Big Data im Supply-Chain-Management von Industrieunternehmen

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Industriebetriebslehre, Note: 1,0, Europ鄜sche Fachhochschule Brl (-), Veranstaltung: General Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, die Mehrwerte f das SCM herauszuarbeiten, welche durch den Einsatz von Big Data im Wertsch鞿fungsprozess geschaffen werden k霵nen. Damit dieses Ziel erreicht werden kann, muss der Begriff Big Data zun踄hst charakterisiert und die damit verbundenen Technologien vorgestellt werden. Darauf aufbauend muss der Wertsch鞿fungsprozess in einem klassischen SCM untersucht werden, um ein m鐷liches Einsatzszenario f Big Data zu identifizieren. Dazu werden die Elemente des Wertsch鞿fungsprozesses in einer Supply Chain betrachtet, um Problemfaktoren gegener den sich ver鄚derten Erfordernissen aufzuzeigen. Entlang dieses Prozesses und den identifizierten Problemfaktoren wird Big Data auf seine Einsatzm鐷lichkeiten untersucht. So kann eruiert werden, wie Big Data im SCM zielfrend eingesetzt werden kann, um eine Verbesserung im Bereich der Problemfaktoren zu bewirken und folglich Mehrwerte f den Wertsch鞿fungsprozess zu schaffen. Unternehmerische Entscheidungen werden immer h酳figer auf Grundlage der Erkenntnisse aus Datenanalysen getroffen. Eine nutzbringende Erhebung und Analyse dieser Datenmengen wird f Unternehmen jedoch zunehmend schwieriger, um daraus wertsch鞿fende Informationen ableiten zu k霵nen. Damit aus diesen Datenmengen ein wirtschaftlicher Nutzen gewonnen werden kann, msen bestehende Strukturen erarbeitet und die M鐷lichkeiten der Datenverarbeitung und Informationsgewinnung in unternehmerische Prozesse integriert werden. Diese Arbeit thematisiert die daraus resultierende Problemstellung f das Supply-Chain-Management (SCM) in Industrieunternehmen. Eine effiziente Gestaltung des SCM entlang der Wertsch鞿fungskette tr輍t ma geblich zum unternehmerischen Erfolg bei. Im Vergleich zu reinen Handelsunternehmen obliegt dem SCM in Industr