Systematische Literaturrecherche zur Identifizierung von „Learning Analytics“-Kennzahlen im tertiären Bildungsbereich

Produktionsbetriebe sind zunehmend mit Unsicherheit, Störungen und kurzfristigen Veränderungen konfrontiert, etwa durch Maschinenausfälle, Materialengpässe, Nachfrageschwankungen oder interne Prozessunterbrechungen. Dadurch gewinnt die resilienzorientierte Gestaltung interner Produktionssysteme an Bedeutung. Im Fokus stehen dabei nicht überbetriebliche Lieferketten, sondern die Struktur und Auslegung des Produktionssystems innerhalb eines einzelnen Standorts, etwa Maschinen- und Bearbeitungsstrukturen, Materialflüsse, Puffer- und Lagerkapazitäten, interne Flexibilitätsoptionen oder rekonfigurierbare Systemelemente. Quantitative Arbeiten zeigen bereits, dass Resilienz in Produktionssystemen mess- und modellierbar gemacht werden kann, etwa über zeit- oder leistungsbezogene Resilienzmetriken. Gleichzeitig liegen Überblicksarbeiten zu benachbarten Feldern wie lean production resilience, failure management in production und reconfigurable manufacturing systems vor. Was bislang jedoch fehlt, ist ein klar strukturierter Überblick darüber, wie Resilienz im internen Produktionssystemdesign mit Optimierungsmodellen und angrenzenden datengetriebenen Ansätzen adressiert wird. Genau hier setzt die Arbeit an. 

Die Arbeit ist an der Schnittstelle von Produktionsoptimierung, Produktionssystemdesign, Operations Research und angewandter Forschung angesiedelt. Sie eignet sich besonders für Studierende, die sich für quantitative Methoden, Produktionssysteme und die Gestaltung robuster industrieller Strukturen interessieren. Durch die thematische Nähe zu praxisnahen Fragestellungen im produzierenden Gewerbe sowie zum InTraLab bietet die Arbeit einen guten Einblick in Fragestellungen, die auch in industriellen Verbesserungs- und Transformationsprojekten relevant sind. Dadurch kann sie nicht nur als wissenschaftliche Grundlage für weiterführende Arbeiten dienen, sondern auch einen erkennbaren Mehrwert für spätere Tätigkeiten in den Bereichen Produktionsplanung, Produktionslogistik, Operations, Fabrikplanung oder Industrial Engineering bieten.

SLR-Methodik:

• Durach, Christian F. „Entwicklung eines Schemas zur Robustheit in DyadenA theoretical and practical contribution to supply chain robustness: developing a schema for robustness in dyads“. With Technische Universität Berlin. Preprint, Universitätsverlag der TU Berlin, 2016. https://doi.org/10.14279/DEPOSITONCE-4995.
• Brocke, J. V., Simons, A., Niehaves, B., Niehaves, B., Riemer, K., Plattfaut, R., & Cleven, A. (2009). Reconstructing the giant: On the importance of rigour in documenting the literature search process.
• Cooper, H. M. (1988). Organizing knowledge syntheses: A taxonomy of literature reviews. Knowledge in society, 1(1), 104.

Inhaltliche Einführung:

• Leng, Jiewu, Junxing Xie, Rongjie Li, u. a. „Resilient Manufacturing: A Review of Disruptions, Assessment, and Pathways“. Journal of Manufacturing Systems 79 (April 2025): 563–83. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2025.02.006.
• Weckenborg, Christian, Patrick Schumacher, Christian Thies, und Thomas S. Spengler. „Flexibility in Manufacturing System Design: A Review of Recent Approaches from Operations Research“. European Journal of Operational Research 315, Nr. 2 (2024): 413–41. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.08.050.
• Yelles-Chaouche, Abdelkrim R., Evgeny Gurevsky, Nadjib Brahimi, und Alexandre Dolgui. „Reconfigurable Manufacturing Systems from an Optimisation Perspective: A Focused Review of Literature“. International Journal of Production Research 59, Nr. 21 (2021): 6400–6418. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1813913.