Affiliation:
1. Leuphana Universität Lüneburg Institut für Produkt- und Prozessinnovation (PPI) Universitätsallee 1, 21335 Lüneburg Germany
Abstract
Abstract
Komplexität und Unsicherheit entlang Lieferketten kann durch datengestützte Verfahren beherrschbarer gemacht werden. Besonders Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) können zur Analyse großer Datenmengen von Unternehmen herangezogen werden. Als Ergebnis lässt sich ein strategisches Supply-Chain-Risikomanagement zum Monitoring verschiedener Risikoquellen aufsetzen. In diesem Kontext liefert dieser Beitrag einen systematischen Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten von KI-Verfahren.
Subject
Management Science and Operations Research,Strategy and Management,General Engineering
Reference34 articles.
1. Allianz Global Corporate & Specialty SE (Hrsg.): Allianz Risk Barometer 2021. Online unter https://www.allianz.com/content/dam/onemarketing/azcom/Allianz_com/economic-research/publications/specials/en/2021/january/Allianz-RiskBarometer-2021.pdf[Abrufam11.07.2021]
2. Christopher, M.; Peck, H.: Building the Resilient Supply Chain. The International Journal of Logistics Management 15 (2004) 2, S. 1–14 DOI: 10.1108/09574090410700275
3. Lasch, R.: Strategisches und Operatives Logistikmanagement: Prozesse. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden 2021 DOI: 10.1007/978-3-658-33373-7
4. Elfgen, R.: Aufgaben und Instrumente des strategischen Risikomanagements. In: Hölscher, R.; Elfgen, R. (Hrsg.): Herausforderung Risikomanagement – Identifikation, Bewertung und Steuerung industrieller Risiken. Gabler Verlag, Wiesbaden 2002, S. 205–224 DOI: 10.1007/978-3-322-82372-4_11
5. Romeike, F.; Hager, P.: Erfolgsfaktor RisikoManagement 4.0. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden 2020 DOI: 10.1007/978-3-658-29446-5
Cited by
1 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献