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.

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 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. 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. 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. 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. 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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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

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.

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.

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

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

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

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

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.

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.

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.

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.

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