Sprungmarken

Servicenavigation

Hauptnavigation

Sie sind hier:

Hauptinhalt

M. Sc. Joachim Hunker

M. Sc. Joachim Hunker Foto von M. Sc. Joachim Hunker

Telefon
(+49)231 755-2469

Fax
(+49)231 755-8022

Sprechzeiten
Termine nach Vereinbarung (bitte per Email anfragen).

Wir behalten uns vor, E-Mails, die weder einer Universität noch einem Unternehmen zuzuordnen sind, nicht zu beantworten.

 

Adresse

Technische Universität Dortmund
Fakultät Maschinenbau
FG IT in Produktion und Logistik
D-44221 Dortmund

Office
TU Dortmund
Fakultät Maschinenbau
Campus Nord MB1
Fachgebiet IT in Produktion und Logistik
Leonhard-Euler-Str. 5
44227 Dortmund

Raum 307

Inhalt


Curriculum Vitae

Joachim Hunker studierte Wirtschaftsinformatik im Bachelor sowie Logistik, Infrastruktur und Mobilität im Master, jeweils mit den Schwerpunkten Produktion und Logistik. Beide Abschlussarbeiten beschäftigten sich mit der Reihenfolgeplanung in der Automobilproduktion, die jeweils in Zusammenarbeit mit einem erfolgreichen Software- und Beratungshaus entstanden. Berufserfahrung sammelte er über mehrere Jahre insbesondere in seiner Rolle als Professional Consultant bei einem führenden ERP-Hersteller, wo er vielfältige Projekte in Unternehmen begleitet sowie Teilprojekte geleitet hat. Seit September 2017 ist Herr Hunker als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet ITPL beschäftigt. Neben umfassender Lehrtätigkeit bietet Herr Hunker zu seinen Forschungsfeldern Projekt- sowie Abschlussarbeiten im Bachelor und Master an.




ORCID

0000-0002-2715-6430



Forschungsfelder

  • Big Data in der Logistik
  • Data Farming
  • NoSQL Datenbanken
  • Wissensentdeckung in Datenbanken / Data Mining



Publikationen:

Hunker, J.: Farming for Mining: Simulationsbasierte Wissensentdeckung in Logistischen Assistenzsystemen für Werkstoffhandelsnetzwerke. In: Rabe, M.; Scheidler, A.-A. (Hrsg.): Drei Dutzend Jahre Simulationstechnik - Festkolloquium September 2022. Göttingen: Cuvillier 2022, S. 19-20. download

Wuttke, A.; Hunker, J.; Scheidler, A. A.; Rabe, M.: Synthetic Demand Generation with Seasonality for Data Mining on a Data-Farmed Data Basis of a Two-Echelon Supply Chain.International Conference on Industry Sciences and Computer Sciences Innovation (ISCSI), Porto, 09.-11. March 2022. Procedia Computer Science 204 (2022) , S. 226-234 download Details.

Hunker, J.; Wuttke, A.; Scheidler, A. A.; Rabe, M.: A Farming-for-mining Framework to Gain Knowledge in Supply Chains. In: Kim, S.; Feng, B.; Smith, K.; Masoud, S.; Zheng, Z.; Szabo, C.; Loper, M.: (eds,): Proceedings of the 2021 Winter Simulation Conference. Piscataway: IEEE 2021, DOI 10.1109/WSC52266.2021.9715372. download Details.

Hunker, J.: Farming for Mining: Combining Data Farming and Data Mining to Gain Knowledge in Supply Chains. In: Kim, S.; Feng, B.; Smith, K.; Masoud, S.; Zheng, Z.; Szabo, C.; Loper, M.: (eds,): Proceedings of the 2021 Winter Simulation Conference. Piscataway: IEEE 2021. download Details.

Hunker, J.; Scheidler, A. A.; Rabe, M.: A Systematic Classification of Database Solutions for Data Mining to Support Tasks in Supply Chains. In: Kersten, W.; Blecker, T.; Ringle, C. M.: (eds.): Data Science and Innovation in Supply Chain Management: How Data Transforms the Value Chain. Proceedings of the Hamburg International Conference of Logistics (HICL) Hamburg, 24.-25. September 2020. Berlin: epubli GmbH, pp. 395-425. download Details.

van der Valk, H.; Hunker, J.; Rabe, M.; Otto, B.: Digital Twins in Simulative Applications: A Taxonomy. In: Bae, K.-H.; Feng, B.; Kim, S.; Lazarova-Molnar, S.; Zheng, Z.; Roeder, T.; Thiesing, R. (eds.): Proceedings of the 2020 Winter Simulation Conference. Picataway: IEEE 2020, pp. 2695-2706. download Details.

Rabe, M,; Schmitt, D.; Klüter, A.; Hunker, J.: Decoupling the Modeling of Actions in Logistics Networks from the Underlying Simulation Data Model. In: Clausen, U.;.Langkau, S.; Kreuz, F.: (eds.): Advances in Production, Logistics and Traffic. Proceedings of the 4th Interdisciplinary Conference on Production Logistics and Traffic (ICPLT) 2019. Cham: Springer Nature Switzerland, pp. 32-44. Details.



