Datengetriebenes Risikomanagement für Supply Chains. Ansätze, Technologien und Beispiele aus der Praxis

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Zielsetzung der Arbeit

1.2 Gang der Untersuchung

2 Kernelemente Supply Chain Management

2.1 Begriffsbestimmung Supply Chain

2.2 Supply Chain Management

2.3 Ziele des Supply Chain Management

2.4 Aufgabenspektrum des Supply Chain Management

2.4.1 House-of-Supply-Chain-Management

2.4.2 Supply Chain Strategy & Design

2.4.3 Supply Chain Planning & Execution

2.5 Zusammenfassung

3 Kernelemente Risikomanagement

3.1 Risikobegriff

3.2 Risikowert

3.3 Risikomanagement

3.3.1 Grundstruktur

3.3.2 Risikomanagementprozess

3.3.2.1 Risikoidentifikation

3.3.2.2 Risikoanalyse und -bewertung

3.3.2.3 Risikosteuerung

3.4 Risikomanagementsystem

3.5 Zusammenfassung

4 Risikomanagement in Supply Chains

4.1 Supply Chain Risiko

4.2 Supply Chain Risikomanagement

4.3 Supply Chain Risikoarten

4.4 Risikotreiber und Verwundbarkeit in Supply Chains

4.5 Risikobezogene Zielsetzung als Basis für den Risikomanagementprozess

4.6 Methoden und Beispiele des Risikomanagements in Supply Chains

4.6.1 Risikoidentifikation

4.6.2 Risikoanalyse und -bewertung

4.6.3 Risikosteuerung

4.6.4 Risiko- und Maßnahmenüberwachung

4.7 Zusammenfassung

5 Analyse und Evaluierung bestehender Risikomanagementansätze und -methoden in Supply Chains

5.1 Hindernisse für die Adoption eines unternehmensübergreifenden Supply-Chain-Risikomanagements

5.1.1 Grenzen der Methoden im Supply Chain Risikomanagementprozess

5.1.2 Datengenerierung und -verfügbarkeit – Status quo

5.1.3 Nutzung von Datenquellen

5.2 Digitale Transformation von Supply Chains

5.2.1 Industrie: Umstrukturierung der Wertschöpfungsketten

5.2.2 Stand und Entwicklung

5.3 Datenaustausch und Kommunikation

5.4 Zusammenfassung

6 Schlüsseltechnologien zur Umsetzung eines datengetriebenen Risikomanagementansatzes für Supply Chains

6.1 Von Daten zu Informationen: Komplexität beherrschbar machen

6.1.1 Big Data

6.1.2 Business Analytics

6.1.3 Predictive Analytics

6.2 Optimierung der Reaktionszeit und Überwindung von Informationsasymmetrien

6.2.1 Echtzeit-Daten

6.2.2 Cloud

6.2.3 Frühwarnsystem

6.3 Zusammenfassung

7 Datengetriebener Risikomanagementansatz für Supply Chains: Erweiterung der Methoden

7.1 Risikoidentifikation

7.2 Risikoanalyse und -bewertung

7.3 Risikosteuerung

7.4 Risiko- und Maßnahmenüberwachung

7.5 Wirkungsweise eines datengetriebenen Supply Chain Risikomanagements

8 Zusammenfassung

Zielsetzung & Themen

Ziel der Arbeit ist es, bestehende Risikomanagementansätze im Bereich des Supply Chain Managements hinsichtlich der Nutzung automatisierter Datenströme zu analysieren, zu evaluieren und diese durch den Einsatz von Schlüsseltechnologien für einen datengetriebenen Risikomanagementansatz zu erweitern.

• Analyse der Kernelemente und Prozesse im Supply Chain Management und Risikomanagement
• Identifikation und Bewertung von Risiken in globalen Lieferketten
• Untersuchung von Hindernissen bei der Einführung unternehmensübergreifender Risikomanagementsysteme
• Evaluation von digitalen Technologien wie Big Data, Cloud und Analytics
• Entwicklung eines Modells für ein proaktives, datengetriebenes Risikomanagement

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einleitung stellt die wachsende Komplexität und Verwundbarkeit moderner Supply Chains dar und definiert das Ziel der Arbeit, Risikomanagementansätze durch automatisierte Datenströme zu erweitern.

