Big Data im Supply-Chain-Management von Industrieunternehmen

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

1.2 Zielsetzung

1.3 Vorgehen

2 Big Data

2.1 Charakteristika

2.2 Technologien

2.2.1 Datenhaltung

2.2.2 Datenzugriff

2.2.3 Datenanalyse

2.2.4 Datenvisualisierung

2.3 Betriebswirtschaftliche Anforderungen

3 Supply-Chain-Management

3.1 Grundlagen

3.2 Elemente in Industrieunternehmen

3.2.1 Lieferanten

3.2.2 Beschaffung

3.2.3 Produktion

3.2.4 Absatz

3.2.5 Kunden

3.3 Problemfaktoren

4 Big Data im Supply-Chain-Management

4.1 Motive zur Verbesserung

4.2 Voraussetzungen für den Einsatz

4.3 Mehrwerte

4.3.1 Lieferanten

4.3.2 Beschaffung

4.3.3 Produktion

4.3.4 Absatz

4.3.5 Kunden

4.4 Herausforderungen

5 Fazit

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Arbeit untersucht das Potenzial von Big Data zur Verbesserung des Supply-Chain-Managements (SCM) in Industrieunternehmen, mit dem Ziel, durch technologische Integrationen Mehrwerte zu schaffen und bestehende Informationsdefizite zu minimieren.

• Charakterisierung von Big Data und den damit verbundenen technologischen Anforderungen.
• Analyse des klassischen SCM und der zentralen Problemfaktoren in industriellen Wertschöpfungsnetzwerken.
• Prüfung von Big-Data-Anwendungsszenarien zur Optimierung interner und unternehmensübergreifender Prozesse.
• Ableitung konkreter Mehrwerte für die Elemente Lieferanten, Beschaffung, Produktion, Absatz und Kunden.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz datenbasierter Unternehmensentscheidungen ein und skizziert die Problematik unstrukturierter Informationsmengen im SCM sowie das strukturierte Vorgehen der Untersuchung.

2 Big Data: Hier wird das Konstrukt Big Data durch das 5V-Modell charakterisiert und das technologische Konzept sowie die Anforderungen an analyseorientierte Datenverarbeitungsprozesse dargelegt.

3 Supply-Chain-Management: Dieses Kapitel erläutert das SCM als Wertschöpfungsnetzwerk, beschreibt die relevanten Elemente in Industrieunternehmen und identifiziert die primären Schwachstellen und Informationsdefizite.

4 Big Data im Supply-Chain-Management: Das Kapitel prüft die Anwendung von Big-Data-Technologien im SCM, diskutiert notwendige Voraussetzungen wie eine Cloud-Plattform und evaluiert die resultierenden Mehrwerte für die einzelnen Wertschöpfungsstufen.

5 Fazit: Das Fazit fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen, bestätigt die Notwendigkeit einer strategischen Integration von Big Data und betont die Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit der Industrie.

Schlüsselwörter

Big Data, Supply-Chain-Management, Wertschöpfungsprozess, Cloud-Computing, NoSQL-Datenbanken, Smart Data, Datenintegration, Informationsdefizit, Prozesseffizienz, Data Warehouse, Entscheidungsunterstützung, Wettbewerbsfähigkeit, Lean Production, Bullwhip-Effekt, Industrie 4.0.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?

Die Arbeit analysiert, wie moderne Big-Data-Technologien in das Supply-Chain-Management von Industrieunternehmen integriert werden können, um die Effizienz der Wertschöpfungskette zu steigern.

Welche zentralen Themenfelder behandelt die Arbeit?

Die Kerngebiete umfassen das Big-Data-Konzept (charakterisiert durch das 5V-Modell), das Supply-Chain-Management in industriellen Kontexten und die technologische Implementierung (NoSQL, Cloud, ETL/ELT) zur Entscheidungsunterstützung.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Das Hauptziel ist es, die spezifischen Mehrwerte durch den Einsatz von Big Data im Wertschöpfungsprozess herauszuarbeiten und aufzuzeigen, wie diese zur Bewältigung von Problemfaktoren im SCM beitragen können.

Welche wissenschaftliche Methode verwendet der Autor?

Die Arbeit basiert auf einer umfassenden Literaturanalyse und einer logischen, prozessorientierten Ableitung von Einsatzmöglichkeiten der Technologien im industriellen SCM-Umfeld.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die technologische Grundlagenermittlung, die Analyse der SCM-Elemente (Lieferanten, Beschaffung, Produktion, Absatz, Kunden) und die spezifische Prüfung des Nutzens von Big-Data-Lösungen zur Lösung von Informationsdefiziten.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die wichtigsten Schlagworte sind Big Data, Supply-Chain-Management, Wertschöpfungsnetzwerk, Cloud-Integration, Entscheidungsunterstützung und Geschäftsprozessoptimierung.

Welche Rolle spielt die "Cloud" in diesem Konzept?

Die Cloud dient als zentrale Plattform zur Beseitigung chaotischer Kommunikationswege, indem sie eine einheitliche, transparente Datengrundlage schafft, auf die alle Partner des Wertschöpfungsnetzwerks zugreifen können.

Warum wird betont, dass Big Data allein ohne Strategie zu keinem Mehrwert führt?

Der Autor argumentiert, dass lediglich das Sammeln großer Datenmengen ohne klaren Anwendungsfall und strategische Ausrichtung (Value) keine ökonomischen Vorteile bietet und nur Kosten für Speicherung und Wartung verursacht.