Digital-Production-Management. Künstliche Intelligenz und Robotik-Prozess-Automation in der Supply-Chain und im Beschaffungswesen

Inhaltsverzeichnis

• Kurzzusammenfassung
• Abstract
• Tabellenverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• 1 Einleitung
• 1.1 Hintergrund und Motivation
• 1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen
• 1.3 Methoden und Struktur der Arbeit
• 2 Theoretische Grundlagen und Abgrenzung
• 2.1 Definition, Aufgaben und Ziele des Supply-Chain-Managements und des Einkaufs
• 2.2 Informationstechnologie im Supply-Chain-Management
• 3 Robotic-Process-Automation
• 3.1 Begriffserklärung
• 3.2 Business-Process-Management (cognitive Automation)
• 3.3 Allgemeine Funktionsweise von RPA
• 3.4 RPA-Software
• 3.4.1 UiPath
• 3.4.2 Automation Anywhere
• 3.5 Anwendungspotenzial von RPA in Unternehmensbereichen
• 3.5.1 Einkauf
• 3.5.2 Logistik
• 3.5.3 Kundenservice und Support
• 3.6 Grenzen und Herausforderung
• 4 Künstliche Intelligenz
• 4.1 Historische Entwicklung der künstlichen Intelligenz
• 4.2 Begriffserklärung und Abgrenzung: Künstliche Intelligenz, Machine-Learning und Deep Learning
• 4.3 Differenzierung zwischen starker und schwacher künstlicher Intelligenz
• 4.4 Überblick über da Anwendungspotenzial der künstlichen Intelligenz in den Geschäftsbereichen
• 4.5 Grenzen und Herausforderung
• 5 Methodik der empirischen Untersuchung
• 5.1 Erhebungsinstrument
• 5.2 Fragebogenerstellung und Durchführung der Befragung
• 5.3 Datenauswertung
• 6 Auswertung der Ergebnisse
• 6.1 Allgemeine Auswertung
• 6.2 Ergebnis in Bezug auf die Forschungsfragen für RPA
• 6.3 Ergebnis in Bezug auf die Forschungsfragen für KI
• 7 Interpretation und Handlungsempfehlung
• 7.1 Interpretation der Ergebnisse
• 7.2 Handlungsempfehlung zum Einsatz von RPA im Einkauf und in der Supply-Chain
• 7.3 Handlungsempfehlung zum Einsatz von KI in der Supply-Chain und im Einkauf
• 8 Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) in der Supply Chain und im Beschaffungswesen. Ziel ist es, die Einsatzgebiete von KI und RPA in diesen Bereichen aufzuzeigen, Potenziale zu identifizieren und Herausforderungen zu analysieren. Die Arbeit befasst sich mit der Frage, wie diese Ansätze in die Praxis umgesetzt werden können.

• Digitalisierung und Industrie 4.0
• RPA und KI als transformative Technologien
• Potenziale von RPA und KI in der Supply Chain und im Einkauf
• Herausforderungen bei der Implementierung von RPA und KI
• Handlungsempfehlungen für den erfolgreichen Einsatz von RPA und KI

Zusammenfassung der Kapitel

Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die den Hintergrund und die Motivation für die Untersuchung beleuchtet, sowie die Zielsetzung und die Forschungsfragen definiert. Anschließend werden in Kapitel 2 die theoretischen Grundlagen des Supply-Chain-Managements und des Einkaufs sowie der Informationstechnologie in diesen Bereichen erläutert. Kapitel 3 behandelt die Robotic Process Automation (RPA) mit ihren verschiedenen Aspekten, darunter die Begriffserklärung, die Funktionsweise und das Anwendungspotenzial in unterschiedlichen Unternehmensbereichen. In Kapitel 4 werden verschiedene KI-Konzepte, wie Machine Learning und Deep Learning, vorgestellt und die Herausforderungen im Bereich der künstlichen Intelligenz diskutiert. Kapitel 5 erläutert die Methodik der empirischen Untersuchung anhand einer Online-Befragung, die in Kapitel 6 analysiert und interpretiert wird. Schließlich werden in Kapitel 7 Handlungsempfehlungen für den Einsatz von RPA und KI im Einkauf und in der Supply Chain gegeben. Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung und einem Ausblick auf zukünftige Entwicklungen.

Schlüsselwörter

Supply Chain Management, Einkauf, Beschaffung, Robotic Process Automation, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Digitalisierung, Industrie 4.0, Potenzial, Herausforderungen, Handlungsempfehlungen