Big Data im Supply-Chain-Management von Industrieunternehmen - Oesterwind, Patrick
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Industriebetriebslehre, Note: 1,0, Europäische Fachhochschule Brühl (-), Veranstaltung: General Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, die Mehrwerte für das SCM herauszuarbeiten, welche durch den Einsatz von Big Data im Wertschöpfungsprozess geschaffen werden können. Damit dieses Ziel erreicht werden kann, muss der Begriff Big Data zunächst charakterisiert und die damit verbundenen Technologien vorgestellt werden. Darauf aufbauend muss der Wertschöpfungsprozess in einem klassischen SCM untersucht werden, um ein…mehr

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Produktbeschreibung
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Industriebetriebslehre, Note: 1,0, Europäische Fachhochschule Brühl (-), Veranstaltung: General Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, die Mehrwerte für das SCM herauszuarbeiten, welche durch den Einsatz von Big Data im Wertschöpfungsprozess geschaffen werden können. Damit dieses Ziel erreicht werden kann, muss der Begriff Big Data zunächst charakterisiert und die damit verbundenen Technologien vorgestellt werden. Darauf aufbauend muss der Wertschöpfungsprozess in einem klassischen SCM untersucht werden, um ein mögliches Einsatzszenario für Big Data zu identifizieren. Dazu werden die Elemente des Wertschöpfungsprozesses in einer Supply Chain betrachtet, um Problemfaktoren gegenüber den sich veränderten Erfordernissen aufzuzeigen. Entlang dieses Prozesses und den identifizierten Problemfaktoren wird Big Data auf seine Einsatzmöglichkeiten untersucht. So kann eruiert werden, wie Big Data im SCM zielführend eingesetzt werden kann, um eine Verbesserung im Bereich der Problemfaktoren zu bewirken und folglich Mehrwerte für den Wertschöpfungsprozess zu schaffen. Unternehmerische Entscheidungen werden immer häufiger auf Grundlage der Erkenntnisse aus Datenanalysen getroffen. Eine nutzbringende Erhebung und Analyse dieser Datenmengen wird für Unternehmen jedoch zunehmend schwieriger, um daraus wertschöpfende Informationen ableiten zu können. Damit aus diesen Datenmengen ein wirtschaftlicher Nutzen gewonnen werden kann, müssen bestehende Strukturen überarbeitet und die Möglichkeiten der Datenverarbeitung und Informationsgewinnung in unternehmerische Prozesse integriert werden. Diese Arbeit thematisiert die daraus resultierende Problemstellung für das Supply-Chain-Management (SCM) in Industrieunternehmen. Eine effiziente Gestaltung des SCM entlang der Wertschöpfungskette trägt maßgeblich zum unternehmerischen Erfolg bei. Im Vergleich zu reinen Handelsunternehmen obliegt dem SCM in Industrieunternehmen zusätzlich die Steuerung der Produktion und die Abstimmung der Fertigungsmengen auf den nachgefragten Absatz. Die Erfolgsfaktoren dieses Bereiches basieren auf einer bis ins Detail abgestimmten Planung im gesamten Wertschöpfungsprozess. Diese Planung beruht auf dem Austausch von Informationen und Daten sowie der Integration und Nutzung der bereitstehenden Informationssysteme. Dennoch besteht im SCM oftmals ein erhebliches Informationsdefizit. Durch unterschiedliche Datenquellen und deren Schnelllebigkeit, wird die Menge der potentiell nutzbringenden Daten größer, komplexer und unstrukturierter.
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