Der Artikel untersucht den Wert flexibler Flug-Strecken-Zuweisungen in der pre-taktischen Phase der Flugsteuerung
WeiterlesenHerzlich Willkommen am Mercator Stiftungslehrstuhl für Demand Management & Sustainable Transport.
Unsere Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung innovativer digitaler Technologien, um nachhaltigen Transport zu ermöglichen. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Kombination von Demand-Management-Konzepten (z.B. dynamische Preisgestaltung oder Verfügbarkeitskontrolle von Dienstleistungen) und klassischem Transport-/Logistikmanagement (z.B. Routenoptimierung) zur Steigerung der Nachhaltigkeit.
Unsere Arbeit umfasst Planungs- und Steuerungsprobleme der urbanen Logistik, der Mobilität sowie des Luftverkehrsmanagements. Typischerweise umfassen diese Anwendungen Prognosemodelle, Modellierung von Kundenwahlverhalten, optimale Steuerung, großskalierte Optimierung und optimales Lernen. Wir entwickeln Lösungen in Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern.
Stelle als Wissenschaftlicher Mitarbeiter-Doktorand (w/m/d) bewerben
Am Mercator-Lehrstuhl forschen Sie an Themen im Bereich Demand Management und/oder Sustainable Transport. Der Fokus des Lehrstuhls ist auf mathematischer Modellierung in der Überschneidung dieser Bereiche (wie z.B. „dynamic pricing of transportation services“). Typischerweise involvieren diese Probleme mathematische Optimierung, machinelles Lernen usw, und werden oft auf Basis von Daten von Partnerunternehmen erarbeitet. Das Thema der Doktorarbeit in diesem Bereich ist offen und wird basierend auf gemeinsamen Interessen abgestimmt.
Wir freuen uns auf Sie!
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Am Mercator-Lehrstuhl forschen Sie an Themen im Bereich Demand Management und/oder Sustainable Transport. Der Fokus des Lehrstuhls ist auf mathematischer Modellierung in der Überschneidung dieser Bereiche (wie z.B. „dynamic pricing of transportation services“). Typischerweise involvieren diese Probleme mathematische Optimierung, machinelles Lernen usw, und werden oft auf Basis von Daten von Partnerunternehmen erarbeitet. Das Thema der Doktorarbeit in diesem Bereich ist offen und wird basierend auf gemeinsamen Interessen abgestimmt.
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Unser Team



Jan-Rasmus Künnen
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Doktorand
Büro X-204
+49 (0)261 6509 776
E-Mail senden
Lehre –
Kursangebot in 2022
In diesem Kurs soll ein Gefühl dafür vermittelt werden, wie Analyseprojekte funktionieren, um sie managen und/oder ihren Nutzen beurteilen zu können.
Es handelt sich nicht um einen Modellierungskurs - obwohl wir uns mit Modellierung beschäftigen werden. Es ist auch kein Programmierkurs - obwohl wir in R viel programmieren werden (unterstützt durch DataCamp). Stattdessen dient die Modellierung und Programmierung nur zur Veranschaulichung der Schritte, die in typischen Analyseprojekten vorkommen. Dies soll bei der Planung eines solchen Projekts helfen, angefangen vom Verständnis des Geschäftsproblems über die Modellierung bis hin zur Modellbewertung und Kommunikation der Projektergebnisse (oder eines Projektvorschlags) an einen Kunden.
Es gibt keine klassische Trennung zwischen Vorlesungs- und Tutoriumssitzungen; stattdessen werden in allen Sitzungen Vorlesungselemente, praktische Demonstrationen und Übungen miteinander vermischt, um ein ansprechenderes Umfeld zu schaffen. In einer bewerteten Gruppenarbeit durchlaufen Sie alle Phasen eines datenwissenschaftlichen Projekts, einschließlich der Gestaltung der Geschäftsziele und der Verbindung der Modellierungsergebnisse mit diesen.
