Die Arbeit beschäftigt sich mit den Auswirkungen auf die logistischen Prozesse durch den Einsatz der Industrie 4.0-Technologien Big Data Analytics und Cyber-physischer Systeme im Beschaffungsbereich des E-Procurement. Es wird auf die Automatisierung des Beschaffungsprozesses, das Lieferketten- und Lieferantenmanagement sowie die Lieferantenauswahl eingegangen. Dem gegenüber steht eine kritische Würdigung der zunehmenden Digitalisierung in der Beschaffung. Dem Leser wird eine strukturierte, nachvollziehbare und allgemein verständliche Einführung in die Thematik gegeben.
Seit der Bekanntmachung der Bundesinitiative Industrie 4.0 im Jahr 2011 wurden inzwischen zahlreiche technologische Konzepte erarbeitet. In vielen Fällen fehlt jedoch ein Diskurs über die Auswirkungen der digitalen Transformation in Unternehmensbereichen wie der Beschaffung im E-Business. Die Beschaffung ist jene Unternehmensfunktion, die aufgrund zahlreicher Schnittstellen zu anderen Abteilungen und zur gesamten Wertschöpfungskette eine tragende Rolle einnimmt und dafür verantwortlich ist, Innovationen von außen in das Unternehmen zu tragen. Zahlreiche Unternehmen beschaffen ihre Produkte und Rohstoffe bereits über das internetbasierte E-Procurement. Die Tragweite von Industrie 4.0-Technologien, wie Big Data Analytics und CPS, ist aus logistischer Sicht jedoch für das bestehende E-Procurement aufgrund mangelnder Veröffentlichungen noch recht unklar. Folglich wird geklärt, wie der zukünftige operative Beschaffungsprozess, das Lieferantenmanagement und die Lieferantenauswahl nach Industrie 4.0 abgewickelt werden kann.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Gegenstand und Ziel der Arbeit
1.3 Methodische Vorgehensweise
1.4 Aufbau der Arbeit
2. Stand der Technik
2.1 Industrie 4.0 – Historischer Hintergrund
2.2 Definition und Charakteristika
2.3 Schwerpunkttechnologien
2.3.1 Cyber-physische Systeme (CPS)
2.3.2 Big Data Analytics
2.4 Beschaffung im E-Business
2.4.1 E-Procurement – Definition und Charakteristika
2.4.2 Aufgaben und Ziele
2.5 Kapitelzusammenfassung
3. Auswirkungen von Big Data Analytics und CPS auf das E-Procurement
3.1 Automatisierter Beschaffungsprozess anhand eines Fallbeispiels
3.2 Lieferketten- und Lieferantenmanagement
3.3 Lieferantenauswahl
3.4 Kritik an der zunehmenden Digitalisierung in der Beschaffung
3.5 Kapitelzusammenfassung
4. Schlussbetrachtung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Auswirkungen der Industrie 4.0-Technologien Big Data Analytics und Cyber-physische Systeme (CPS) auf die logistischen Prozesse im Bereich des E-Procurement, um das Potenzial zur Automatisierung und Effizienzsteigerung zu bewerten.
- Grundlagen der Industrie 4.0 und deren Kerntechnologien
- Definition und strategische Bedeutung des E-Procurement
- Automatisierungspotenziale durch Echtzeit-Datenverarbeitung
- Optimierung von Lieferketten und Lieferantenauswahl
- Kritische Reflexion der Herausforderungen durch Digitalisierung
Auszug aus dem Buch
3.1 Automatisierter Beschaffungsprozess anhand eines Fallbeispiels
Das E-Procurement 4.0 strebt einen vollautomatisierten Beschaffungsprozess an, um Kosten- und Zeiteinsparungen zu generieren. Wie der automatisierte Beschaffungsprozess im E-Procurement aussehen kann, wird anhand des nachfolgenden fiktiven Fallbeispiels aufgezeigt.
