In dieser Bachelorthesis wird auf die Digitalisierung im Einkauf eingegangen. Wichtige Faktoren sind, das Supply-Chain-Management, SRM, sowie strategische Ziele im Vorfeld zu betrachten. Sobald die Ware physisch auf den Weg gebracht wird, ist entscheidend, wie digitale Prozesse die Supply Chain unterstützen und automatisieren können. Hierzu werden Themen wie Big Data, Auto-ID-Systeme oder Künstliche Intelligenz beleuchtet.
Vor diesem Hintergrund wird mithilfe einer Gegenüberstellung zweier Praxisbeispiele die folgende Forschungsfrage beantwortet: Wie unterstützen neue Technologien die Prozesse im Einkauf in Anbetracht der Herausforderungen der digitalen Transformation?
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung in die Thematik
1.1 Relevanz des Themas
1.2 Ziele und Problemstellung
1.3 Struktureller Aufbau
2 Theoretische Begrifflichkeiten
2.1 Digitalisierung & digitale Transformation
2.2 Globalisierung
2.3 Einkauf
2.4 Industrie 4.0
2.5 Supply Chain Management
3 Anforderungen an den Einkauf
3.1 Beschaffungsmanagement
3.1.1 Aufgaben & Ziele
3.1.2 Beschaffungsanalyse
3.1.3 Beschaffungsstrategie
3.1.4 Beschaffungswerkzeuge
3.2 Supplier Relationship Management
3.2.1 Lieferantenauswahl
3.2.2 Lieferantenbewertung
3.2.3 Lieferantenintegration
3.2.4 Lieferantenentwicklung
3.3 Herausforderungen
4 Einkauf 4.0 & Nutzung neuer Technologien
4.1 Electronic Data Interchange
4.2 Auto-ID-Systeme
4.2.1 Barcode
4.2.2 RFID-Technologie
4.3 Big Data
4.4 Künstliche Intelligenz
4.5 Internet der Dinge
5 Konzepte zur Prozessoptimierung im Einkauf 4.0
5.1 Big Data Analytics
5.2 Einsatz von Künstlicher Intelligenz
5.3 E-Kanban im Vendor Managed Inventory
6 Gegenüberstellung mit Hilfe von Beispielen aus der Praxis
6.1 Big Data Analytics bei den Berliner Stadtreinigungsbetrieben
6.1.1 Vorstellung des Unternehmens
6.1.2 Anwendung eines Dashboard-Systems im strategischen Einkauf
6.2 E-Kanban bei der F. Reyher Nchfg. GmbH & Co. KG
6.2.1 Vorstellung des Unternehmens
6.2.2 Anwendung des Reyher Order Managements
7 Kritische Betrachtung & Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, wie moderne digitale Technologien die Prozesse im Einkauf effektiv unterstützen und optimieren können, um den Herausforderungen der digitalen Transformation proaktiv zu begegnen. Das primäre Ziel besteht darin, Potenziale technischer Lösungen zu identifizieren und ihren praktischen Nutzen anhand von Fallbeispielen zu evaluieren.
- Grundlagen der Digitalisierung und Industrie 4.0 im Einkaufskontext
- Strukturelle Anforderungen an das moderne Beschaffungs- und Lieferantenmanagement
- Einsatzmöglichkeiten von Technologien wie Big Data, Künstlicher Intelligenz und Auto-ID-Systemen
- Praxisanalysen zur Prozessoptimierung durch Dashboards und E-Kanban
Auszug aus dem Buch
Auto-ID-Systeme
Es gibt eine ganze Reihe von Systemen mit automatischer Identifikation. Diese finden Einsatz zur Identifikation von Personen, Tieren oder Objekten und unterscheiden sich in der Vielfalt ihrer Eigenschaften. Das gängige System des Barcodes zur Warenkennzeichnung sowie die leistungsfähige Technologie der Radio Frequency Identification (RFID) wird in den folgenden Unterpunkten dargestellt.
Das System des Barcodes ist das Auto-ID-System, welches die weiteste Verbreitung aufweist und der bekannteste Vertreter dieser Systeme ist. Diese Etiketten sind auf einer Vielzahl der Waren im Supermarkt, auf Briefen oder Ersatzteilen zu finden. Diese lassen sich heutzutage mit frei zugänglichen Computerprogrammen über Standarddrucker drucken, sodass lediglich die Materialkosten des Etiketts sowie die Druckkosten anfallen.
