Konzeption eines betrieblichen Mobilitätsmanagements, am Beispiel eines Technologieunternehmens in Mülheim an der Ruhr

Betriebliches Mobilitätsmanagement ist ein effizienter Ansatz, um die Mobilitätssituation von Arbeitnehmer*innen zu verbessern und die Klimabilanz des Unternehmens zu optimieren. Im Rahmen des Forschungsprojekts „Be-MoVe“ wird eine Befragung bei einem großen Technologieunternehmen in Mülheim an der Ruhr durchgeführt. Ziel der Arbeit ist die Auswertung der Befragung mit grundlegenden statistischen Methoden und die Durchführung einer Erreichbarkeitsanalyse mit mehrdimensionaler Verkehrsmittelwahl-Analyse anhand weiterer Daten. Bei sehr guten Leistungen können die Ergebnisse anschließend dem Unternehmen vor Ort vorgestellt werden. 

Zwingend erforderliche Softwarekenntnisse: GIS, SPSS/STATA/R

Bitte geben Sie im Bewerbungsformular unter präferierte betreuende Person Herrn David Huber an.

Klimawandel und Logistik: Eine empirische Analyse der Auswirkungen extremer Wetterereignisse (Climate Change and Logistics: An Empirical Analysis of Extreme Weather Impacts)

[Deutsch]

Diese Abschlussarbeit untersucht, wie klimawandelbedingte Extremwetterereignisse wie Starkregen, Niedrigwasser und Hitze den Güterverkehr und die Logistik beeinflussen. Grundlage der Arbeit ist die quantitative Analyse eines bereits erhobenen Umfragedatensatzes von Logistikunternehmen. Erwartet werden grundlegende statistische Kenntnisse sowie Erfahrung im Umgang mit Software wie Excel oder SPSS. Gute Englischkenntnisse zum Lesen wissenschaftlicher Literatur sind von Vorteil. Die Arbeit kann in deutscher oder englischer Sprache verfasst werden. Bitte geben Sie im Bewerbungsformular unter präferierte betreuende Person Herrn Dr.-Ing. Mohammad Sharif an.

[English]

This thesis explores how climate change–related extreme weather events, such as heavy rainfall, low water levels, and heat, affect freight transport and logistics. Using an existing survey dataset from logistics companies, the project focuses on quantitative data analysis. Applicants should have basic statistical knowledge and experience with software such as Excel or SPSS. Good English skills for reading scientific literature are an advantage. The thesis can be written in German or English.

In the application form, please indicate Dr.-Ing. Mohammad Sharif under preferred supervisor.