Mitglied des Richtlinienausschusses „Experimentplanung“ (VDI 3633 Blatt 3)

Scheidler, A.A.; Rabe, M.:: Integral Verification and Validation for Knowledge Discovery Procedure Models. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, in press, DOI: 10.1504/IJBIDM.2019.10015983. Details.

Scheidler, A.A.: Methode zur Erschließung von Wissen aus Datenmustern in Supply-Chain-Datenbanken. Schriftenreihe Fortschritte in der IT in Produktion und Logistik, Band 1. Göttingen: Cuvillier 2017. Details.

Rabe, M.; Deininger, M.; Scheidler, A.A.: Verification of Petri-Net-based Simulation Models Using Coverage Metrics. SIGSIM-PADS'15, London, 10.-12. Juni 2015, S. 247-255. Details.

Rabe, M.; Scheidler, A.A.: Farming for Mining - Entscheidungsunterstützung mittels Simulation im Supply Chain Management. In: Rabe, M.; Clausen, U. (Hrsg.): Simulation in Production and Logistics 2015. Stuttgart: Fraunhofer Verlag 2015, S. 671-679.

Rabe, M.; Scheidler, A.A.: An Approach for Increasing the Level of Accuracy in Supply Chain Simulation by Using Patterns on Input Data. In: Tolk, A.; Diallo, S.Y.; Ryzhov, I.O.; Yilmaz, L.; Buckley, S.; Miller, J.A. (Hrsg.): Proceedings of the 2014 Winter Simulation Conference. Piscataway: IEEE 2014, S. 1897-1906. Details.

Alt, Christopher: Untersuchung von Verifikations- und Validierungstechniken in Bezug auf ihr Automatisierungspotential im Data Mining. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2018.

Lupatsiy, A.: Analyse von NoSQL-Datenbanken zur bedarfsgerechten Darstellung von Supply-Chain-Daten. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2018.

Rost, L.: Integrated Hierarchical Forecasting with Mixed Distributed Demand Patterns on Large Data Sets. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2018.

Teschner, M.: Auswahl und Einsatz eines genetischen Algorithmus zur automatisierten Parametervariation für die Ablaufsimulation am Beispiel einer Fahrzeugproduktion. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2018.

Sedighi, M.; Data-driven analysis of anomalies in compressors: detection, monitoring, prediction. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2017.

Baydar, E.: Data Farming Konzept in Tecnomatix Plant Simulation. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2016.

Janßen, A.: Struktureller Vergleich branchenspezifischer Supply Chains. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Fachwissenschaftliche Projektarbeit, 2016.

Junusov, A.; Dzemal, A.: Statistische Versuchsplanung für ein Data-Farming-Modell. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Projektarbeit, 2016.

Klein, J.: Anwendung von Data Mining auf produktionslogistische Massendaten mit Schwerpunkt Verifikation und Validierung. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2016.

Knoblauch, D.: Untersuchung von Ausgestaltungsmöglichkeiten zukünftiger Daten-Organisationsmodelle. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2016.

Li, Y.: Anwendung von Data Mining auf produktionslogistischen Massendaten mit Schwerpunkt Datenvorverarbeitung. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2016.

Ruprich, V.: Untersuchung von Ausgestaltungsmöglichkeiten zukünftiger Kooperationsmodelle von Unternehmen im Zeitalter der digitalen Transformation. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2016.

Schmidt, A.: Optimierung des Entscheidungsprozesses zur Einlagerung von Produkten in einem teilautomatisierten Logistikzentrum unter Anwendung von Data Mining. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2016.

Su, W.: Knowledge Discovery in Supply Chain Transaction Data by Applying Data Farming. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2016.

Zimmermann, R.: Statistische Versuchsplanung für Data Farming-Konzepte in Tecnomatix Plant Simulation. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2016.

Beckmann, N.: Untersuchung des Einsatzes von Vorgehensmodellen des Knowledge Discovery in Databases für Bereiche der Logistik. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2015.

Cetinkaya, Ö.: Untersuchung statistischer Verteilungen in der ereignisdiskreten Simulation von Supply-Chain-Prozessen. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Fachwissenschaftliche Projektarbeit, 2015.

Grafe, J.: Ein Vergleich agiler und klassischer Vorgehensmodelle des IT-Projektmanagements bei der Einführung von Big-Data-Management-Systemen. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2015.

Gürez, E.: Zuordnung von Data Mining-Methoden zu problemspezifischen Fragestellungen von Supply Chain Management-Aufgaben. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2015.

Köster, C.: Vorgehen zur Berücksichtigung von Wissen zu Wirkzusammenhängen in Simulationsstudien für Suppy Chains. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2015.

Renk, O.: Untersuchung von Optimierungspotentialen in unternehmensübergreifenden Prozessen des Wareneingangs und davon abhängigen Prozessen am Beispiel eines Handelsunternehmens. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2015.

Ziegler, J.: Systematische Untersuchung von möglichen Datenkategorien in Supply Chains. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2015.

Arndt, V.: Ereignisdiskrete Simulation einer Supply Chain zur Generierung von Transaktionsdaten. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2014.

Bauer, K.: Auswahl Nutzergruppen - spezifischer Visualisierungsmethoden für Informationen der Supply Chain. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2014.

Bugla, T.: Methode zum strukturellen Abgleich unternehmensspezifischer Logistikprozesse mit Best-Practice-Prozessen. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2014.

Guhl, P.: Erstellung eines konzeptuellen Datenbankschemas im Umfeld von Supply Chains. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2014.

Hilpert, K.: Einsatz maschineller Lernverfahren im Decision Support von Wertschöpfungsnetzwerken. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2014.

Köster, C.: Recherche und Bewertung statistischer Zusammenhangsmaße für in Supply Chains anfallenden Daten. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Fachwissenschaftliche Projektarbeit, 2014.

Piep, D.: Systematische Untersuchung des Datenqualitätsbegriffs in Supply Chains. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Fachwissenschaftliche Projektarbeit, 2014.

Förster, F.; Löns D.: Systematische Untersuchung von Kennzahlensystemen in Supply Chains. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Fachwissenschaftliche Projektarbeit, 2013.

Köster, C.: Methodik zur Erzeugung von Webformularen in betrieblichen Informationssystemen am Beispiel eines Bestellprozesses. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2013.

Lechner, F.: Techniken zur Generierung dynamischer Portalinhalte in Logistikunternehmen. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Studienarbeit, 2012.