Prüfungseinsicht für das SS26 für alle von mir geprüften Kurse

In meinem Büro S.3.14:

• 6.10.26 10:00...11:00
• 7.10.26 10:00...11:00

In begründeten Einzelfällen ist eine Einsicht zu einem späteren Zeitpunkt nach Rücksprache ggf. möglich.

Sprechstunde

Fast jederzeit, auch kurzfristig, auf Nachfrage per email an andreas.ruekgauer@thws.de, wahlweise online oder in Präsenz. 

• Produktion und Industriebetriebslehre
• Logistik und Supply Chain Management 
• KI, insbes. mit Anwendung in der Produktionsplanung
• Lean Management
• Digitalisierung und Fabriksimulation
• Komplexitätsmanagement
• Innovative Methoden der Produktionssteuerung

Aktuelle Veröffentlichungen

Rükgauer, A.: Consolidating Automotive Production Parts Forecasts using Artificial Neural Networks. In: Wehner, R., Baltzer, B., Akçaoğlu, E. (Editors): The Impact of Artificial Intelligence on International Business. Würzburg International Business Press, 2026, pp. 45-55.

Rükgauer, A.: Prediction Intervals in Automotive Production Parts Forecasts using Artificial Neural Networks. In: Wehner, R., Baltzer, B., Akçaoğlu, E. (Editors): The Impact of Artificial Intelligence on International Business. Würzburg International Business Press, 2026, pp. 64-69.

Rükgauer, A., Tumma, D., Muralidhar, M.: Two Different Approaches to Automotive Production Parts Demand Forecasting Using Artificial Neural Networks. In: Wehner, R., Akçaoğlu, E. (Editors): Balancing Innovation and Resilience in International Business. Würzburg International Business Press, 2025. 

Rükgauer, A.: Simulation-based Reinforcement Learning for Production Job Control. In: Rank, S., Kühn, M., Schmidt, Th. (Editors): Simulation in Produktion und Logistik 2025. TU Dresden, Eigenverlag, 2025. 

Rükgauer, A. (2023). Application of artificial intelligence in production with focus on forecasting and production management for an automotive supplier. Proceedings of Economics, Finance, and Business Management (EFAM) 2023, 1–11. University of Economics in Bratislava, 2023. 

Rükgauer, A.: Analytical and Empirical Study of Proper Parameters for Theory of Constraints under Uncertainty. In: Franke, J., Schuderer, P. (Editors): Simulation in Produktion und Logistik. Cuvillier, pp. 237–246.

Aktuelle Präsentationen

Rükgauer, A. (Presenter), Branhoorn, A., Gencer, N., Wilhelm, M., Wolf, N.: Advancements in Automotive Supply Parts Forecasting and Prediction Intervals. International Symposium on Forecasting (ISF) 2026, Montreal.

Rükgauer, A. (Presenter), Muralidhar, M.: Forecasting the Forecast: Bridging Prediction  and Reality in Automotive Supply Chains. International Symposium on Forecasting (ISF) 2025, Beijing.

Rükgauer, A. (Presenter), Tumma, D.: Analyzing the Effectiveness of Deep Learning and Conventional Machine Learning Techniques in TimeSeries Forecasting of Daily Demand for an Automotive Product. International Symposium on Forecasting (ISF) 2024, Dijon

1988-1993 Studium des Maschinenbaus an der Universität Stuttgart und der Queen’s University, Kingston, Ontario. 

1993-1997 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut B für Mechanik der Universität Stuttgart, Promotion im Bereich der Simulation technischer Systeme. 

1999-2000 MBA am Eli Broad Graduate School der Michigan State University. 

1997-2013 In verschiedenen Management Funktionen produzierender Unternehmen in Deutschland und USA, davon 7 Jahre Geschäftsführer. 

2014 Gründung der Unternehmensberatung intent.consult, die sich mit der Optimierung produzierender Mittelstandsunternehmen beschäftigt

2015 Professur an der FHWS für die Fächer Produktion und Industriebetriebslehre.

2023-2027 ProPere Forschungsprofessur zu KI in der Produktionsplanung.