Die Barcodes können von Maschinen gelesen werden und funktionieren durch einen Laserstrahl, welcher die Abfolge der einzelnen Striche des Barcodes als Reflexion erkennt und diese dann zu einem binären Signal wandelt. Barcodelesegeräte, wie beispielsweise ein handgeführter Stift, ein fest installierter Scanner oder ein Handscanner, sind durch zwei Funktionsprinzipien differenziert. Einerseits durch die Abtastung der Oberfläche des Barcodes durch einen Laserstrahl und auf der anderen Seite durch die Bilderfassung, welche durch eine Kamera entsteht. Generell sind günstige Kosten, eine sichere Funktion sowie eine oftmals ausreichende Datenmenge als Vorteile anzusehen. Nachteilig kann dem Barcode eine erforderliche Sichtverbindung, einer begrenzten Lesereichweite sowie einer Zuführung zum Objekt oder zum Scanner ausgelegt werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einführung in die Thematik: Die Einleitung beleuchtet die Relevanz der Digitalisierung im Einkauf und definiert das Ziel sowie die Forschungsfrage der Bachelor-Thesis.
2 Theoretische Begrifflichkeiten: Hier werden zentrale Basisbegriffe wie Digitalisierung, Globalisierung, Einkauf, Industrie 4.0 und SCM für den weiteren Verlauf der Arbeit definiert.
3 Anforderungen an den Einkauf: Dieses Kapitel analysiert die strategischen und operativen Aufgaben des Beschaffungsmanagements sowie das Supplier Relationship Management und geht auf aktuelle Herausforderungen ein.
4 Einkauf 4.0 & Nutzung neuer Technologien: Es wird der Fokus auf moderne Technologien wie EDI, Auto-ID-Systeme, Big Data, KI und das Internet der Dinge gelegt, die den Einkauf transformieren.
5 Konzepte zur Prozessoptimierung im Einkauf 4.0: Dieses Kapitel überträgt die theoretischen Technologieeinsätze in konkrete Konzepte zur Prozessverbesserung, einschließlich Big Data Analytics und VMI.
6 Gegenüberstellung mit Hilfe von Beispielen aus der Praxis: Die Arbeit veranschaulicht anhand der BSR und der F. Reyher Nchfg. GmbH & Co. KG, wie Dashboard-Lösungen und E-Kanban erfolgreich in der Praxis implementiert wurden.
7 Kritische Betrachtung & Fazit: Die abschließende Reflexion fasst die Ergebnisse zusammen und bewertet die Anwendbarkeit der Konzepte, insbesondere unter dem Aspekt der Unternehmensgröße.
Schlüsselwörter
Einkauf 4.0, Digitale Transformation, Beschaffungsmanagement, Supply Chain Management, Industrie 4.0, Big Data, Künstliche Intelligenz, E-Kanban, Vendor Managed Inventory, RFID, Barcode, Lieferantenmanagement, Prozessoptimierung, Automatisierung, Dashboard.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Auswirkungen der digitalen Transformation auf den Einkauf und untersucht, wie neue Technologien die Einkaufsprozesse unterstützen können.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die zentralen Themen umfassen Begriffe des modernen Einkaufsmanagements, die Rolle der Industrie 4.0 sowie spezifische technologische Ansätze wie Big Data und E-Kanban.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Die Forschungsfrage lautet: Wie unterstützen neue Technologien die Prozesse im Einkauf in Anbetracht der Herausforderungen der digitalen Transformation?
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine theoretische Aufarbeitung der Grundlagen, gefolgt von einer Analyse und Gegenüberstellung von zwei praktischen Fallbeispielen zur Prozessoptimierung.
Was wird schwerpunktmäßig im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen, Anforderungen an den Einkauf, die Erläuterung innovativer Technologien und konkrete Umsetzungskonzepte für den Einkauf 4.0.
Wie lässt sich die Arbeit inhaltlich charakterisieren?
Die Arbeit charakterisiert sich als eine praxisorientierte Analyse, die technologische Innovationen mit klassischen Beschaffungsstrategien verknüpft.
Wie setzen die Berliner Stadtreinigungsbetriebe (BSR) Big Data ein?
Die BSR nutzt ein IT-gestütztes Dashboard-System auf Basis von SAP Business Objects, um Kennzahlen zu zentralisieren und strategische Entscheidungsprozesse zu optimieren.
Warum ist das Reyher Order Management (ROM) ein Beispiel für E-Kanban?
Das ROM ist ein spezialisiertes Kanban-System, das RFID- oder Barcode-Technologien nutzt, um Bestände bei Kunden zu erfassen und Nachlieferungen mittels EDI weitestgehend automatisiert auszulösen.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2021, Einkauf 4.0. Herausforderung der Beschaffung im Zuge der digitalen Transformation, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1375839
