Prof. Dr. Andreas Dellnitz

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Forschung

• Forschungsschwerpunkte

  • Themenschwerpunkte: Produktivitäts- und (Öko-)Effizienzanalyse, (soziale) Netzwerkanalyse sowie Anwendungen im Kontext multikriterieller Optimierung (insb. im Bereich der Nachhaltigkeit)
  • Methodenfokus: lineare und kombinatorische Optimierung, Informationstheorie und probabilistische Wissensverarbeitung, Algorithmische Geometrie

• Veröffentlichungen

  Beiträge in Fachzeitschriften

  • Andreas Dellnitz, Big Data Efficiency Analysis: Improved algorithms for data envelopment analysis involving large datasets, Computers & Operations Research, 137, 105553, 2022.
  • Wilhelm Rödder, Andreas Dellnitz und Elmar Reucher, Power genesis in social networks: An entropy-driven decision support model with conditional data, Decision Analytics Journal, 1, S. 1-8, 2021
  • Bohlool Ebrahimi, Madjid Tavana, Andreas Kleine und Andreas Dellnitz, An epsilon-based data envelopment analysis approach for solving performance measurement problems with interval and ordinal dual-role factors, OR Spectrum, 43, S. 1103-1124, 2021
  • Wilhelm Rödder, Andreas Dellnitz und Sebastian Litzinger, Analysing Terrorist Networks: an entropy-driven method, Expert Systems: The Journal of Knowledge Engineering, S. 1-13, 20
  • Andreas Dellnitz, Elmar Reucher und Andreas Kleine, Efficiency evaluation in data envelopment analysis using strong defining hyperplanes: a cross-efficiency framework, OR Spectrum, 43, S. 441-465, 2021
  • Bohlool Ebrahimi, Andreas Dellnitz, Andreas Kleine und Madjid Tavana, A Novel Method for Solving Data Envelopment Analysis Problems with Weak Ordinal Data using Robust Measures, Expert Systems With Applications, 164, 2021
  • Andreas Dellnitz und Wilhelm Rödder, Returns to scale as an established scaling indicator: Always a good advisor?, Journal of Economics and Statistics (Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik), 241(2), S. 173-186, 2021
  • Andreas Dellnitz, Damian Braschczok, Jonas Ostmeyer, Markus Hilbert und Andreas Kleine, Energy Costs vs. Carbon Dioxide Emissions in Short-Term Production Planning: A Business Case Study, Journal of Business Economics, 90, S. 1383-1407, 2020
  • Andreas Dellnitz und Wilhelm Rödder, An entropy-based framework to analyze structural power and power alliances in social networks, Nature Scientific Reports, 10(1), S. 1-12, 2020
  • Andreas Dellnitz und Andreas Kleine, Multiple Input-Output Frontier Analysis: From Generalized Deterministic to Stochastic Frontiers, Computers & Industrial Engineering, 135, S. 28-38, 2019
  • Wilhelm Rödder, Andreas Dellnitz, Friedhelm Kulmann, Sebastian Litzinger und Elmar Reucher, Bipartite Structures in Social Networks: traditional versus entropy-driven analyses, Entropy, 21(3), 278, S. 1-17, 2019
  • Wilhelm Rödder, Andreas Dellnitz, Ivan Ricardo Gartner und Sebastian Litzinger, Weight prediction on missing links in social networks: a cross-entropy-based approach, Journal of Applied Logics, 1(6), S. 95-116, 20
  • Andreas Dellnitz, Andreas Kleine und Wilhelm Rödder, CCR or BCC: What if we are in the wrong model?, Journal of Business Economics, 88, S. 831-850, 2018
  • Wilhelm Rödder, Andreas Kleine und Andreas Dellnitz, Scaling Production and Improving Efficiency in DEA: an interactive approach, Journal of Industrial Engineering International, 14(3), S. 501-510, 2018
  • Andreas Kleine und Andreas Dellnitz, Allocation of Seminar Applicants: A goal programming approach, Journal of Business Economics, 87, S. 927-941, 2017
  • Dominic Brenner, Andreas Dellnitz, Friedhelm Kulmann und Wilhelm Rödder, Compressing strongly connected subgroups in social networks: an entropy-based approach, The Journal of Mathematical Sociology, 41, S. 84-103, 2017
  • Andreas Dellnitz, RTS-Mavericks in Data Envelopment Analysis, Operations Research Letters, 44, S. 622-624, 2016

