101-0031-01L  Systems Engineering

SemesterHerbstsemester 2021
DozierendeB. T. Adey
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheDeutsch


Kurzbeschreibung• Systems Engineering ist eine Denkweise, die dabei hilft, nachhaltige Systeme zu entwickeln, d. h. solche, die kurz-, mittel- und langfristig die Bedürfnisse der Akteure erfüllen.
• Diese Lehrveranstaltung bietet einen Überblick über die wichtigsten Prinzipien des Systems Engineering und eine Einführung in die Anwendung von Optimierungs-Methoden bei der Ermittlung optimaler Systeme.
LernzielDie wachsende Weltbevölkerung, der demografische Wandel und das sich verändernde Klima stellen die Menschheit vor große Herausforderungen, nachhaltig leben zu können. Um sicherzustellen, dass die Menschheit nachhaltig leben kann, ist es erforderlich, die wachsende und sich verändernde Bevölkerung der Erde durch die Bereitstellung und den Betrieb einer nachhaltigen und widerstandsfähigen bebauten Umwelt zu versorgen. Dies erfordert eine ausgezeichnete Entscheidungsfindung, wie die gebaute Umwelt errichtet und verändert wird.

Das Ziel dieser Vorlesung ist es, die bestmögliche Entscheidungsfindung beim Entwickeln nachhaltiger Systeme zu gewährleisten, d. h. solche, die kurz-, mittel- und langfristig die Bedürfnisse der Akteure erfüllen. In dieser Vorlesung lernen Sie die wichtigsten Prinzipien des Systems Engineering kennen. Diese können Ihnen von der ersten Idee, dass ein System möglicherweise nicht den Erwartungen genügt, bis hin zur quantitativen und qualitativen Bewertung möglicher Systemänderungen helfen. Zusätzlich beinhaltet die Vorlesung eine Einführung in die Anwendung von Optimierungs-Methoden bei der Ermittlung von optimalen Lösungen in komplexen Systemen.

Genauer gesagt, werden Sie nach Abschluss der Lehrveranstaltung einen Einblick gewonnen haben in:
• wie man die große Menge an Informationen strukturiert, die oft mit dem Versuch verbunden ist, komplexe Systeme zu verändern
• wie man bei der Entwicklung komplexer Systeme Ziele setzt und Randbedingungen definiert
• wie man mögliche Lösungen für komplexe Probleme auf eine Weise generiert, die ein zu enges Denken limitiert.
• wie man mehrere mögliche Lösungen über Zeiträume vergleicht, mit Unterschieden in der zeitlichen Verteilung von Kosten und Nutzen und Ungewissheit über das, was in der Zukunft passieren könnte
• wie man den Wert des Nutzens für die Beteiligten bewertet, der nicht in Geldeinheiten ausgedrückt wird
• wie man beurteilen kann, ob es sich lohnt, weitere Informationen zur Bestimmung der optimalen Lösung einzuholen
• wie man einen Schritt zurück von den Zahlen macht und die möglichen Lösungen im Lichte des Gesamtbildes qualitativ bewertet
• die Grundlagen der Optimierung und wie es zur Ermittlung optimaler Lösungen für komplexe Probleme eingesetzt werden kann, einschließlich linearer, ganzzahliger und Netzwerkprogrammierung, Umgang mit mehreren Zielen und Durchführung von Sensitivitätsanalysen.
InhaltDie wöchentlichen Vorlesungen sind wie folgt aufgebaut:

