Duc Phuoc Dau

• Masterarbeit: Anomalieerkennung in Planungsdaten der Inbound-Logistik mittels Machine Learning • Datengetriebene Analyse der Inbound-Logistik zur Identifikation von Optimierungspotenzialen

• Konzeption und Implementierung automatisierter Datenpipelines zur Verarbeitung großvolumiger Planungsdaten aus mehreren Quellsystemen • Anwendung statistischer Methoden und Machine-Learning-Modelle zur Analyse von Transportvolumina, Auslastungsgraden und Kostenstrukturen • Transformation komplexer Datenstrukturen in präzise Visualisierungen als fundierte Entscheidungsgrundlage für das Management

• Entwicklung und Implementierung einer Low-Code-Lösung zur Automatisierung von Inbound-Prozessen, integriert in bestehendes Planungssystem • Reduktion des manuellen Aufwands für die Datenpflege im internen Planungssystem um 98 % durch vollautomatisierte Power-Automate-Workflows • Identifikation von Automatisierungspotenzialen durch Prozessanalyse bestehender Inbound-Logistik-Prozesse • Datenmodellierung und Aufbau von Power BI-Dashboards zur Visualisierung logistischer Kennzahlen

• Optimierung und Einführung neuer Prozesse, Methoden und Systeme unter Einsatz von Power Automate und Power Apps • Entwicklung von Power-BI-Dashboards zur Performance-Analyse logistischer Prozesse • Aufbau einer SharePoint-Website für den Abteilungskanal in Microsoft Teams