  Monographien

  • Andreas Dellnitz (kumulative Habilitationsschrift), Model-Based Decision Making: A Quantitative Story on Actors, Activities and Allocations, Hagen
  • Andreas Dellnitz (Dissertation), Produktivitäts- und Effizienzverbesserungen in der DEA: Von der Selbst- zur Kreuzbewertung, Springer Gabler, Berlin/Heidelberg, 2016

• Vorträge (ausgewählt)

  • Markus Hilbert, Andreas Dellnitz und Andreas Kleine, Carbon efficient simultaneous bicriteria scheduling and lotsizing under adjustable production speed - An indicator-based system comparison, The 31st European Conference on Operational Research, Athen, Griechenland, 2021
  • Andreas Dellnitz, Power potential, power and dominance in social networks - an entropy-driven approach, International Annual Conference of German OR Society, Dresden, 2019
  • Andreas Dellnitz, DEA in the context of big data - a decomposition-based algorithm, International Conference on DEA, Calgary (Kanada), 2019
  • Steffen Hoffmann, Andreas Dellnitz und Andreas Kleine, Exploring stability of solutions for Data Envelopment Analysis of air-navigation service efficiency, International Annual Conference of German OR Society, Brüssel (Belgien), 2018
  • Andreas Dellnitz und Elmar Reucher, Cross-efficiency evaluation in DEA using full-dimensional hyperplanes, International Conference on DEA, Birmingham (England), 2018
  • Damian Braschczok, Andreas Dellnitz, Andreas Kleine und Jonas Ostmeyer, Energy-efficient multi-objective scheduling, International Annual Conference of German OR Society, Berlin, 2017

Studium und Lehre

• Abschlussarbeiten

  Derzeit betreue ich Abschlussarbeiten zu ausgewählten Themen der Wirtschaftswissenschaft mit den Schwerpunkten: Effizienzbewertung, (multikriterielle) kurzfristige Produktionsplanung und Soziale Netzwerkanalyse. In diesen Kontexten sollen vornehmlich Methoden des Operations Research (lineare Optimierung, Graphentheorie etc.) angewandt werden, um praxisnahe Problemstellungen zu bearbeiten und schließlich zu lösen.
  
  Zuletzt betreut wurden die Themen:

  1. Thema: Affiliationsmaßzahlen zur Analyse von Bipartiten Netzwerken

  Themenbeschreibung: Um die Gewichtigkeit einzelner Akteure oder gar von ganzen Gruppen in sozialen Netzwerken (SN) zu bestimmen, kommen die in der klassischen Graphentheorie üblicherweise bereitgestellten Verfahren und Kennzahlen zum Einsatz. Sie finden z. B. in Form von sog. Zentralitätsmaßen ihren Niederschlag – und quantifizieren letztlich, wie stark oder eben schwach ein Akteur in ein Netzwerk eingebunden ist. Ein weiterer Untersuchungsgegenstand in SN ist die Erreichbarkeit – direkt oder indirekt – von Akteuren oder von Gruppen. In sog. zwei-Modi bzw. bipartiten Netzwerke sind Akteure nun nicht mehr direkt miteinander verbunden, vielmehr sind die im SN vorhandenen Akteure durch Clubzugehörigkeiten oder durch Events indirekt miteinander verbunden. Damit lassen sich die klassischen Maßzahlen nicht mehr sinnvoll einsetzen und interpretieren. Aufgabe des/der Kandidaten/in war es, herauszuarbeiten, wie sich solche Netzwerktypen analysieren lassen. Die dargestellten Konzepte waren an einem selbstgewählten Beispiel zu exemplifizieren.

  Einstiegsliteratur:

  • Newman, M.: Networks: An Introduction (2010).
  • Tutzauer, F.: A Family of Affiliation Indices for Two-Mode Networks, Journal of Social Structure, 14 (2013) 1-19.

