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Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Management

Prof. Dr.

2024

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Advanced methods of management research III - Cheatsheet
Advanced methods of management research III - Cheatsheet Theorieentwicklung und Modellbildung in der Logistik Definition: Details: Theorieentwicklung: Entwicklung von Theorien zur Erklärung logistischer Phänomene. Modellbildung: Abstraktion der Realität, um logistische Prozesse zu analysieren und zu optimieren. Empirische Methoden: Datensammlung und -analyse zur Validierung von Modellen und Theori...

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Advanced methods of management research III - Exam
Advanced methods of management research III - Exam Aufgabe 1) Angenommen, Du bist ein Logistikmanager und sollst die Theorieentwicklung und Modellbildung zur Optimierung eines Lagersystems anwenden. Dein Ziel ist es, die Lagerbestände effizient zu verwalten und die damit verbundenen Kosten zu minimieren. Betrachte hierzu die folgenden Szenarien: a) Diskutiere die Bedeutung der Theorieentwicklung i...

Advanced methods of management research III - Exam

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Was umfasst die Theorieentwicklung in der Logistik?

Welche Methoden werden zur Validierung von Modellen und Theorien in der Logistik verwendet?

Wie lautet die Formel für ein Lagerbestandsmodell in der Logistik?

Was sind die Risikoarten im Supply Chain Management?

Welches Analysewerkzeug wird zur Risikoidentifikation genutzt?

Welche KPIs sind im Risikomanagement der Lieferkette wichtig?

Was sind die Hauptvorteile des Einsatzes von RFID und IoT in der Logistik?

Wie berechnet man den Return on Investment (ROI) im Kontext von RFID und IoT in der Logistik?

Welche Technologien werden im Einsatz von RFID und IoT in der Logistik verwendet?

Was sind erweiterte Regressionsmodelle in der Managementforschung?

Warum sind fortgeschrittene Regressionsmodelle nützlich?

Was ist ein Beispiel für ein Multilevel-Modell?

Was ist das Hauptziel der empirischen Forschung in der Logistik?

Welche Analysemethoden werden in der empirischen Forschung in der Logistik häufig verwendet?

Welche Datenerhebungsmethoden kommen in der empirischen Forschung der Logistik zum Einsatz?

Was versteht man unter Blockchain-Technologie in der Lieferkette?

Welche Vorteile bietet Blockchain-Technologie in der Lieferkette?

Welche Rolle spielen Smart Contracts bei der Blockchain-Technologie in der Lieferkette?

Was versteht man unter Zeitreihenanalyse in der Managementforschung?

Welche Methoden werden in der Zeitreihenanalyse verwendet?

Wie überprüft man die Stationarität einer Zeitreihe?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Advanced methods of management research III an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Logistik als Wissenschaft

In dieser Lektion werden die Grundlagen der Logistik als wissenschaftliche Disziplin behandelt. Die Studierenden lernen, wie theoretische Konzepte und Modelle entwickelt und angewendet werden.

  • Einführung in die Logistik als Forschungsthema
  • Theorieentwicklung und Modellbildung
  • Fallstudien und praxisnahe Anwendungen
  • Historische Entwicklung der Logistik
  • Wissenschaftliche Methoden in der Logistik
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Supply Chain Management

Hier werden die wesentlichen Elemente des Supply Chain Managements erläutert. Es wird auf praktische Anwendungsfelder eingegangen und die Rolle der Logistik innerhalb der Wertschöpfungskette betont.

  • Grundlagen des Supply Chain Managements
  • Strategien zur Optimierung der Lieferkette
  • Koordination und Integration von Logistikprozessen
  • Risikomanagement in der Lieferkette
  • Fallbeispiele aus der Praxis
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Technologieeinsatz in der Logistik

Diese Einheit befasst sich mit dem Einsatz moderner Technologien in der Logistik. Es wird erörtert, welche technologischen Trends aktuell sind und wie sie in der Praxis angewendet werden können.

  • Digitalisierung und Automatisierung in der Logistik
  • Einsatz von RFID und IoT
  • Blockchain-Technologie in der Lieferkette
  • Drohnen- und Roboternutzung
  • Datenmanagement und -analyse
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Fortgeschrittene statistische Methoden

Die Studierenden lernen fortgeschrittene statistische Methoden kennen, die in der Managementforschung angewendet werden. Sie erlangen die Fähigkeit, komplexe Datenanalysen durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren.