Wir werden auch Visualisierungskonzepte sowohl in der Theorie als auch in der Praxis behandeln, wobei wir für letzteres Tableau verwenden. Insbesondere werden wir uns mit dem Design von Dashboards, interaktiven Karten (wie die in Abb. 1 gezeigte) und Diagrammen sowie mit der Strukturierung von Verkaufsgesprächen befassen.
Der Lehrplan sieht wie folgt aus:
- Einführung in den CRISP-DM-Prozess (Geschäftsverständnis)
- Probenahme und Partitionierung (Datenaufbereitung)
- Informationsauswahl, Modellierung und Überanpassung (Modellierung)
- Bewertung des Modells
- Beweiskombination (Naïve Bayes, Association Mining) und Visualisierung
- Visualisierung, Dashboards, Verkauf Ihres Projekts an Endbenutzer
Pricing Analytics BSc
Pricing Analytics (Die Preisanalyse) und Revenue Management (das Ertragsmanagement) konzentrieren sich darauf, wie ein Unternehmen die Nachfrage modellieren, automatisierte Preis- und Produktverfügbarkeitsentscheidungen über seine verschiedenen Vertriebskanäle festlegen und aktualisieren sollte, um seine Rentabilität zu maximieren. Der Einsatz solcher Strategien hat das Transport- und Gastgewerbe verändert, und sie werden im Einzelhandel, in der Telekommunikation, in der Unterhaltungsbranche, bei Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen und in der Fertigung immer wichtiger.
Innerhalb des breiteren Bereichs der Preistheorie legt der Kurs den Schwerpunkt auf die taktische Optimierung von Preis- und Kapazitätszuweisungsentscheidungen, die mit Hilfe von Nachfragemodellierung und eingeschränkter Optimierung - den beiden Hauptbausteinen von Ertragsmanagementsystemen - angegangen werden.
Fallstudien vermitteln praktische Erfahrungen mit dem Thema. Die Teilnehmer verwenden R für die meisten Übungen innerhalb der RStudio-Umgebung, wobei sowohl die Nachfragemodellierung als auch Optimierungsprobleme behandelt werden. Im Kontext der kundenspezifischen B2B-Preisgestaltung untersuchen wir zum Beispiel die Frage, wie die Gewinnwahrscheinlichkeitsfunktion aus historischen Daten geschätzt werden kann und wie diese zur Optimierung individueller Preisangebote verwendet werden kann.
Der Lehrplan sieht wie folgt aus:
- Einführung, Kundenbewertungsspiel
- Nachfragemodellierung (parametrische, nicht-parametrische Modelle, nicht einschränkend)
- Eingeschränkte Preisoptimierung, Kapazitätskontrolle, Netzertragsmanagement
- Dynamische Preiskontrolle, (ungefähre) dynamische Programmierung
- Preisabschläge, verhaltensorientierte Preisgestaltung
- Angepasste B2B-Preisgestaltung, Schätzung der Gewinnwahrscheinlichkeitsfunktion
Sustainable Urban Transport BSc
In diesem Kurs geht es darum, ein Bewusstsein dafür zu schaffen, was derzeit im Bereich der nachhaltigen Mobilität und Transportlösungen geschieht. Darüber hinaus wird erörtert, wie innovative Geschäftsmodelle bewertet werden können, wie ihr Ökoeffizienz- und Nachhaltigkeitspotenzial bewertet werden kann, und es werden einige datengestützte Modellierungsansätze betrachtet, die zur Erreichung von Nachhaltigkeit beitragen.
Der Kurs enthält mehrere Fallstudien, um die Konzepte praxisnah zu veranschaulichen. Inhaltlich befassen wir uns mit Trends nach dem Covid 19, der Nachhaltigkeitsbewertung, grünen Fahrzeugen (Elektrofahrzeuge, gemeinsam genutzte Mobilität, autonomes Fahren), innovativen Logistikkonzepten und bedarfsgerechter Luftmobilität.

Modern Tools and Applications of Data Science- MSc
In diesem Kurs soll ein Gefühl dafür vermittelt werden, wie Analyseprojekte funktionieren, um sie managen und/oder ihren Nutzen beurteilen zu können.
