Fraunhofer-Gesellschaft

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Data Analytics in der Supply Chain

White Paper, Mathematik revolutioniert die Supply-Chain - Analytics schafft neue Werte und Wettbewerbsvorteile
 
: Bärmann, Andreas; Mehringer, Julius; Menden, Christian; Neumann, Ursula; Schemm, Julia; Schneider, Oskar; Sonnleitner, Benedikt; Weissenbäck, Markus
: Pflaum, Alexader; Fischer, Roland

:
Volltext urn:nbn:de:0011-n-6426426 (7.1 MByte PDF)
MD5 Fingerprint: cb3bb8c5996e5068e484db92975d191c
Erstellt am: 3.11.2021


Erlangen: Fraunhofer IIS, 2021, 49 S.
Deutsch
Bericht, Elektronische Publikation
Fraunhofer IIS ()
Supply Chain; data analytics

Abstract
Im Supply Chain Management erfährt das Forschungsgebiet Data Analytics eine wachsende Aufmerksamkeit. In den letzten Jahren erfassen die Unternehmen in diesen Lieferketten immer durchgängiger die relevanten Prozessdaten und der verfügbaren Rechenleistung sind kaum noch Grenzen gesetzt. Eine Vision wird also langsam Wirklichkeit: Immer mehr Entscheidungen entlang der Lieferkette können (teil-) automatisiert auf Basis von Daten solide getroffen werden. Dabei helfen Analytics-Methoden. Dieses Whitepaper gibt eine Übersicht über gängige Analytics-Methoden und betrachtet ihre Anwendungsfälle im Supply Chain Management. In Beispielen aus der Praxis wird der Stand der Technik erläutert und ein Ausblick auf künftige Forschungs- und Entwicklungsfelder entlang der Wertschöpfungsketten gegeben. Bei den Methoden und ihre Anwendungen im Supply Chain Management wird unter Machine Learning und mathematischer Optimierung unterschieden.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-642642.html