Entwicklung eines mathematischen Optimierungsmodells zur Stärkung der Resilienz von Lieferketten durch öffentlich-private Partnerschaften

  • Research project:Entwicklung eines mathematischen Optimierungsmodells zur Stärkung der Resilienz von Lieferketten durch öffentlich-private Partnerschaften
  • type:Masterarbeit
  • Date:Ab sofort
  • Tutor:

    M.Sc. Katharina Eberhardt

    +49 721 608 - 44 444

    katharina eberhardt∂kit edu

  • person in charge:Risikomanagement
  • Inhalt:

    Der deutsche Staat hat die Aufgabe der Daseinsvorsorge und hält dazu aktuell lebensnotwendige Güter vor, um sie in Katastrophensituationen bereitzustellen. Die Herausforderungen während der Covid-19 Pandemie und der Ukraine Krise und die daraus resultierenden Engpässe machen deutlich, dass die Notfallvorsorge entscheidend ist, um auf solche Extremsituationen schnell reagieren zu können. Vor diesem Hintergrund wird in einem ersten Schritt das vorhandene Konzept der staatlichen Bevorratung von Lebensmittel für den Katastrophenfall in Deutschland untersucht. In einem zweiten Schritt wird aus der Fachliteratur ein geeignetes Modell zur Modellierung von Public-Private Partnerships abgeleitet und die relevanten Faktoren und Modellanforderungen unter Berücksichtigung eines Krisenszenarios (bspw. Pandemie) identifiziert. Insbesondere werden hierzu der Abdeckungsgrad und Erreichbarkeit von Betroffenen im gewählten Szenario analysiert und Kosten-Nutzenaspekte berücksichtigt.

    Ziel dieser Masterarbeit ist es, den Status Quo der staatlichen Lagerhaltung zur Ernährungsvorsorge zu analysieren sowie ein Szenarien-basiertes Optimierungsmodell zu entwickeln das öffentliche und private Akteure integriert.  

    Die folgenden Aspekte sollten berücksichtigt werden:

    1. Eine umfangreiche, wissenschaftliche Literaturrecherche über die aktuelle Bevorratungsstrategie sowie über modellbasierte Ansätze für Modellierung von Public-Private Partnerships im Katastrophenfall.
    2. Softwaregestützte Simulation und Modellrechnung vor dem Hintergrund eines Szenarios (bspw. mit Hilfe von Python).
    3. Aus den Ergebnissen in (2) sollen robuste Handlungsempfehlungen für die Verbesserung der staatlichen Notfallbevorratung abgeleitet werden.