Jedes Semester
17 Leistungspunkte
Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.
Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, Produktions- und Logistikstrukturen in Unternehmen zu erkennen und einzuordnen. Darüber hinaus sollen sie Planungsansätze und fertigungswirtschaftliche Instrumente hinsichtlich ihrer betriebswirtschaftlichen Tauglichkeit beurteilen können. Dies schließt ggf. die Bewertung der Ansätze aus Sicht des Controllings ein.
Die Praktischen Studien sollen im fachlichen Kontext des Themenbereichs Schlüsselkompetenzen der Studierenden fördern. Das kann geschehen durch Fallstudien, Literaturstudium, Tutorien, Praktika oder didaktische Aufbereitung des Stoffs.
Inhaltliche Schwerpunkte des Moduls sind die Produktions- und Logistikprozesse in der Industrie und im Dienstleistungsbereich sowie das Operations Research. Die Themen reichen von der Kapazitätsplanung in der Fertigung und für Dienstleistungen über die Produktionsplanung bis zu den Fragen der Lagerhaltung und des Supply Chain Managements. Die Studierenden lernen die zentralen Probleme des Bereiches ebenso kennen wie Instrumente zu ihrer Lösung und Ansätze zur Planung der Wertschöpfungsprozesse. Ergänzend werden Inhalte aus dem Controlling angeboten, die bei der Bewertung industrieller Produktions- und Logistikprozesse zum Einsatz gelangen.
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Es sind drei Vorlesungen zu verschiedenen Themengebieten und die Praktischen Übungen zu belegen. Die Vorlesungen POM 1 und 2 sind obligatorisch. POM 3 kann durch die Veranstaltung Controlling 3 ersetzt werden. Die Wissen vermittelnden, analytisch-methodischen und praktisch-einübenden Bestandteile sind in den einzelnen Veranstaltungen sehr unterschiedlich gewichtet.
Modulstruktur: 1 SL, 2 bPr 1
Es wird sichergestellt, dass in einem Studienjahr mindestens eine der Veranstaltungen POM 3 oder Controlling 3 angeboten wird.
Es wird sichergestellt, dass in einem Studienjahr mindestens eine der Veranstaltungen POM 3 oder Controlling 3 angeboten wird.
Zuordnung Prüfende | Workload | LP2 |
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Lehrende der Veranstaltung
Praktische Übungen
(Angeleitetes Selbststudium o. Kolloquium o. Praktikum o. Praktikum mit Seminaranteil o. Praxisstudie o. Projekt o. Seminar o. Tutorium o. Übung o. Übung mit Praktikum)
Die Praktischen Studien sollen im fachlichen Kontext des Themenbereichs Schlüsselkompetenzen der Studierenden fördern. Das kann geschehen durch Fallstudien, Literaturstudium, Tutorien, Praktika oder didaktische Aufbereitung des Stoffs. |
siehe oben |
siehe oben
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60-minütige Klausur oder 15- bis 25-minütige mündliche (e-)Prüfung
Portfolio aus Mitwirkung in der Veranstaltung (insb. Rechnerübung), Präsentation (in der Regel 60 Minuten zzgl. Diskussion) und Hausarbeit (selbständige, problemgeleitete Erarbeitung von Modellen unter Verwendung der in der Veranstaltung genutzten Software). Es erfolgt eine abschließende Gesamtbewertung. Die konkrete Gewichtung der Bestandteile wird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben.
POM 1 und POM 2 werden in einer 60- bis 90-minütigen (e-)Klausur oder einer 15- bis 25-minütigen mündlichen (e-)Prüfung abgeprüft.
Aus weitere Prüfungsformen kommen in Frage:
1. Portfolio bestehend aus einer 15 minütigen mündlichen (e-)Prüfung und schriftlicher Ausarbeitung im Umfang von ca. 10 Seiten zu POM1 sowie einer 15-25 minütigen mündlichen (e-)Prüfung oder 45-minütigen (e-)Klausur zu POM2. Es erfolgt eine abschließende Gesamtbewertung. Die konkrete Gewichtung der Bestandteile wird vor der Prüfung bekanntgegeben.
2. Portfolio bestehend aus einer 15-minütigen mündlichen (e-)Prüfung und einer 30-minütigen (e-)Klausur. Es erfolgt eine abschließende Gesamtbewertung. Die konkrete Gewichtung der Bestandteile wird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben.
Der Modulverantwortliche bestimmt eine oder mehrere prüfungsberechtigte Person/en als Prüfer der Modulteilprüfung.
Studiengang | Profil | Empf. Beginn 3 | Dauer | Bindung 4 |
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Wirtschaftswissenschaften / Master of Science [FsB vom 04.02.2013 mit fünfter Berichtigung vom 15.10.2019 und Änderungen vom 15.10.2013, 28.05.2014, 01.04.2016, 27.07.2018, 01.03.2019, 16.09.2019, 15.11.2022 und 10.12.2024] | 1. o. 2. | zwei Semester | Wahlpflicht | |
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science [FsB vom 04.02.2013 mit fünfter Berichtigung vom 15.10.2019 und Änderungen vom 15.10.2013, 28.05.2014, 01.04.2016, 27.07.2018, 01.03.2019, 16.09.2019, 15.11.2022 und 10.12.2024] | Accounting, Taxes, Finance | 1. o. 2. | zwei Semester | Wahlpflicht |
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science [FsB vom 04.02.2013 mit fünfter Berichtigung vom 15.10.2019 und Änderungen vom 15.10.2013, 28.05.2014, 01.04.2016, 27.07.2018, 01.03.2019, 16.09.2019, 15.11.2022 und 10.12.2024] | Economics | 1. o. 2. | zwei Semester | Wahlpflicht |
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science [FsB vom 04.02.2013 mit fünfter Berichtigung vom 15.10.2019 und Änderungen vom 15.10.2013, 28.05.2014, 01.04.2016, 27.07.2018, 01.03.2019, 16.09.2019, 15.11.2022 und 10.12.2024] | International Management and Economics | 1. o. 2. | zwei Semester | Wahlpflicht |
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science [FsB vom 04.02.2013 mit fünfter Berichtigung vom 15.10.2019 und Änderungen vom 15.10.2013, 28.05.2014, 01.04.2016, 27.07.2018, 01.03.2019, 16.09.2019, 15.11.2022 und 10.12.2024] | Management Science | 1. o. 2. | zwei Semester | Wahlpflicht |
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science [FsB vom 04.02.2013 mit fünfter Berichtigung vom 15.10.2019 und Änderungen vom 15.10.2013, 28.05.2014, 01.04.2016, 27.07.2018, 01.03.2019, 16.09.2019, 15.11.2022 und 10.12.2024] | Data Science | 1. o. 2. | zwei Semester | Wahlpflicht |
In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science // Accounting, Taxes, Finance
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science // Economics
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science // International Management and Economics
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science // Management Science
Wirtschaftswissenschaften / Master of Science // Data Science