Big Data im Supply-Chain-Management von Industrieunternehmen [German]

By: Oesterwind, Patrick

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Industriebetriebslehre, Note: 1,0, Europ ische Fachhochschule Br hl (-), Veranstaltung: General Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, die Mehrwerte f r das SCM herauszuarbeiten, welche durch den Einsatz von Big Data im Wertsch pfungsprozess geschaffen werden k nnen. Damit dieses Ziel erreicht werden kann, muss der Begriff Big Data zun chst charakterisiert und die damit verbundenen Technologien vorgestellt werden. Darauf aufbauend muss der Wertsch pfungsprozess in einem klassischen SCM untersucht werden, um ein m gliches Einsatzszenario f r Big Data zu identifizieren. Dazu werden die Elemente des Wertsch pfungsprozesses in einer Supply Chain betrachtet, um Problemfaktoren gegen ber den sich ver nderten Erfordernissen aufzuzeigen. Entlang dieses Prozesses und den identifizierten Problemfaktoren wird Big Data auf seine Einsatzm glichkeiten untersucht. So kann eruiert werden, wie Big Data im SCM zielf hrend eingesetzt werden kann, um eine Verbesserung im Bereich der Problemfaktoren zu bewirken und folglich Mehrwerte f r den Wertsch pfungsprozess zu schaffen. Unternehmerische Entscheidungen werden immer h ufiger auf Grundlage der Erkenntnisse aus Datenanalysen getroffen. Eine nutzbringende Erhebung und Analyse dieser Datenmengen wird f r Unternehmen jedoch zunehmend schwieriger, um daraus wertsch pfende Informationen ableiten zu k nnen. Damit aus diesen Datenmengen ein wirtschaftlicher Nutzen gewonnen werden kann, m ssen bestehende Strukturen berarbeitet und die M glichkeiten der Datenverarbeitung und Informationsgewinnung in unternehmerische Prozesse integriert werden. Diese Arbeit thematisiert die daraus resultierende Problemstellung f r das Supply-Chain-Management (SCM) in Industrieunternehmen. Eine effiziente Gestaltung des SCM entlang der Wertsch pfungskette tr gt ma geblich zum unternehmerischen Erfolg bei. Im Vergleich zu reinen Handelsunternehmen obliegt dem SCM in Industr

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3346942791
• ISBN13: 9783346942791
• Release Date: September 2023
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 74 Pages
• Weight: 0.24 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 5.8" x 8.3"