Filtern
Dokumenttyp
Sprache
- Deutsch (16)
- Englisch (6)
- Mehrsprachig (2)
Gehört zur Bibliographie
- nein (24)
Schlagworte
- 02 (4)
- Adaptability (1)
- Data sharing (1)
- Data-driven decision (1)
- Datenaustausch (2)
- Datenqualität (1)
- Datenökosystem (1)
- Digitaler Schatten (2)
- Disruptions (1)
- End-2-End-Transparenz (1)
Institut / FIR-Bereiche
Numerous start-ups and now even some major corporates are currently trying to improve visibility and foresight in the manufacturing industry through connected supply chains, or in other words, through increased data sharing. This study strives to support companies in leveraging the potential of increased data sharing in supply chain collaborations. Despite the great potential of digitizing manufacturing and automated data sharing throughout the supply chain, most companies are not yet able or willing to implement this kind of openness. The main reason for this lack of transparency in the supply chain is the high complexity and high cost of the required interfaces. In practice, instead of automated and extensive data sharing, companies exchange spreadsheets and PDFs with minimum information. This study supports companies in the pre-stage before automated data sharing is technically implemented. We find that building trustful relationships is a necessary step towards extended and automated data sharing. Moreover, we find that social capital provides a means to partially compensate for a lack of automation in terms of shortening lead times and dealing with disruptions. Introducing a supply chain collaboration typology and showcasing descriptive and qualitative results for 36 firms, we show how to navigate the frontend of the Internet of Production.
Schwerwiegende Gesundheits- und Wirtschaftskrisen wie die Weltfinanzkrise (ab 2007) oder die Covid-19-Pandemie im Jahr 2020 haben aufgezeigt, in welch turbulentem Umfeld sich die globalisierte Welt heutzutage befindet und wie schnell gewohnte Abläufe in Wertschöpfungsketten unterbrochen und angepasst werden müssen. Die alltäglichen Anforderungen in dem sich immer schneller wandelnden digitalen Zeitalter wachsen stetig und sind komplexer denn je.
Unternehmen sind angehalten, immer kurzzyklischer auf sich ändernde
Bedingungen und Störungen zu reagieren und strategische Entscheidüngen
zur Gestaltung von Wertschöpfungsketten zu treffen. Nur mithilfe
einer umfassenden Datengrundlage und -kommunikation kann die strategische Planung der Supply-Chain effektiv erfolgen und somit die benötigte Robustheit und Agilität ermöglicht werden.
Durch die Globalisierung haben sich in den letzten Jahrzehnten überwiegend internationale und hochkomplexe Lieferketten entwickelt. Nationale und internationale Herausforderungen, wie beispielsweise der Brexit, die Corona-Pandemie, Handelskriege und Protektionismus oder auch verschiedene Naturkatastrophen haben in der Vergangenheit gezeigt, dass die Relevanz eines ganzheitlichen Supply-Chain-Risikomanagements durch den Anstieg der Komplexität in den Lieferketten stark gestiegen ist.
Die andauernde Globalisierung stellt Unternehmen weiterhin vor erhebliche Herausforderungen. Während sich zum einen die Wettbewerbssituation verschärft, steigen zum anderen die Kundenansprüche. Um dem Kundenwunsch nach individuellen Produkten gerecht zu werden, differenzieren Unternehmen ihr Produktangebot. Gleichzeitig erlaubt die fortschreitende Vernetzung eine höhere Innovationsgeschwindigkeit, die u. a. eine Verkürzung der Produktlebenszyklen bewirkt. Dieser Anstieg an zeitgleich zu erbringenden Leistungen sorgt für immer komplexere Unternehmensprozesse und Wertschöpfungsketten. Auch die zunehmende Anzahl an Partnern und Dienstleistungen sowie deren beständiger Wechsel steigern die Komplexität und damit den Koordinationsbedarf in Supply-Chains. Dieser Aufwand nimmt dabei mit steigender Anzahl der Faktoren exponentiell zu. Darüber hinaus rufen die steigende Anzahl an IT-Systemen sowie deren Änderungsgeschwindigkeit hochkomplexe und dynamische Strukturen hervor. Insbesondere die wechselseitigen Beziehungen zwischen den genannten Einflussfaktoren führen zu einem intransparenten Gesamtsystem.