FIR e. V. an der RWTH Aachen
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Durch den steigenden internationalen Wettbewerb sind funktionierende, flexible und ressourcen-effiziente Supply-Chains heutzutage eine Grundvoraussetzung, um stetig steigende und sich verändernde Kundenanforderungen zu erfüllen. Ein wichtiger Faktor ist hierbei eine durchgängige Transparenz in der Supply-Chain, um zum richtigen Zeitpunkt schnelle und richtige Entscheidungen treffen zu können. Um diese Transparenz zu gewährleisten, müssen die richtigen Daten in ausreichender Qualität zur Verfügung stehen.
Die große Anzahl an unterschiedlichsten Daten, die heutzutage in den Unternehmen entlang einer Supply-Chain generiert werden, erschweren eine sinnvolle Entscheidungsfindung ohne vorherige Aufbereitung und Analyse dieser Daten.
Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Softwarelösung entwickelt werden, welche eine Darstellung der Daten in aufbereiteter Form erlaubt und somit eine Entscheidungsunterstützung für den Supply-Chain-Planer bietet. Hierbei sollen nicht nur die relevanten Daten ausgewählt und angezeigt werden, sondern auch Kennzahlen bestimmt werden, welche zu einer Entscheidungsfindung beitragen könnten.
Ein am FIR entwickeltes Konzept eines Assistenzsystems zur Entscheidungsunterstützung auf Supply-Chain-Ebene bildet die Grundlage für diese Arbeit. Durch eine Literaturrecherche soll zunächst ermittelt werden, welche bereits bestehenden Softwareprodukte bei der Entscheidungsunterstützung im Supply-Chain-Management im Einsatz sind und inwiefern diese für den Zweck dieser Arbeit in Frage kommen. Des Weiteren sollen diejenigen Kennzahlen definiert und den Fragestellungen zugeordnet werden, die für eine entscheidungsunterstützende Darstellung der Daten benötigt werden. Darauf aufbauend muss ein Softwaretool entwickelt werden, welches die Visualisierung der zuvor definierten Kennzahlen ermöglicht. Die Validierung erfolgt mithilfe von generierten „Dummy-Daten“, die die hinterlegte Datenbank mit Daten füllen.
Der Wandel in dem sich die globale Marktwirtschaft befindet stellt für viele Unternehmen eine große Herausforderung dar. Um die zunehmende Komplexität der Technologie zu meistern und mit der Geschwindigkeit des Marktes mitzuhalten beschränken sich immer mehr Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen. Das steigert die Bedeutung einer gut funktionierenden Supply-Chain. Eine Voraussetzung hierfür ist ein großer und schneller Datenstrom damit die Unternehmen schnell und flexibel auf ihr Umfeld reagieren können.
Um diese Daten zu nutzbaren Informationen verarbeiten zu können benötigt es jedoch Erfahrung und Wissen über Zusammenhänge der Daten und den Kontext in dem Sie genutzt werden sollen. Ohne dieses Wissen bleiben die großen Mengen an Daten ohne Mehrwert für das Unternehmen. Besonders wichtig zum verarbeiten von Daten, ist eine hohe Transparenz entlang der Supply-Chain.
Um Entscheidungen aufgrund der Informationen treffen zu können, muss bekannt sein, welche Daten die Entscheidungen beeinflussen. Außerdem sind die Auswirkungen von Entscheidungen untereinander von großer Bedeutung. Es ist entscheidend
zu wissen ob Entscheidungen andere Entscheidungen entlang der Supply-Chain beeinflussen oder voraussetzen.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Wechselwirkungen zwischen Entscheidungen in der Beschaffung. Ziel ist es, die Entscheidungen, die im Beschaffungsprozess anfallen, zu charakterisieren um mögliche zusammenhänge und Abhängigkeiten
aufzuzeigen.
Zunächst wird der Grundlegende Aufbau einer Entscheidung beschrieben und bereits bestehende Ansätze zur Charakterisierung von Entscheidungen recherchiert.
Darauf folgt die Beschreibung der Beschaffung als Teil der Supply-Chain und die Abgrenzung von anderen Funktionsbereichen eines Unternehmens. Dabei werden Verbindungen und Abhängigkeiten zu anderen Unternehmensteilen und Markteilnehmern
aufgezeigt und die anfallenden Entscheidungen in der Beschaffung herausgearbeitet und beschrieben.
Auf Grundlage des Aufbaus von Entscheidungen, bestehenden Ansätzen und dem Wissen über den Funktionsbereich der Beschaffung werden anschließend Merkmale von Entscheidungen im Bereich Beschaffen herausgearbeitet und für jedes
Merkmal spezifische Ausprägungen definiert. Diese Merkmale und Ausprägungen werden in einem Morphologischen Kasten zusammengetragen.
Die herausgearbeiteten Entscheidungen in der Beschaffung werden mit Hilfe des Morphologischen Kasten bewertet. Dies geschieht durch eine begründete Einordnung der erarbeiteten Entscheidungen in eine der Ausprägungen jedes Merkmals.
Zur Auswertung der Bewertung wird ein hierarchischer Clusteralgorithmus benutzt. Hierbei werden immer die beiden ähnlichsten Entscheidungen zu einem Cluster zusammengefasst. Nach und nach entstehen somit Gruppen verschiedene
Cluster von Entscheidungen.
The global automotive industry is undergoing a major shift from the combustion engines to a wide variety of propulsion technologies. It is further pooled with Industry 4.0, which has lead to a large volatility in technolgical innovations and ambiguity in the product life cycles.
This uncertainty has lead to a rapidly changing demands for the existing products and services. It is causing difficulty in planning yearly demand quantities with suppliers. In many cases, tier-1 suppliers are unable to actually purchase the quantities for which they reserve a particular capacity of its sub-suppliers during annual sourcing agreements. Companies need to improve their flexibility to adapt to such unpredictable market situations by preparing for quantity or product changes.
Before setting a target for a desired flexibility level, the exisiting situation should be assessed. Therefore, this thesis aims to develop a method to assess the flexibility of suppliers in terms of product mix, volume deviations and delivery compliance. A quantification model is derived, which will be applicable for a wide range of suppliers. The model will enable the comparison of different suppliers during new sourcing decisions, as well as the identifcation of the exisiting suppliers that have room for improvement.
Various factors that affect supplier flexibility are identified through literarure research and personal interviews with different employees having supplier specific roles within Rober Bosch GmbH. These factors are analysed through a ‘WHAT-WHY-HOW’ analysis and only those factors are considered which can be coherently quantified. Based on their significance in the overall flexibility, these focus factors are given particular weightages and then quantified for each suppliers using the available data. The resultant of the scored factors will yield a number that indicates the flexibility index for a corresponding supplier. The developed model will be tested using Robert Bosch GmbH as an example.