Die XYZ GmbH ist ein Unternehmen in der Automobilzulieferbranche, welches Automobilersatzteile produziert und vertreibt. Der Fokus des Unternehmens liegt dabei auf dem Vertrieb von Bremsscheiben und Luftfiltern. Über das E-Procurement System bezieht die XYZ GmbH ihre Luftfilter verkaufsfertig vom Lieferanten B und die Bremsscheiben werden in eigener Produktion hergestellt. Für die Produktion der Bremsscheiben sind zwei verschiedene Rohstoffe notwendig, deren Versorgung durch die Lieferanten A und B gewährleistet wird. In diesem Fallbeispiel wird die fiktive Annahme gestellt, dass der durchschnittliche Lagerbestand von Luftfiltern bei 400 Stück liegt. Der durchschnittliche Lagerbestandsanteil der Bremsscheiben beträgt 60 Stück. Ein Luftfilter hat einen Wert von 10 € und eine Bremsscheibe einen Wert von 35 €. Für die Produktion der Bremsscheiben werden, wie bereits erwähnt, zwei verschiedene Rohstoffe benötigt, die ebenfalls in der XYZ GmbH einen produktionsgesicherten Lagerbestand aufweisen. Der Wert von Rohstoff A beträgt 25 € und von Rohstoff B beträgt der Wert 15 €. Durchschnittlich belaufen sich die Lagerbestände beider Rohstoffe auf je 300 Kg. Zusammengefasst und in Abbildung 4 dargestellt, ergeben sich somit folgende Lagerbestände und Bestandswerte.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Komplexität und Volatilität der heutigen Industrie ein und leitet die Forschungsfrage bezüglich der Auswirkungen von Industrie 4.0 auf das E-Procurement ab.
2. Stand der Technik: Hier werden der historische Kontext der Industrie 4.0 sowie die Funktionsweise von CPS und Big Data Analytics erläutert und die operativen Ziele des E-Procurement definiert.
3. Auswirkungen von Big Data Analytics und CPS auf das E-Procurement: Dieses Kapitel illustriert anhand eines fiktiven Fallbeispiels die Potenziale der Digitalisierung in der Beschaffung, inklusive der Optimierung von Lieferketten und Lieferantenbewertungen.
4. Schlussbetrachtung: Die Arbeit fasst zusammen, dass eine vollautomatisierte Beschaffung erhebliche Effizienzgewinne ermöglicht, jedoch auch bedeutende Anforderungen an Qualifikationen und Datensicherheit stellt.
Schlüsselwörter
Industrie 4.0, E-Procurement, Big Data Analytics, Cyber-physische Systeme, CPS, Automatisierung, Beschaffungsprozess, Lieferantenmanagement, Lieferantenauswahl, Digitale Transformation, Logistik, Prozessoptimierung, Warenwirtschaft, Lagerbestände, Effizienzsteigerung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert, wie moderne Technologien der Industrie 4.0, namentlich Big Data Analytics und Cyber-physische Systeme (CPS), die logistischen Prozesse und Abläufe im E-Procurement verändern.
Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?
Die zentralen Themen umfassen die technologischen Grundlagen der Industrie 4.0, die Struktur und Aufgaben des E-Procurement sowie die praktische Anwendung dieser Technologien in der operativen Beschaffung.
Welches primäre Ziel verfolgt die Forschungsarbeit?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie durch den Einsatz von Industrie 4.0-Technologien eine Automatisierung des Beschaffungswesens erreicht werden kann, und gleichzeitig die damit verbundenen Herausforderungen kritisch zu beleuchten.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Seminararbeit stützt sich auf eine qualitative Forschungsmethode, die auf einer umfassenden Literaturrecherche, der Sichtung von Fachdatenbanken und einer anschließenden Relevanzbewertung basiert.
Was behandelt der Hauptteil der Arbeit?
Der Hauptteil befasst sich detailliert mit den technologischen Voraussetzungen, der Modellierung eines automatisierten Beschaffungsprozesses anhand eines Fallbeispiels sowie den Auswirkungen auf das Lieferketten- und Lieferantenmanagement.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie E-Procurement 4.0, Prozessautomatisierung, Datenanalyse in Echtzeit und strategische Lieferantenentwicklung geprägt.
Wie wird das Einsparpotenzial in dem Fallbeispiel XYZ GmbH beziffert?
Basierend auf dem Einsatz von Big Data und CPS wird für die XYZ GmbH von einem Einsparpotenzial bei den Lagerbestandskosten von etwa 30 bis 40 Prozent ausgegangen.
Welche Risiken werden im Zusammenhang mit der Digitalisierung der Beschaffung genannt?
Zu den genannten Risiken zählen der potenzielle Arbeitsplatzverlust bei Routineaufgaben, die Notwendigkeit umfangreicher Weiterbildungsmaßnahmen für Mitarbeiter sowie ungeklärte Fragen der Datensicherheit und Compliance.
- Arbeit zitieren
- Marcel Dang Van (Autor:in), 2019, Big Data Analytics und cyber-physische Systeme. Auswirkungen von Industrie 4.0-Technologien im Bereich E-Procurement, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/505865
