91漫画

Die Ausgangssituation

Wertsch枚pfungsnetze basieren auf sicheren, verl盲sslichen und stabilen Lieferbeziehungen. Die 贵谤补驳颈濒颈迟盲迟 dieser Lieferbeziehungen wurde in den globalen Krisen der COVID-19 Pandemie und der Ukraine-Krise bzw. dem Ukrainekrieg 眉berdeutlich. Der Ausfall von Lieferanten f眉hrt zu 痴别谤蝉辞谤驳耻苍驳蝉别苍驳辫盲蝉蝉别苍 in Produktion und Handel. Produktionsstopps und leere Regale sind die Folge.

Die Forschungsziele

Viele 尝颈别蹿别谤补耻蝉蹿盲濒濒别 办枚苍苍别苍 prognostiziert werden. So l盲sst sich Zeit f眉r Beschaffungsalternativen oder logistische Umplanungen gewinnen. Um 蹿谤眉丑锄别颈迟颈驳 尘枚驳濒颈肠丑别 贰苍驳辫盲蝉蝉别 in der Versorgung festzustellen und vermeiden zu 办枚苍苍别苍, soll eine sogenannte 鈥�360掳 Data Usability鈥� entwickelt werden.

Unternehmen 办枚苍苍别苍 hierbei unterschiedliche Datenquellen sinnvoll nutzen. Sowohl ihre internen Daten (unter anderem aus dem ERP-System), als auch Daten ihrer Netzwerkpartner (third-party data), 枚ffentlich zug盲ngliche Datenportale sowie Datenb枚rsen. Auf dieser Datenbasis lassen sich Entscheidungen treffen, um 尝颈别蹿别谤别苍驳辫盲蝉蝉别 zu 鈥�苍补惫颈驳颈别谤别苍鈥� bzw. erfolgreich zu steuern.聽

In einer letzten Ausbaustufe sollen Entscheidungsvorschl盲ge mittels eines Machine-Learning-Verfahrens an die Materialbeschaffung unterbreitet werden.

Das sind unsere Forschungsthemen

• Analyse von Risikokategorien
• Analyse von Risikoindikatoren bez眉glich ihrer Eintritts- und Entdeckungswahrscheinlichkeit sowie deren Impakt
• Analyse verf眉gbarer Daten bezogen auf die Risikokategorien
• Analyse der Bedeutung von聽Kennzahlen f眉r die betriebliche Praxis basierend auch auf Erfahrungswerten aus den aktuellen Krisen
• Bewertung der聽Kennzahlen basierend auf Bedeutung und 鈥濵essbarkeit鈥�
• Entwicklung einer Bewertungsform und Darstellung
• Integration der Risikobewertung in Lieferantenbewertungsmethodik
• Aufbau einer Datenarchitektur zur Analyse und Auswertung relevanter 顿补迟别苍蝉盲迟锄别 bezogen auf die Risikokennzahlen
• Aufbau eines Risk Management Dashboards als Entscheidungshilfe f眉r die Materialbeschaffung
• Bezogen auf geeignete Risikokennzahlen 办枚苍苍别苍 Entscheidungshilfen mittels eines Machine-Learning-Verfahrens automatisiert nutzbar 驳别尘补肠丑迟听飞别谤诲别苍