Material flow in production and logistics

Content

Course content:

  • Material flow elements (conveyor line, branch, merge)
  • Description of networked Material Flow models with graphs, matrices, etc.
  • Queueing theory: Calculation of waiting times, utilisation rates, etc.
  • Storage and picking
  • Shuttle systems, automated storage and retrieval systems
  • Value stream analysis
  • Lean manufacturing topics

Learning objectives:

After successfully completing the course, you will be able to do the following independently and as part of a team:

  • Describe a material flow system accurately in a conversation with experts.
  • Model and parameterise the system load and the typical material flow elements.
  • Design a material flow system for a specific task.
  • Set the performance of a system depending on the requirements.
  • Conceptually expand the limits of today's methods and system components as needed.

Description:

The course is divided into 6 thematic blocks, each of which is divided into the following phases and dates:

Off-campus:

  • self-study
  • exercise

On-campus:

  • classroom sessions with practical application
Language of instructionGerman
Bibliography

Arnold, Dieter; Furmans, Kai: Materialfluss in Logistiksystemen; Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 7. Auflage 2019

Organisational issues

Termine: (Doppelblock am Morgen: Vorlesungsblock: 9:45 - 13:00 Uhr)

  • 22.04.2025
  • 06.05.2025
  • 20.05.2025
  • 03.06.2025
  • 17.06.2025
  • 01.07.2025
  • 15.07.2025
  • 29.07.2025

Ort: IFL Selmayr-Hörsaal

Anmerkungen: Im Rahmen des Inverted Classroom Modells erfolgt die Vermittlung der theoretischen Inhalte sowie der Übungen vollständig online. Die Präsenzveranstaltungen auf dem Campus dienen ausschließlich dazu, das erlernte Wissen in realitätsnahen Szenarien praktisch anzuwenden.

Erfolgskontrolle: Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form einer Prüfungsleistung anderer Art. Die Bewertung setzt sich aus einer mündlichen Prüfung und der regelmäßigen und aktiven Teilnahme an den Kursterminen zusammen.

Empfehlungen:

  • (von Vorteil): Statistische Grundkenntnisse und –verständnis.
  • (von Vorteil): Kenntnisse in einer gängigen Programmiersprache (Java, Python, …).