Kursplan fastställd 2020-02-21 av programansvarig (eller motsvarande).
Kursöversikt
- Engelskt namnSupply chain analytics
- KurskodTEK615
- Omfattning7,5 Högskolepoäng
- ÄgareMPSCM
- UtbildningsnivåAvancerad nivå
- HuvudområdeIndustriell ekonomi
- InstitutionTEKNIKENS EKONOMI OCH ORGANISATION
- BetygsskalaTH - Mycket väl godkänd (5), Väl godkänd (4), Godkänd (3), Underkänd
Kurstillfälle 1
- Undervisningsspråk Engelska
- Anmälningskod 37120
- Max antal deltagare40
- Blockschema
- Sökbar för utbytesstudenterJa
Poängfördelning
Modul | LP1 | LP2 | LP3 | LP4 | Sommar | Ej LP | Tentamensdatum |
---|---|---|---|---|---|---|---|
0118 Tentamen 7,5 hp Betygsskala: TH | 7,5 hp |
|
I program
- MPSCM - SUPPLY CHAIN MANAGEMENT, MASTERPROGRAM, Årskurs 1 (obligatoriskt valbar)
- MPSCM - SUPPLY CHAIN MANAGEMENT, MASTERPROGRAM, Årskurs 2 (obligatoriskt valbar)
Examinator
- Ivan Sanchez-Diaz
- Docent, Supply and Operations Management, Teknikens ekonomi och organisation
Behörighet
Grundläggande behörighet för avancerad nivåSökande med en programregistrering på ett program där kursen ingår i programplanen undantas från ovan krav.
Särskild behörighet
Engelska 6Sökande med en programregistrering på ett program där kursen ingår i programplanen undantas från ovan krav.
Lärandemål (efter fullgjord kurs ska studenten kunna)
- Använda vanliga analysverktyg såsom Tableau och/eller Qlikview för att analysera och visualisera data
- Applicera preskriptiva modeller baserade på matematisk optimering för att lösa managementproblem i försörjningskedjor (lagerallokering, produktionsplanering, välja transportleverantör mm.)
- Utveckla, och analysera resultatet av, prediktiva modeller (till exempel statistiska modeller, algoritmer för maskininlärning och simuleringar) för att adressera problem i försörjnigskedjor
- Använda flera vanliga analysmodeller, både kvantitativa och kvalitativa, för att adressera problem och utmaningar inom försörjningskedjor
- Förstå grunderna i maskininlärning och hur detta kan bli applicerat i försörjningskedjor
Innehåll
Kursen är uppdelad i fyra moduler:- Den första modulen fokuserar på att lära ut diverse olika verktyg för att analysera och visualisera data
- Den andra modulen introducerar optimeringsmodeller och hur matematisk programmering kan användas för att formulera vanliga optimeringsproblem inom supply chain management
- Den tredje modulen inleder med att introducera statistikens roll i hanterandet av osäkerheter inom supply chain management, och fortsätter sedan att ta upp regressionsanalyser, simuleringar, och maskininlärningsalgoritmer för att förutse händelser i försörjningskedjor.
- Den fjärde modulen fokuserar på kvalitativa metoder för analys av problem i försörjningskedjor.
Organisation
Kursen baseras på följande moment:- Föreläsningar
- Räkneövningar
- Seminarier
- Grupparbeten
- Individuella arbeten
Litteratur
Litteraturen utgörs av aktuella forskningsartiklar och andra texter som distribueras vid kursens start.Examination inklusive obligatoriska moment
Examinationen baseras på:- Individuella inlämningsuppgifter
- Gruppinlämningar
- Deltagande vid obligatoriska moment
- Seminarier
- Gästföreläsningar
- Studiebesök