Es handelt sich nicht um einen Modellierungskurs - obwohl wir uns mit Modellierung beschäftigen werden. Es ist auch kein Programmierkurs - obwohl wir in R viel programmieren werden. Stattdessen dient die Modellierung und Programmierung nur zur Veranschaulichung der Schritte, die in typischen Analyseprojekten vorkommen. Dies soll bei der Planung eines solchen Projekts helfen, angefangen vom Verständnis des Geschäftsproblems über die Modellierung bis hin zur Modellbewertung und Kommunikation der Projektergebnisse (oder eines Projektvorschlags) an einen Kunden.
Es gibt keine klassische Trennung zwischen Vorlesungs- und Tutoriumssitzungen; stattdessen werden in allen Sitzungen Vorlesungselemente, praktische Demonstrationen und Übungen miteinander vermischt, um ein ansprechenderes Umfeld zu schaffen. In einer bewerteten Gruppenarbeit durchlaufen Sie alle Phasen eines datenwissenschaftlichen Projekts, einschließlich der Gestaltung der Geschäftsziele und der Verbindung der Modellierungsergebnisse mit diesen.
Wir werden auch Visualisierungskonzepte sowohl in der Theorie als auch in der Praxis behandeln, wobei wir für letzteres Tableau verwenden. Insbesondere werden wir uns mit dem Design von Dashboards (und der Erstellung einiger weniger, wie in Abb. 1), interaktiven Karten und Diagrammen und der Strukturierung von Verkaufsgesprächen befassen.
Der Lehrplan sieht wie folgt aus:
- Einführung in den CRISP-DM-Prozess (Geschäftsverständnis)
- Probenahme und Partitionierung (Datenaufbereitung)
- Informationsauswahl, Modellierung und Überanpassung (Modellierung)
- Bewertung des Modells
- Beweiskombination (Naïve Bayes, Association Mining) und Visualisierung
- Visualisierung, Dashboards, Verkauf Ihres Projekts an Endbenutzer
- Tableau: Verwendung von Web-Datenkonnektoren, Aufruf von R aus Tableau heraus und andere fortgeschrittenere Themen
Fundamentals of Optimization – Doctoral Program
Optimierung ist für viele Anwendungen in der Wirtschaft wichtig, sei es im Finanzwesen, im Betrieb, im Marketing oder in anderen Bereichen. Ziel dieses Kurses ist es, einen breiten Überblick über die Konzepte zu geben, die der Optimierung zugrunde liegen, um den Studenten ein Verständnis dafür zu vermitteln, mit welcher Art von Optimierungsproblemen sie sich in ihrem Studium beschäftigen und wie diese angegangen werden könnten.
Die Abdeckung umfasst:
- Struktur eines Optimierungsproblems
- Deterministische versus stochastische Optimierung
- Kontinuierliche versus diskrete Optimierung
- Eingeschränkte versus uneingeschränkte Optimierung
- Grundlegend wichtige Konzepte wie Konvexität, Dualität, Komplexität, totale Unimodularität, ...
- Einführung in verschiedene Techniken einschließlich linearer und nichtlinearer mathematischer Programmierung, (ungefähre) dynamische Programmierung für Steuerungsprobleme, optimales Lernen
Wir werden nicht aus Zeitgründen zu tief in die Themen einsteigen, sondern der Schwerpunkt liegt auf der Vermittlung eines intuitiven Verständnisses von Optimierungstechniken und von ausnutzbaren Strukturen. Die Absicht ist es, diesen Kurs nützlich und relevant für alle Studenten zu machen, die mit irgendeiner Form von Optimierungsproblemen konfrontiert sind und die noch keine formale Ausbildung in Optimierung erhalten haben.