  • Weiterführende Regressionsmodelle
  • Multivariate Analyseverfahren
  • Zeitreihenanalyse
  • Hypothesentests und Signifikanzprüfung
  • Einsatz geeigneter Softwaretools
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Empirische Forschung und wissenschaftliches Schreiben

In dieser Einheit werden Methoden der empirischen Forschung sowie Techniken des wissenschaftlichen Schreibens behandelt. Die Studierenden lernen, wie sie wissenschaftliche Artikel strukturieren und präsentieren.

  • Entwicklung und Testen von Hypothesen
  • Struktur von wissenschaftlichen Artikeln
  • Lesen und Diskutieren von Studien
  • Verbesserung des wissenschaftlichen Schreibstils
  • Planung des gesamten Forschungsprozesses
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Advanced methods of management research III an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Das Seminar 'Advanced methods of management research III' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir einen tiefgehenden Einblick in das Feld der Managementforschung. Du wirst verschiedene Themen wie Logistik als Wissenschaft, Supply Chain Management, Technologieeinsatz in der Logistik sowie Personen- und Güterverkehr behandeln. Der Kurs vermittelt Dir, wie Forschung durchgeführt wird, inklusive der Entwicklung von Hypothesen, der Strukturierung von wissenschaftlichen Artikeln, der Anwendung statistischer Methoden und der Nutzung entsprechender Software. Am Ende wirst Du in der Lage sein, den gesamten Forschungsprozess zu planen und relevante Ergebnisse zu diskutieren und auszuarbeiten.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Veranstaltung behandelt wechselnde Themen aus dem Gesamtfeld logistischer Forschung, einschließlich Logistik als Wissenschaft, praktische Anwendungsfelder des Supply Chain Management, Technologieeinsatz in der Logistik sowie Personen- und Güterverkehr als logistische Aufgabenstellungen. Die Studierenden machen sich mit verschiedenen Arten der Durchführung von Forschung vertraut. Sie lernen, wie ein wissenschaftlicher Artikel strukturiert ist und worauf in den einzelnen Abschnitten zu achten ist. Die Studierenden lernen, wie Hypothesen aus der Theorie entwickelt werden und was Theorie bedeutet. Die Teilnehmer lesen und diskutieren verschiedene Studien zu diesem Zweck. Außerdem arbeiten sie an ihrem Schreibstil. Zusätzlich lernen die Studierenden statistische Methoden und wenden diese mit geeigneter Software an. Am Ende des Kurses sind die Studierenden in der Lage, den gesamten Forschungsprozess zu planen, geeignete Methoden anzuwenden, relevante Ergebnisse zu diskutieren und auszuarbeiten.

Studienleistungen: Für Studierende, die ihr Studium vor dem Wintersemester 2023/24 begonnen haben, wird der Kurs dem Bereich „Managementforschungsmethoden“ (Pflichtbereich II) mit der Modulnummer 55470 zugeordnet. Alternativ kann der Kurs im Wahlbereich im Rahmen des Schwerpunktbereichs „Managementforschung“ abgeschlossen werden. Für Studierende, die ihr Studium ab dem Wintersemester 2023/24 begonnen haben, kann der Kurs nur im Wahlbereich als Teil des Schwerpunktbereichs „Managementforschung“ abgeschlossen werden. Schriftliche Arbeit (50%) und Präsentation (50%). Am Ende des Kurses findet eine Prüfung oder Abgabe eines wissenschaftlichen Artikels statt.

Angebotstermine: Jedes Semester

Curriculum-Highlights: Logistik als Wissenschaft, Supply Chain Management, Technologieeinsatz in der Logistik, Personen- und Güterverkehr, Fortgeschrittene statistische Methoden, Qualitative Forschungsmethoden, Komplexe Datenanalyse, Anwendung von Softwaretools in der Managementforschung, Empirische Forschung, Entwicklung und Testen von Hypothesen, Struktur von wissenschaftlichen Artikeln, Lesen und Diskutieren von Studien, Schreibstil im wissenschaftlichen Kontext, Anwendung statistischer Methoden, Verwendung statistischer Software, Planung des Forschungsprozesses.

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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