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TU Berlin

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Kontakt

Lupe

Peter Poschmann, M.Sc.
Fachgebiet Logistik

Tel.: +49 30 314 - 786 90
Fax: +49 30 314 - 295 36

Raum H 9181

Sprechzeiten:

nach Vereinbarung

Werdegang

  • Seit November 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 2015 bis 2017 wissenschaftlicher Mitarbeiter beim Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (Center für Maritime Logistik CML)
  • Praktika u.a. bei Lufthansa Technik AG und Adam Opel AG
  • Mehrjährige Tätigkeiten als studentischer Mitarbeiter u.a. am Fachgebiet Supply Chain- und Netzwerkmanagement von Prof. Dr. Hans-Christian Pfohl an der TU Darmstadt
  • Studium des Wirtschaftsingenieurwesens (M.Sc., B.Sc.) mit Fachrichtung Maschinenbau an der Technischen Universität Darmstadt

Forschung

Forschungsprojekt SELECT - Smarte Entscheidungsassistenz für Logistikketten der Binnenschiffahrt durch ETA-Prognosen (Anwendung von Maschinellem Lernen zur Ankunftszeitenprognose in der Binnenschifffahrt)

Forschungsprojekt SMECS - Smart Event Forecast for Seaports (Anwendung von Maschinellem Lernen zur Ankunftszeitenprognose im kombinierten Straße-Schiene-Verkehr)

Lehre

Digitale Netzwerke in der Verkehrslogistik

Abschlussarbeiten-Kolloquium Verkehrslogistik

Abschlussarbeiten

Bevorzugt Abschlussarbeiten mit folgenden Themenschwerpunkten:

  • Quantitative Verfahren in der Logistik (insb. Maschinelles Lernen, Statistik)
  • Ankunftszeitenprognosen (Estimated Time of Arrival, ETA) im Verkehr
  • Anwendungsvoraussetzungen und Potentiale von künstlicher Intelligenz in Logistik
  • Risikomanagement in Transportnetzwerken
  • Verkehrslogistik

Veröffentlichungen

Artikel

Straube, F.; Weinke, M.; Poschmann P. (2020): "Hohes Potenzial für lernende Systeme in logistischen Entscheidungsprozessen". In: VDI Fachmedien GmbH & Co. KG

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, Weinke, Balster, Straube, Friedrich, Ludwig (2019): Realization of ETA Predictions for Intermodal Logistics Networks Using Artificial Intelligence. In: Clausen, Langkau, Kreuz (Hg.): Advances in Production, Logistics and Traffic: Proceedings of the 4th Interdisciplinary Conference on Production Logistics and Traffic 2019, S. 155-176, Berlin: Springer.

Weinke, Poschmann, Straube (2018): Künstliche Intelligenz in Logistiknetzwerken
Verbesserung der Zuverlässigkeit maritimer Transportketten durch akteursübergreifende ETA-Prognosen. In: Internationales Verkehrswesen (70) 4 | 2018, S. 71 – 75.

Poschmann, Kleineidam (2018): Informationstechnologie: Predictive Maintenance als Kernkompetenz für Industrie 4.0 – Potenziale und Herausforderungen in der Umsetzung. In: Klinkner, R.; Straube, F. (Hrsg.): Manufacturing Excellence Report 2018, Universitätsverlag der TU Berlin 2018, Band 14, S.104-107

Weinke, Poschmann (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.

John, Poschmann (2017): Fleet Management Systems 2018. Fraunhofer Verlag.

Poschmann, John (2017): Zustandsbasierte Instandhaltung in der Schifffahrt. Schiff&Hafen 8/2017.

Poschmann, John (2016): Approach for a Supply Chain Optimization Model for Spare Part Procurement in Ship Management, IAME 2016 Hamburg.

Elbert, Seikowsky, Müller, Poschmann (2015): Wege zum Kombinierten Verkehr – Eine Analyse potentieller Transportrelationen und Angebote von, nach und innerhalb Deutschlands, Internationales Verkehrswesen 2/2016.

Vorträge

"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.

Zusatzinformationen / Extras

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Anschrift

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Fachgebiet Logistik
Institut für Technologie und Management
Fakultät für Wirtschaft und Management
Sekr. H90
Straße des 17. Juni 135
10623 Berlin