneten neue Perspektiven für eine datengetriebene Weiterentwicklung. Als Werkzeug diente die freie Software KNIME für die interaktive Datenanalyse auf Basis einer graphische Benutzeroberfläche.

Die bearbeiteten Themen reichten von der Analyse von Wiederbeschaffungszeiten und Termintreue über Bedarfs- und Bestandsprognosen bis hin zur Kundenabwanderung und zur Risikofrüherkennung in der Lieferkette. So wurde aus einem reinen Reporting-Ansatz ein echtes Steuerungsinstrument für Entscheidungen im Alltag.

Besonders überzeugt hat den Unternehmenspartner die Fähigkeit der Teams, moderne Methoden der Business Analytics zielgerichtet einzusetzen. Die Arbeit mit visuellen Analyse-Workflows, etablierten Vorgehensmodellen wie CRISP und KI-gestützten Ansätzen führte zu Prototypen, die als Grundlage für Weiterentwicklungen dienen. Die Studierenden erhielten dabei die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten an realen Fragestellungen zu erproben und den Wirkungskreis ihrer Arbeit unmittelbar zu erleben. Aus dieser Kombination sind nicht nur neue Ideen entstanden, sondern auch lauffähige Testmodelle mit echtem Umsetzungspotenzial.

Geleitet wurde das Projekt von Hochschulseite von Prof. Andre Krischke und Dr. Sebastian Grzesch. Von Seiten der Firma Ludwig Meister wurde das Projekt von Herrn Florian Ostendarp - einem ehemaligen Alumnus der Fakultät – koordiniert.

Die Studierenden und Lehrenden danken allen beteiligten Fachbereichen der Firma Meister aus Einkauf, Vertrieb, IT und Logistik für die Unterstützung und die kollegiale Zusammenarbeit.