  2. Thema: Zeitlich-dynamische Aspekte der Data Envelopment Analyse im Kontext von Big Data

  Themenbeschreibung: Die Data Envelopment Analysis (DEA) ist ein mathematisches Instrument zur Effizienzbewertung von beobachteten Aktivitäten vergleichbarer Wirtschaftseinheiten, sog. Decision-Making Units (DMUs). Wesentliches Merkmal der DEA ist zum einen die Möglichkeit der Berücksichtigung mehrdimensionaler Aktivitäten, sowohl bzgl. der einbezogenen Inputs als auch der Outputs, und zum anderen die Möglichkeit, die Effizienz von nicht-profitorientierten Unternehmen bewerten zu können.

  In der Literatur herrscht weitgehend Uneinigkeit über den Inhalt des Begriffspaars „Big Data“; komplexe oder sehr umfangreiche Datensätze werden hier zumeist zur Beschreibung dieses Forschungsfeldes genannt. Aufgabe des/der Kandidaten/in war es, die theoretischen Grundlagen des obengenannten Instrumentes zu erläutern, um dieses dann unter zeitlich-dynamischen Aspekten im Kontext von „Big Data“ zu untersuchen. Die theoretischen Überlegungen waren anhand einer passenden Anwendung zu exemplifizieren und die Ergebnisse ökonomisch zu interpretieren.

  Einstiegsliteratur:

  • Charnes; W. Cooper; E. Rhodes (1978): Measuring the efficiency of decision making units. In: European Journal of Operational Research, Vol. 2, S. 429-444.
  • Khezrimotlagh, D.; Zhu, J.; Cook, W. D.; Toloo, M. (2019): Data envelopment analysis and big data. In: European Journal of Operational Research, Vol. 274, S. 1047-1054.

  3. Thema: Energieeffiziente Produktionsplanung – Ein Mehrzielproblem

  Themenbeschreibung: Bekanntlich ist jedes Land nur mit begrenzten Ressourcen ausgestattet und hier anwachsende Knappheit naturgemäß mit steigenden Preisen verbunden. Dieser ökonomische Tatbestand fordert von Unternehmen einen bewussteren Umgang mit elektrischer Energie, fordert also mehr Energieeffizienz. Was bedeutet das für die Produktionsplanung eines Produktionsbetriebes?

  Aufgabe des/der Kandidaten/in war es, zunächst eine Einführung in die Grundlagen zur Produktionsplanung zu geben, um anschließend energieeffiziente Produktionsplanung im Kontext multikriterieller Optimierung zu thematisieren. Nachdem ein Literaturüberblick und eine Diskussion ausgewählter Modellansätze geliefert wurde, sollte einer der angerissenen Ansätze intensiv ausgearbeitet und anhand eines selbstgewählten Beispiels demonstriert werden.

  Einstiegsliteratur:

  • Domschke, W.; Scholl, A.; Voß, S. (1997): Produktionsplanung: Ablauforganisatorische Aspekte. Springer.
  • Biel, K.; Glock, C. H. (2016): Systematic literature review of decision support models for energy-efficient production planning. In: Computers & Industrial Engineering, Vol. 101, S. 243-259.

Weitere Aktivitäten

• Gutachterliche Tätigkeiten

  • Proceedings A of the Royal Society
  • European Journal of Operational Research
  • OR Spectrum
  • Computers & Industrial Engineering
  • Computers & Operations Research
  • Annals of Operations Research
  • Expert Systems with Applications
  • Operations Research Letters
  • RAIRO - Operations Research,
  • Journal of Business Economics
  • Journal of Economics and Statistics (Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik)
  • Schmalenbach Business Review
  • Entropy
  • Sustainability

• Mitgliedschaften

  • Deutscher Hochschulverband
  • Verband der Hochschullehrer für Betriebswirtschaft e.V.
  • Wissenschaftliche Kommission Operations Research
  • Gesellschaft für Operations Research e.V.
  • Data Envelopment Analysis Society