Erfahren Sie mehr über unsere Forschung und Journal Artikeln
Feeding the nation - dynamic customer contacting for e-fulfillment in times for crisis
Schwamberger, J., Fleischmann, M., Strauss, A. (Accepted), Service Science
The value of flexible flight-to-route assignments in pre-tactical air traffic management
Künnen, J.-R., Strauss, A. (2022), Transportation Research Part B: Methodological, Vol. 160, pp. 76-96
Dynamic pricing of flexible time slots for attended home delivery
Strauss, A., Gülpinar, N., Zheng, Y. (2021), European Journal of Operational Research: EJOR, Vol. 294 (3), pp. 1022-1041
Home healthcare routing and scheduling of multiple nurses in a dynamic environment
Demirbilek, M., Branke, J., Strauss, A. (2021), Flexible Services and Manufacturing Journal, Vol. 33 (1), pp. 253–280
Air traffic control capacity planning under demand and capacity provision uncertainty
Starita, S., Strauss, A., Fei, X., Jovanovic, R., Ivanov, N., Pavlovic, G., ... Fichert, F. (2020), Transportation Science, Vol. 54 (4), pp. 882-896
A review of revenue management: recent generalizations and advances in industry applications
Klein, R., Koch, S., Steinhardt, C., Strauss, A. (2020), European Journal of Operational Research: EJOR, Vol. 284 (2), pp. 397-412
Coordinated capacity and demand management in a redesigned air traffic management value-chain
Ivanov, N., Jovanovic, R., Fichert, F., Strauss, A., Starita, S., Babic, O., ... Pavlovic, G. (2019), Journal of Air Transport Management, Vol. 75, pp. 139-152
Dynamically accepting and scheduling patients for home healthcare
Demirbilek, M., Branke, J., Strauss, A. (2019), Health Care Management Science: HCMS, Vol. 22 (1), pp. 140–155
Unconstraining methods for revenue management systems under small demand
Kourentzes, N., Li, D., Strauss, A. (2019), Journal of Revenue and Pricing Management, Vol. 18 (1), pp. 27-48
A review of choice-based revenue management: theory and methods
Strauss, A., Klein, R., Steinhardt, C. (2018), European Journal of Operational Research: EJOR, Vol. 271 (2), pp. 375-387
Future research directions in demand management
Currie, C. S. M., Dokka, T., Harvey, J., Strauss, A. (2018), Journal of Revenue and Pricing Management, Vol. 17 (6), pp. 459–462
Revenue management in the digital economy
Strauss, A., Aydin, N. (2018), Impact, Vol. 2018 (2), pp. 39-42
Air traffic flow management slot allocation to minimize propagated delay
Ivanov, N., Netjasov, F., Jovanovic, R., Starita, S., Strauss, A. (2017), Transportation Research Part A: Policy and Practice, Vol. 95, pp. 183-197
An approximate dynamic programming approach to attended home delivery management
Yang, X., Strauss, A. (2017), European Journal of Operational Research: EJOR, Vol. 263 (3), pp. 935-945
Tractable consideration set structures for assortment optimization and network revenue management
Strauss, A., Talluri, K. (2017), Production and Operations Management: POMS, Vol. 26 (7), pp. 1359-1368
Forschungsprojekt –
CADENZA hat begonnen

Das CADENZA Projekt ist seit dem 01. Juni 2020 unter Leitung von Herrn Prof. Dr. Arne Strauss erfolgreich gestartet.
Das Projekt CADENZA, kurz für „Advanced Capacity and Demand Management for European Network Performance Optimization“ zielt darauf ab, ein detailliertes Flugbahnvermittlungs-Konzept für das europäische Flugnetz zu entwickeln.
Mit einem Anteil von rund 360.000 Euro an den Gesamtprojektkosten von 2 Millionen Euro wird der Mercator-Lehrstuhl von Prof. Dr. Arne Strauss an der WHU die Entwicklung innovativer methodischer Ansätze zu den aufkommenden Fragestellungen sowie skalierbarer Optimierungsansätze leiten. Das Projekt läuft bis Dezember 2022.
Neben der WHU – Otto Beisheim School of Management wirken die Universität Belgrad, die Hochschule Worms und die Universitat Politècnica de Catalunya sowie Eurocontrol an dem Projekt mit.
Lesen Sie unsere News –
Erfahren Sie mehr über unsere Lehrstuhlaktivitäten.
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