Andreas Kloos ist ausgebildeter Bankkaufmann und hat ein Studium der Betriebswirtschaftslehre an der OTH Regensburg (B.A.) sowie an der Universit?t Regensburg (M. Sc.) abgeschlossen. Die Schwerpunkte des Bachelorstudiums lagen im Bereich Finanzwirtschaft, die des Masterstudiums in den Bereichen Wirtschaftsinformatik, Industrielles Management sowie Business Analytics und Operations Management. W?hrend seines Studiums war er als Tutor im Fach Statistik t?tig und sammelte weitere praktische Erfahrungen als Werkstudent bei der Maschinenfabrik Reinhausen und der IHK Regensburg. Seit September 2024 ist Andreas Kloos als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Produktionsmanagement t?tig.
Andreas Kloos
wissenschaftlicher Mitarbeiter
- E-Mail Adresse: andreas.kloos(at)ur.de (?ffnet Ihr E-Mail-Programm)
- Tel: +49 941 943 2275 (startet einen Telefonanruf, wenn Ihr Ger?t dies zul?sst)
- Fax: +49 941 943 2828
- Standort: Recht und Wirtschaft, RWS 140
- Lehrstuhl für Produktionsmanagement
Forschungsinteressen
Leistungsanalyse und Optimierung mittels Neuronaler Netze und gemischt-ganzzahliger Optimierung
Da Produktionssysteme h?ufig stochastischen Effekten unterliegen, wie zuf?lligen Maschinenausf?llen und variablen Bearbeitungszeiten, ist es notwendig, diese bei einer Modellierung zu berücksichtigen. Zur Leistungsanalyse solcher Systeme wird h?ufig ereignisdiskrete Simulation (DES) eingesetzt, da diese im Hinblick auf die Modellierung eine hohe Flexibilit?t bietet. Allerdings ist der Einsatz von DES mit einem hohen zeitlichen Aufwand verbunden, wenn Leistungskennzahlen mit hoher Genauigkeit ermittelt werden. Für eine schnellere Evaluation k?nnen auf Simulationsdaten trainierte Neuronale Netze (NN) verwendet werden, um die Leistungskennzahlen verschiedener Systemkonfigurationen zu approximieren. Der zentrale Fokus meiner Forschung liegt auf der Identifikation geeigneter NN-Architekturen für eine effiziente Leistungsanalyse und der Entwicklung von Methoden zur Integration trainierter NN in L?sungsans?tze für diskrete Optimierungsprobleme.
Vortr?ge
- Kloos, Andreas und Schwarz, Justus Arne (2025) Linearizing Convolutional Neural Networks for Solving Buffer Allocation Problems.
Graduate Program in Operations Management Workshop, Augsburg, Deutschland, 11. Juli 2025