Disruptive Ereignisse wie die Corona-Pandemie zeigen, dass Transparenz und Prozessalternativen für eine schnelle Erholung von CKD-Produktionsnetzwerken notwendig sind. Dies bedingt eine fortlaufende Anpassung der Prozesse durch Gestaltungsoptionen, um die Versorgungssicherheit durch Robustheit des Servicelevels zu gewährleisten. Die Autorin erarbeitet daher einen Gestaltungsrahmen der Supply-Chain-Robustheit. Dieser sieht zunächst eine Entscheidungsunterstützung zur Identifikation, Auswahl und Konfiguration von Gestaltungsoptionen vor. Zur Prüfung der Verbesserung der Robustheit des Servicelevels schließt sich eine angepasste, multivariate Prozessfähigkeitsanalyse an. Es entsteht ein Robustheitsindex, der Gestaltungsoptionen für ein CKD-Produktionsnetzwerk unter Risiken vergleicht. Eine Fallstudie der Automobilindustrie dient der Anwendung und Validierung des entwickelten Ansatzes zur Bewertung und Verbesserung der Robustheit des Servicelevels. In Kombination mit einem zusätzlichen Stabilitätsindex bietet der Robustheitsindex eine Grundlage zur Entscheidungsfindung mit Künstlicher Intelligenz.
Tabella dei contenuti
Motivation zur Bewertung der Robustheit des Servicelevels.- Bedeutung der Robustheit des Servicelevels in CKD-Produktionsnetzwerken unter Risiken.- Methodische Ansätze für die Ausgestaltung einer Bewertung und Verbesserung der Robustheit des Servicelevels in CKD-Produktionsnetzwerken unter Risiken.- Bewertung und Verbesserung der Robustheit des Servicelevels in CKD-Produktionsnetzwerken unter Risiken.- Anwendung und Validierung der Bewertung und Verbesserung der Robustheit des Servicelevels anhand einer Fallstudie eines automobilen CKD-Produktionsnetzwerks.- Resümee, Resultate und Ausblick.
Circa l’autore
Saskia Sardesai ist stellvertretende Abteilungsleiterin und arbeitet als Senior Scientist in der Abteilung Supply Chain Engineering am Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik. Sie forscht im stetigen Austausch mit der Praxis an der Resilienz von globalen Produktionsnetzwerken und der Bewertung von Robustheit durch Simulation und Künstliche Intelligenz.
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