Wissenschaftliche Hausarbeit zum Thema Predictive Analytics: Wie künstliche Intelligenz die Nachfragevorhersage im Supply Chain Management optimieren kann.
Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, das Optimierungspotenzial der Nachfragevorhersage in Supply Chain durch Predictive Analytics-Methoden in Verbindung mit KI zu untersuchen.
Hierfür werden im Rahmen der theoretischen Grundlagen zunächst die Bereiche der KI und des Supply Chain Managements betrachtet und neben Definitionen ein grundlegender Überblick gegeben. Darauf aufbauend wird die Relevanz der Nachfragevorhersage in Supply Chains erläutert um darauf aufbauend die Rolle von Predictive Analytics in diesem Zusammenhang zu erörtern.
Im nächsten Schritt werden klassische Methoden der Nachfragevorhersage im Supply Chain Management dargestellt, welche anschließend um technologiebasierte Methoden in Verbindung mit KI ergänzt werden.
Auf Basis der dargestellten Möglichkeiten des Einsatzes von KI im Predictive Analytics werden die sich daraus ergebenen Stärken und Schwächen sowie Chancen und Risiken in der SWOT-Analyse betrachtet.
Abschließend erfolgt die Schlussbetrachtung, in welcher die Ergebnisse dieser Arbeit in einem Fazit zusammengeführt und um einen Ausblick ergänzt werden.
Inhaltsverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung & Gang der Untersuchung
- 2. Theoretische Grundlagen
- 2.1 Definition von Künstlicher Intelligenz
- 2.2 Überblick über Supply Chain Management
- 2.3 Relevanz der Nachfragevorhersage in Supply Chains
- 2.4 Einordnung von Predictive Analytics im Supply Chain Management
- 3. Methoden und Systeme in der Nachfragevorhersage
- 3.1 Klassische Methoden der Nachfragevorhersage
- 3.2 Künstliche Intelligenz in der Nachfragevorhersage
- 4. SWOT-Analyse Künstlicher Intelligenz-Anwendungen in der Nachfragevorhersage
- 4.1 Methodische Vorgehensweise
- 4.2 Durchführung der SWOT-Analyse
- 4.3 Ergebnisdarstellung & Diskussion
- 5. Schlussbetrachtung
- 5.1. Fazit
- 5.2. Ausblick
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit befasst sich mit der Optimierung der Nachfragevorhersage im Supply Chain Management durch den Einsatz von Predictive Analytics-Methoden in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz. Die zentrale Forschungsfrage lautet, wie Predictive Analytics mittels künstlicher Intelligenz die Nachfragevorhersage in Supply Chains verbessern kann.
- Grundlagen und Relevanz von Künstlicher Intelligenz und Supply Chain Management.
- Analyse klassischer und technologiebasierter Methoden der Nachfragevorhersage.
- Einordnung von Predictive Analytics im Kontext des Supply Chain Managements.
- Bewältigung spezifischer Herausforderungen wie dem Bullwhip-Effekt und Out-of-Stock-Situationen.
- SWOT-Analyse der Potenziale und Herausforderungen von KI-Anwendungen in der Nachfragevorhersage.
- Untersuchung der Auswirkungen von KI auf die Resilienz, Effizienz und Kosteneffizienz von Supply Chains.
Auszug aus dem Buch
2.3 Relevanz der Nachfragevorhersage in Supply Chains
Die Effizienz einer Supply Chain hat einen direkten Einfluss auf die Wettbewerbsfähig- keit und das Geschäftsergebnis eines Unternehmens. Insbesondere die Nachfrage hat ei- nen hohen Einfluss auf das SCM, da diese ein starker Einflussfaktor auf die gesamten Aktivitäten in der Supply Chain ist. Auf Basis der Nachfrage werden in der Regel unter anderem die Produktionsplanung, das Bestandsmanagement, die Lieferantenauswahl und die Kostenplanung vorgenommen.17
Der größte negative Einflussfaktor auf die Nachfragevorhersage in der Supply Chain be- steht in Unsicherheiten, welche einerseits durch unzureichende Systeme bzw. Informati- onen und andererseits durch volatile Marktbedingungen entstehen können.18 Die sich da- raus ergebenden Folgen bestehen unter anderem in dem Bullwhip-Effekt und out-of- stock-Situationen.