 

Betreute Arbeiten:

Wuttke, A.: Entwicklung eines graphbasierten Simulators zur Simulation von Logistiknetzwerken in einem Data-Farming-Framework. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2022. download MA_2022_Wuttke.pdf

Akyol, E.: Untersuchung der Eignung des MapReduce-Verfahrens für den Einsatz in logistischen Assistenzsystemen im Aufgabengebiet des Supply Chain Managements. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2021. download MA_2021_Akyol.pdf

Alić, D.: Backend zu einer datenbankbasierten Webapplikation für den Einsatz in der digitalen Lehre. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2021. download MA_2021_Dzemal_Alic.pdf

Alić, O.: Frontend zu einer datenbankbasierten Webapplikation für den Einsatz in der digitalen Lehre. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2021. download MA_2021_Osman_Alic.pdf

Bonnemann, M.: Ansätze zur Integration eines Vorgehensmodells des Data Farmings in Supply Chains. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2021. download MA_2021_Bonnemann.pdf

Fahrenholz, C. M.: Klassifizierung von Algorithmen des Graph-Mining zur Beantwortung logistischer Fragestellungen in Supply Chains. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2021. download MA_2021_Fahrenholz.pdf

Langenbach, K.: Entwicklung eines Graphmining-Konzeptes unter Verwendung von MATLAB im Supply Chain Management. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2021. download BA_2021_Langenbach.pdf

Schubin, E.: Systematische Literaturrecherche im Hinblick auf den Wandel der Forschungsfelder in der Logistik. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Fachwissenschaftliche Projektarbeit, 2021. download FP_2021_Schubin.pdf

Steinfurth, F.: Implementierung einer auf Graph Mining basierenden Open-Source-Applikation zur Risikoidentizierung von SupplyChains. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2021. download MA_2021_Steinfurth.pdf

Duparc, E. N.-L.: Klassifizierung von logistischen Fragestellungen des Supply-Chain-Managements und deren Beantwortung unter Berücksichtigung einer Graphenrepräsentation. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2020. download MA_2020_Duparc.pdf

Langenbach, K.: Gruppierung von Verifikations- und Validierungstechniken bei der Modellentwicklung in der Simulation von Supply Chains. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Fachwissenschaftliche Projektarbeit, 2020. download FP_2020_Langenbach.pdf

Wuttke, A.: Datenerfassung an einem Modell eines automatischen Hochregallagers zum Aufbau einer Simulationsdatenbasis. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2020. download BA_2020_Wuttke.pdf

Draffehn, D.: Vorgehen zur Prüfung der Simulationswürdigkeit im Bereich der Liefertreue von Automobilzulieferern. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2019. download MA_2019_Draffehn.pdf

Fahrenholz, C. M.: Entwicklung einer Methode zur Prüfung der Eignung von NoSQL-Datenbanksystemen zur Datenspeicherung in vernetzten Produktionssystemen der Automobilindustrie. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2019. download BA_2019_Fahrenholz.pdf

Lüders, C.: Erstellung eines Konzepts zur Entwicklung eines Software-Tools für den Vertrieb von IT-Dienstleistern im Bereich von ERP zur Veranschaulichung von kundenindividuellen Szenarien. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2019. download MA_2019_Lueders.pdf

Neumann, N.: Untersuchung der Programmiersprache Julia zur Analyse großer Datenbestände in der Logistik. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2019. download BA_2019_Neumann.pdf

Rellensmann, T.: Data Mining-Werkzeuge und ihre Schnittstellen zu Datenbankmanagementsystemen. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Fachwissenschaftliche Projektarbeit, 2019. download FP_2019_Rellensmann.pdf

Schreiber, F.: Vorgehensweise zur systematischen Ableitung und Bewertung konstruktionsrelevanter Kennzahlen im Schiffsbau. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2019. download BA_2019_Schreiber.pdf

Volkstein, M.: Ein multikriterieller Bewertungsrahmen für städtische Güterverkehrslogistiklösungen. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2019. download MA_2019_Volkstein.pdf

Braun, H.: Konzept für ein Simulationsmodell zur Leistungsanalyse von automatischen Kleinteilelagern im Kontext der Automobilindustrie. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2018. download BA_2018_Braun.pdf

Duparc, E. N.-L.: Untersuchung und Bewertung von Industrie-4.0-Technologien zur Unterstützung von Lebenszyklusanalysen. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2018. download BA_2018_Duparc.pdf

Patzelt, D.; Fahrenholz, C.: Modellierung und Simulation selbststeuernder miniaturisierter Logistiksysteme mit GD.findi und Arena. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Fachwissenschaftliche Projektarbeit, 2018. download FP_2018_Fahrenholz.pdf download FP_2018_Patzelt.pdf

Plate, S. J.: Vorgehen zur Bewertung der Auswirkung des strategischen Lieferantenmanagements auf die Qualitätssicherung in der Automobilindustrie. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Masterarbeit, 2018. download MA_2018_Plate.pdf

Rosian, M.: Intelligentes Datenmanagement in der Produktion. Ein objektorientierter Modellierungsansatz. Technische Universität Dortmund, Fachgebiet IT in Produktion und Logistik, Bachelorarbeit, 2018. download MA_2018_Rosian.pdf