2 Kernelemente Supply Chain Management: Das Kapitel erläutert die Grundlagen und Begriffsbestimmungen sowie die Aufgabenbereiche des Supply Chain Managements inklusive der Lösung des Bullwhip-Effekts.

3 Kernelemente Risikomanagement: Hier werden der Risikobegriff, die Berechnung des Risikowertes sowie die Prozesse und Strukturen eines modernen Risikomanagementsystems detailliert behandelt.

4 Risikomanagement in Supply Chains: Das Kapitel verknüpft Risikomanagement mit Supply Chains, systematisiert Risikoarten und beleuchtet Treiber der Verwundbarkeit sowie risikobezogene Zielsetzungen.

5 Analyse und Evaluierung bestehender Risikomanagementansätze und -methoden in Supply Chains: Hier werden Hindernisse für ein unternehmensübergreifendes Risikomanagement sowie die digitale Transformation und Datenquellen untersucht.

6 Schlüsseltechnologien zur Umsetzung eines datengetriebenen Risikomanagementansatzes für Supply Chains: Fokus auf Technologien wie Big Data, Cloud und Business Analytics zur Bewältigung von Komplexität und Informationsasymmetrien.

7 Datengetriebener Risikomanagementansatz für Supply Chains: Erweiterung der Methoden: Dieses Kapitel konzipiert ein Modell, das den Risikomanagementprozess durch neue Technologien proaktiv erweitert.

8 Zusammenfassung: Abschluss und Fazit, das die Notwendigkeit datengetriebener Ansätze zur langfristigen Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit hervorhebt.

Schlüsselwörter

Supply Chain Management, Risikomanagement, Supply Chain Risikomanagement, Digitalisierung, Industrie 4.0, Big Data, Predictive Analytics, Cloud, Risikotransparenz, Informationsasymmetrien, Risikotreiber, Datenintegration, Echtzeit-Daten, Supply Chain Visibility, Risikobewertung

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit befasst sich mit der Optimierung des Risikomanagements in Supply Chains durch den Einsatz digitaler Technologien, um auf eine datengetriebene und proaktive Steuerung umzustellen.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themen sind Supply Chain Management, allgemeines Risikomanagement, die spezifischen Risiken in vernetzten Lieferketten und der Einsatz moderner Informationstechnologien zur Risikominimierung.

Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?

Ziel ist es, bestehende Ansätze des Supply-Chain-Risikomanagements zu analysieren und zu evaluieren, um daraus ein konzeptionelles Modell für ein datengetriebenes Risikomanagement zu entwickeln.

Welche wissenschaftliche Methode wird primär verwendet?

Die Arbeit nutzt eine Literaturanalyse bestehender Managementansätze, Best-Practice-Studien und eine methodische Konzeptionierung entlang des klassischen Risikomanagementprozesses.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil behandelt die Grundlagen von SCM und Risikomanagement, die Herausforderungen bei der datengestützten Zusammenarbeit, technologische Lösungsansätze sowie die Erweiterung des klassischen Risikomanagement-Methodenbaukastens.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Wesentliche Begriffe sind Supply Chain, Risikomanagement, Big Data, Cloud, Industrie 4.0, Transparenz und proaktive Steuerung.

Warum ist die Datenverfügbarkeit in Supply Chains problematisch?

Es herrscht eine sogenannte Silo-Mentalität; Daten liegen isoliert in verschiedenen Systemen vor, sind oft inkonsistent oder unstrukturiert, was den unternehmensübergreifenden Informationsaustausch behindert.

Wie kann eine Cloud-Lösung beim Risikomanagement helfen?

Eine Cloud-Lösung fungiert als zentrale Plattform, die den universellen Zugriff auf Daten ermöglicht, Schnittstellen reduziert und eine echtzeitnahe, unternehmensübergreifende Sicht auf die Supply Chain gewährt.