Digital-Production-Management. Künstliche Intelligenz und Robotik-Prozess-Automation in der Supply-Chain und im Beschaffungswesen

Masterarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 2,3, Leuphana Universität Lüneburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, aufzuzeigen, welche Bereiche durch neue Ansätze wie künstliche Intelligenz und Robotik-Prozess-Automation in der Supply-Chain und im Einkauf optimiert werden können. Darüber hinaus wird dargelegt, welche Herausforderungen und Hindernisse auftreten können, die einer Umsetzung der genannten Ansätze in der Praxis entgegenstehen. Der Begriff 'digitale Transformation' beschreibt einen Veränderungsprozess durch die Nutzung moderner datengetriebener Ansätze wie unter anderem Big Data, Cloud-Computing und Internet der Dinge (IoT). 'Industrie 4.0' wird hierbei oft als Oberbegriff verwendet. Die industriellen Wertschöpfungsketten können mithilfe der genannten neuen Ansätze Ressourcen effizient nutzen und die Automatisierung kann in allen Bereichen des Unternehmens gefördert werden. Im Zusammenhang mit der Logistik haben diese Ansätze eine große Bedeutung. Potenzielle Ziele sind eine höhere Effizienz, bessere Termintreue, größere Kundenbindung und kürzere Durchlaufzeiten. Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik-Prozess-Automation (RPA) kann dieser Prozess noch besser, schneller und einfacher durchgeführt werden. Viele Industrieunternehmen haben sich entschieden, bei diesem Wandel als Wegbereiter aufzutreten, um die Vorteile neuer Technologien und die sich bietenden Möglichkeiten wie Vernetzung, Agilität und Effizienz zu nutzen, um damit ihre digitale Reife zu erhöhen und ihre Wettbewerbsposition zu stärken. Vielen von ihnen ist es bisher jedoch aufgrund von Unsicherheiten im Rahmen des Veränderungsprozesses oder hoher Investitionen in die IT-Infrastrukturen nicht gelungen, diesen Wandel zu vollziehen.