Der Bullwhip-Effekt bezeichnet grundsätzlich eine Veränderung in der tatsächlichen Nachfrage auf Seiten der Kunden, welche mit zunehmendem Abstand vom Kunden bis zum ersten Schritt der Supply Chain verstärkt wird.19 Der Grund für diesen Effekt liegt primär in der Vorhaltung eines Sicherheits-Lagerbestandes, welcher aufgrund von Unsi- cherheiten in der Supply Chain entlang der Lieferkette vorgehalten wird. Aufgrund der Verzögerung durch Lieferzeiten kann eine Nachfrageveränderung seitens der Endkunden, welche kurzzeitig anhält, für ein überproportionales Nachbestellen des letzten Verkäufers sorgen, welche sich in der Folge mit jedem weiteren Schritt innerhalb der Supply Chain potenziert:20
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel stellt die Problemstellung dar, erläutert die Relevanz präziser Nachfragevorhersagen und definiert das Ziel sowie den Gang der vorliegenden Untersuchung.
2. Theoretische Grundlagen: Hier werden Künstliche Intelligenz und Supply Chain Management definiert, die Bedeutung der Nachfragevorhersage herausgestellt und Predictive Analytics in den Kontext des SCM eingeordnet.
3. Methoden und Systeme in der Nachfragevorhersage: Das Kapitel behandelt sowohl klassische Methoden der Nachfragevorhersage als auch den spezifischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in diesem Bereich.
4. SWOT-Analyse Künstlicher Intelligenz-Anwendungen in der Nachfragevorhersage: Es wird die methodische Vorgehensweise der SWOT-Analyse erläutert, diese durchgeführt und die Ergebnisse sowie deren Implikationen diskutiert.
5. Schlussbetrachtung: Dieses Kapitel fasst die wesentlichen Erkenntnisse der Arbeit in einem Fazit zusammen und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen und Forschungsperspektiven.
Schlüsselwörter
Predictive Analytics, Künstliche Intelligenz, Supply Chain Management, Nachfragevorhersage, Optimierung, Bullwhip-Effekt, Out-of-Stock, Resilienz, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, SWOT-Analyse, Logistik, Effizienz, Prognose.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, wie Künstliche Intelligenz und Predictive Analytics genutzt werden können, um die Nachfragevorhersage im Supply Chain Management zu optimieren.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themenfelder sind Künstliche Intelligenz, Supply Chain Management, Nachfragevorhersage, Predictive Analytics und die Anwendung einer SWOT-Analyse auf KI-Lösungen in diesem Bereich.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, das Optimierungspotenzial der Nachfragevorhersage in Supply Chains durch Predictive Analytics-Methoden in Verbindung mit KI zu untersuchen. Die Leitfrage lautet: Wie kann Predictive Analytics durch die Nutzung künstlicher Intelligenz die Nachfragevorhersage in Supply Chains optimieren?
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer umfassenden Literaturrecherche zur Durchführung einer SWOT-Analyse, um Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken des Einsatzes von KI in Predictive Analytics für die Nachfragevorhersage zu evaluieren.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt theoretische Grundlagen der KI und des SCM, stellt klassische und KI-basierte Methoden der Nachfragevorhersage vor und führt eine SWOT-Analyse der KI-Anwendungen in der Nachfragevorhersage durch.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird charakterisiert durch Schlüsselwörter wie Predictive Analytics, Künstliche Intelligenz, Supply Chain Management, Nachfragevorhersage, Optimierung, Resilienz und SWOT-Analyse.
Wie beeinflusst der Bullwhip-Effekt die Nachfragevorhersage?
Der Bullwhip-Effekt beschreibt eine Verstärkung der Nachfrageveränderung entlang der Supply Chain, die durch Unsicherheiten und Sicherheitslagerbestände entsteht und präzise Nachfrageprognosen zur Vermeidung erfordert.
Was sind die Hauptschwächen beim Einsatz von KI in der Nachfragevorhersage?
Hauptschwächen sind hohe Implementierungskosten und -aufwand, Abhängigkeit von Datenqualität und -menge, Notwendigkeit einer umfassenden digitalen Infrastruktur und das Risiko technologischer Abhängigkeiten sowie Sicherheitsbedenken.
Welche Vorteile bietet Predictive Analytics in Kombination mit KI für das Supply Chain Management?
Die Kombination ermöglicht genauere und automatisierte Nachfrageprognosen, reduziert den Bullwhip-Effekt und Out-of-Stock-Situationen, verbessert die Supply Chain-Resilienz und Effizienz und trägt zur Kosteneinsparung bei.
Warum ist eine unternehmensindividuelle Entscheidung beim Einsatz von KI im Predictive Analytics wichtig?
Die Entscheidung hängt von den spezifischen Rahmenbedingungen, Unternehmenszielen und verfügbaren Ressourcen ab, da die Vorteile und Herausforderungen je nach individueller Situation variieren.
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- Anonym (Author), 2024, Predictive Analytics. Wie künstliche Intelligenz die Nachfragevorhersage im Supply Chain Management optimieren kann, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1609342
