Moderne Unternehmen vernetzen sich stärker und bauen dazu auch komplexe Zulieferernetzwerke auf. Häufig liegt der Fokus bei diesen Supply Chains jedoch nicht auf der Effektivität, sodass es zu zahlreichen Schadensfällen kommt. Die Verwundbarkeit der Netzwerke gefährdet so den Erfolg des Supply Chain Managements.
Die Autorin Nathalie Serban zeigt auf, welche weitrechenden Folgen Störungen im Supply Chain Management haben können. Dabei analysiert sie die bestehenden Risikomanagementansätze hinsichtlich der Nutzung von automatischen Datenströmen und zeigt zusätzliche Optionen auf.
Serban erläutert in ihrem Buch Schlüsseltechnologien zur Umsetzung eines datengetriebenen Risikomanagements für die Supply Chains. Ihre Darstellung eines eigenen Modells rundet sie mit einem Blick auf die heute bereits gängige Praxis ab.
Aus dem Buch:
- Supply Chain Management;
- Risikomanagement;
- Zulieferung;
- Digitale Transformation;
- Datenaustausch
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Zielsetzung der Arbeit
- Gang der Untersuchung
- Kernelemente Supply Chain Management
- Begriffsbestimmung Supply Chain
- Supply Chain Management
- Ziele des Supply Chain Management
- Aufgabenspektrum des Supply Chain Management
- Zusammenfassung
- Kernelemente Risikomanagement
- Risikobegriff
- Risikowert
- Risikomanagement
- Risikomanagementsystem
- Zusammenfassung
- Risikomanagement in Supply Chains
- Supply Chain Risiko
- Supply Chain Risikomanagement
- Supply Chain Risikoarten
- Risikotreiber und Verwundbarkeit in Supply Chains
- Risikobezogene Zielsetzung als Basis für den Risikomanagementprozess
- Methoden und Beispiele des Risikomanagements in Supply Chains
- Zusammenfassung
- Analyse und Evaluierung bestehender Risikomanagementansätze und -methoden in Supply Chains
- Hindernisse für die Adoption eines unternehmensübergreifenden Supply-Chain-Risikomanagement
- Digitale Transformation von Supply Chains
- Datenaustausch und Kommunikation
- Zusammenfassung
- Schlüsseltechnologien zur Umsetzung eines datengetriebenen Risikomanagementansatzes für Supply Chains
- Von Daten zu Informationen: Komplexität beherrschbar machen
- Optimierung der Reaktionszeit und Überwindung von Informationsasymmetrien
- Zusammenfassung
- Datengetriebener Risikomanagementansatz für Supply Chains: Erweiterung der Methoden
- Risikoidentifikation
- Risikoanalyse und -bewertung
- Risikosteuerung
- Risiko- und Maßnahmenüberwachung
- Wirkungsweise eines datengetriebenen Supply Chain Risikomanagements
- Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit befasst sich mit datengetriebenen Ansätzen für das Risikomanagement in Supply Chains. Sie analysiert die Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich durch die digitale Transformation für die Steuerung von Risiken in komplexen Lieferketten ergeben. Der Fokus liegt dabei auf der Integration von Datenanalyse und -verarbeitung in den Risikomanagementprozess, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Widerstandsfähigkeit der Supply Chain zu stärken.
- Digitalisierung und Transformation von Supply Chains
- Risikomanagement in Supply Chains
- Datengetriebene Ansätze für das Risikomanagement
- Schlüsseltechnologien für Supply Chain Risikomanagement
- Optimierung von Reaktionszeiten und Überwindung von Informationsasymmetrien
Zusammenfassung der Kapitel
Die ersten Kapitel der Arbeit legen den Grundstein für die Betrachtung von datengetriebenem Risikomanagement in Supply Chains. Sie definieren wichtige Begriffe, wie Supply Chain und Risikomanagement, und erläutern die Herausforderungen und Ziele im Kontext komplexer Lieferketten.
Kapitel 4 beleuchtet den Bereich des Risikomanagements in Supply Chains im Detail. Es werden verschiedene Risikoarten, Risikotreiber und Verwundbarkeiten untersucht und Methoden und Beispiele zur Steuerung von Risiken vorgestellt.
Kapitel 5 analysiert bestehende Risikomanagementansätze und -methoden in Supply Chains und identifiziert Hindernisse für die Einführung eines unternehmensübergreifenden Risikomanagements.
Kapitel 6 fokussiert auf Schlüsseltechnologien, die für die Umsetzung eines datengetriebenen Risikomanagementansatzes in Supply Chains relevant sind. Es werden die Möglichkeiten von Datenanalyse, -verarbeitung und -kommunikation zur Verbesserung der Risikosteuerung beleuchtet.
Kapitel 7 schließlich stellt einen datengetriebenen Risikomanagementansatz für Supply Chains vor und beschreibt die Erweiterung bestehender Methoden in den Bereichen Risikoidentifikation, Risikoanalyse und -bewertung, Risikosteuerung und Risiko- und Maßnahmenüberwachung.
Schlüsselwörter
Supply Chain Management, Risikomanagement, Datengetrieben, Digitalisierung, Transformation, Supply Chain Risiko, Risikoidentifikation, Risikoanalyse, Risikosteuerung, Schlüsseltechnologien, Informationsasymmetrien, Reaktionszeit, Widerstandsfähigkeit, Lieferkette
Häufig gestellte Fragen
Was ist datengetriebenes Risikomanagement in der Supply Chain?
Es ist ein Ansatz, der automatische Datenströme und Analysetechnologien nutzt, um Störungen in Lieferketten frühzeitig zu identifizieren, zu bewerten und darauf zu reagieren.
Welche Folgen haben Störungen in modernen Supply Chains?
Aufgrund komplexer, vernetzter Zulieferernetzwerke können schon kleine Störungen zu massiven Produktionsausfällen, hohen Kosten und einem Vertrauensverlust bei Kunden führen.
Welche Technologien ermöglichen dieses Risikomanagement?
Zu den Schlüsseltechnologien gehören Big Data Analytics, Cloud-Kommunikation für den unternehmensübergreifenden Datenaustausch und Echtzeit-Überwachungssysteme.
Wie hilft Digitalisierung gegen Informationsasymmetrien?
Durch den digitalen Datenaustausch zwischen verschiedenen Partnern der Lieferkette erhalten alle Beteiligten den gleichen Informationsstand, was die Reaktionszeit bei Krisen erheblich verkürzt.
Was sind die Hindernisse für ein unternehmensübergreifendes Risikomanagement?
Häufige Barrieren sind mangelndes Vertrauen beim Datenaustausch, inkompatible IT-Systeme und die hohe Komplexität bei der Integration verschiedener Risikomanagementansätze.
- Quote paper
- Nathalie Serban (Author), 2018, Datengetriebenes Risikomanagement für Supply Chains. Ansätze, Technologien und Beispiele aus der Praxis, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/412730
