Logistik

Manuel Weinke

Kontakt

Dipl.-Ing.

Manuel Weinke

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

weinke@logistik.tu-berlin.de

+49 30 314-26749

Einrichtung Institut für Technologie und Management
Gebäude Hauptgebäude (H)
Raum H 9181
Adresse Straße des 17. Juni 135
10623 Berlin
Sprechzeitennach Vereinbarung

Werdegang

  • Seit September 2017 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Logistik, Institut für Technologie und Management der Technischen Universität Berlin unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Frank Straube
  • Von 2014 bis 2017 (Senior) Consultant für Strategieberatung und Logistikplanung, inbesondere in der Automobil-, Luftfahrt- und Konsumgüterindustrie, bei der International Transfer Center for Logistics (ITCL) GmbH
  • Diplomstudium des Wirtschaftsingenieurwesens an der Technischen Universität Berlin mit den Schwerpunkten Logistik, Projekt- und Qualitätsmanagement
  • Praktika im In- und Ausland u. a. bei Airbus Operations GmbH, Bombardier Transportation GmbH, Schenker Logistics (Malaysia) Sdn Bhd 

Forschung

Forschungsprojekte SMECS & SELECT: Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Prognose von Logistikketten

Dissertation zu Machine Learning in logistischen Entscheidungsprozessen

Veröffentlichungen

Artikel und Buchbeiträge

Poschmann, P.; Weinke., M.; Straube, F.; Kliewer, J.; Gerhardt, F. (2022): „Künstliche Intelligenz in der Binnenschifffahrt: Steigerung der Zuverlässigkeit von Binnenschifftransporten durch datenbasierte Ankunftszeitprognosen". In: Internationales Verkehrswesen (74) 2/2022, S. 69-73.

Weinke, M.; Poschmann, P.; Straube, F. (2021): "Decision-making in multimodal supply chains using machine learning". In: Ringle, C. M., Blecker, T. und Kersten, W. (Hrsg.): Adapting to the future: how digitalization shapes sustainable logistics and resilient supply chain management. Hamburg: epubli, S. 301-325. (https://doi.org/10.15480/882.3991)

Straube, F.; Poschmann, P.; Weinke, M. et al. (2020): "Smart Event Forecast for Seaports (SMECS): Schlussbericht." Hg. v. Technische Universität Berlin, Fachgebiet Logistik. (https://doi.org/10.2314/KXP:1750824116)

Poschmann, P.; Weinke, M.; Straube, F. (2021): "Predictions of Disruptions in Multi-Modal Transport Chains Using Artificial Intelligence". In: Bundesvereinigung Logistik (BVL) e.V. (Hrsg.): International Scientific Symposium on Logistics - Conference Volume. Bremen, S. 85-90. 

Straube, F.; Weinke, M.; Poschmann P. (2020): "Hohes Potenzial für lernende Systeme in logistischen Entscheidungsprozessen". In: VDI Fachmedien GmbH & Co. KG (https://www.ingenieur.de/fachmedien/logistikfuerunternehmen/produktionslogistik/hohes-potenzial-fuer-lernende-systeme-in-logistischen-entscheidungsprozessen/)

Richta, H.; Baltes, R.; Skowron, P.; Weinke M.; Poschmann, P. et al. (2020): "Prognose von Ankunftszeiten im Schienengüterverkehr". In: Deine Bahn 03/2020, Bahn Fachverlag, S. 44-51.

Poschmann, P.; Weinke, M.; Balster; Straube, F.; Friedrich, H.; Ludwig, A. (2019): "Realization of ETA Predictions for Intermodal Logistics Networks Using Artificial Intelligence". In: Clausen, U.; Langkau, S.; Kreuz, F. (Hrsg.): Advances in Production, Logistics and Traffic, Springer, S. 155-176.

Weinke, M.; Poschmann, P.; Straube, F. (2018): "Künstliche Intelligenz in Logistiknetzwerken - Verbesserung der Zuverlässigkeit maritimer Transportketten durch akteursübergreifende ETA-Prognosen". In: Internationales Verkehrswesen 4/2018, S. 71-75.

Weinke, M.; Poschmann, P. (2018): "Lean 4.0 - Eine Zukunftsweisende Symbiose". In: Klinkner, R.; Straube, F. (Hrsg.): Manufacturing Excellence Report 2018, Universitätsverlag der TU Berlin 2015, Band 11, S. 82-84.

Vorträge (Auswahl)

"KI-basierte ETA-Prognosen für Logistikketten der Binnenschifffahrt". Netzwerkveranstaltung Digitale Testfelder Wasserstraße des Bundesministerium für Digitales und Verkehr, 28.06.2022, Berlin.

"Machine-Learning-based ETA predictions of logistics networks". 8th International Conference on Dynamics in Logistics (LDIC). 25.02.2022 (online).

"AI based decision making in logistics". Executive Seminar NetloP, 19.10.2021, Berlin.

"Machine Learning im Supply Chain Management". MX Award - Assessorenworkshop, 30.09.2021 (online)

"Decision-making in Multimodal Supply Chains using Machine Learning". Hamburg International Conference of Logistics (HICL), 23.09.2021, Hamburg (online).

"Künstliche Intelligenz in der Logistik – können Störungen in Transportnetzwerken sicher erkannt und besser bewältigt werden?". Deutscher Logistik Kongress, 24.10.2019, Berlin.

"ETA Prediction for Intermodal Transport Chains Using Machine Learning". Hamburg International Conference of Logistics (HICL), 26.09.2019, Hamburg.

"Entwicklung von ETA-Prognosen für multimodale Transportketten mithilfe Künstlicher Intelligenz." Konferenz Verkehrsökonomik und -politik, 23.05.2019, Berlin.

"Realization of ETA Predictions for Intermodal Logistics Networks Using Artificial Intelligence". 4th Interdisciplinary Conference on Production Logistics and Traffic (ICPLT), 28.03.2019, Dortmund.

"Künstliche Intelligenz - Wegbereiter für ein verbessertes Zuverlässigkeitsmanagement im Güterverkehr". 2. mFUND-Konferenz, 17.10.2018, Berlin.