1. Einführung - Eine Einführung in das System Engineering, eine Denkweise, die hilft, nachhaltige Systeme zu entwickeln, d. h. solche, die kurz-, mittel- und langfristig die Bedürfnisse der Akteure erfüllen. Ein Überblick über die wichtigsten Prinzipien des System Engineering. Eine Einführung in das Beispiel, mit dem wir den größten Teil der Vorlesung arbeiten werden. Die Erwartungen an Ihre Leistungen während des Semesters.
2. Situationsanalyse - Wie man die große Menge an Informationen strukturiert, die oft mit dem Versuch verbunden ist, komplexe Systeme zu verändern.
3. Ziele und Randbedingungen - Wie man Ziele und Randbedingungen festlegt, um die besten Lösungen so klar wie möglich zu identifizieren.
4. Generierung möglicher Lösungen - Wie man mögliche Lösungen für Probleme generiert und dabei mehrere Akteure berücksichtigt.
5. Analyse - 1/5 - Die Prinzipien der Nettonutzenmaximierung und eine Reihe von Methoden, die von qualitativ und grob bis quantitativ und exakt reichen, unter anderem paarweiser Vergleich, Elimination, grafische Darstellung, Gewichtung und Erwartungswert.
6. Analyse - 2/5 - Die Idee hinter den Angebots- und Nachfragekurven und den Methoden der "revealed preference”.
7. Analyse - 3/5 - Das Konzept der Äquivalenz, unter anderem der Zinseffekt, Zinsen, Lebenszeiten und Endwerte.
8. Analyse - 4/5 - Die Beziehung zwischen Netto-Nutzen und dem Nutzen-Kosten-Verhältnis. Wie die inkrementelle Kosten-Nutzen-Analyse verwendet werden kann, um den maximalen Nettonutzen zu bestimmen. Grenzertragssätze und interne Ertragssätze.
9. Analyse - 5/5 - Wie man mehrere mögliche Zukünfte in Betracht zieht und einfache Regeln verwendet, um optimale Lösungen auszuwählen und den Wert von mehr Informationen zu bestimmen.
10. Bewertung von Lösungen - Unabhängig davon, wie ausgereift eine Analyse ist, ist es erforderlich, dass die Entscheidungsträger zurücktreten und die Ergebnisse kritisch bewerten. Diese Woche besprechen wir die Aspekte der Bewertung der Analyseergebnisse.
11. Optimierung - 1/4 - Sobald die quantitative Analyse verwendet wird, ist es möglich, Methoden der Optimierung zu verwenden, um eine große Anzahl möglicher Lösungen zu analysieren. Diese Woche besprechen wir die lineare Programmierung und die Simplex-Methode.
12. Optimierung - 2/4 - Wie eine Sensitivitätsanalyse mit linearer Programmierung durchgeführt wird.
13. Optimierung - 3/4 - Wie man Optimierung verwendet, um Probleme zu lösen, die aus diskreten Werten bestehen, und wie man die Struktur von Netzwerken ausnutzt, um optimale Lösungen für Netzwerkprobleme zu finden.
14. Optimierung - 4/4 - Wie man Probleme mit mehreren Zielen aufstellt und löst.

Die Vorlesung verwendet eine Kombination aus qualitativen und quantitativen Ansätzen. Die quantitativen Analysen erfordern den Gebrauch von Excel. Eine Einführung in Excel wird in einer der Hilfestunden gegeben.
Skript• Die Vorlesungsunterlagen bestehen aus einem Skript, den Folien und Beispielrechnungen in Excel.
• Die Vorlesungsunterlagen werden zwei Tage vor jeder Vorlesung über Moodle verteilt.
LiteraturEntsprechende Literatur wird zusätzlich zu den Vorlesungsunterlagen bei Bedarf über Moodle verteilt.
Voraussetzungen / BesonderesDiese Vorlesung hat keine Voraussetzungen.
KompetenzenKompetenzen
Fachspezifische KompetenzenKonzepte und Theoriengeprüft
Verfahren und Technologiengeprüft
Methodenspezifische KompetenzenAnalytische Kompetenzengeprüft
Entscheidungsfindunggeprüft
Medien und digitale Technologiengefördert
Problemlösunggeprüft
Projektmanagementgefördert
Soziale KompetenzenKommunikationgefördert
Kooperation und Teamarbeitgefördert
Kundenorientierunggefördert
Menschenführung und Verantwortunggefördert
Selbstdarstellung und soziale Einflussnahmegefördert
Sensibilität für Vielfalt gefördert
Verhandlunggefördert
Persönliche KompetenzenAnpassung und Flexibilitätgefördert
Kreatives Denkengefördert
Kritisches Denkengeprüft
Integrität und Arbeitsethikgefördert
Selbstbewusstsein und Selbstreflexion gefördert
Selbststeuerung und Selbstmanagement gefördert