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37,35 €ISBN 978-3-8191-0079-6156 pages30 figuresGermanReference book
August 2026
eBook (PDF)
Philipp Kerler
Potenziale der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Supply Chain Risk Management
Eine Analyse von Schnittstellen und Einsatzmöglichkeiten
Um den Anforderungen der digitalen Geschäftswelt zu begegnen, sind innovative Lösungen im Supply Chain Risk Management (SCRM) notwendig. Künstliche Intelligenz (KI) gilt dabei als vielversprechendes Instrument. Es gibt jedoch Unsicherheit über deren Potenziale und Anwendungsmöglichkeiten. Diese Arbeit untersucht, wie KI im SCRM eingesetzt werden kann.
Zunächst werden die Grundlagen von SCRM und KI sowie der aktuelle Forschungsstand dargestellt. Darauf aufbauend werden Hypothesen zum Einsatz von KI in der deskriptiven, prädiktiven und präskriptiven Analyse sowie zur Automatisierung formuliert. Zwei strukturierte Literaturrecherchen analysieren die funktionalen Potenziale von KI und die Herausforderungen eines resilienten SCRM, die den einzelnen Phasen des Prozesses zugeordnet werden.
Die Ergebnisse zeigen, wie KI gezielt im SCRM-Prozess eingesetzt werden kann. Besonders relevante Anwendungsfälle sind Datenextraktion aus Big Data, prädiktive und präskriptive Analysen, Anomalieerkennung, Automatisierung sowie Clustering und Klassifikation. Diese Anwendungen helfen, Risiken frühzeitig zu erkennen, Prozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Zunächst werden die Grundlagen von SCRM und KI sowie der aktuelle Forschungsstand dargestellt. Darauf aufbauend werden Hypothesen zum Einsatz von KI in der deskriptiven, prädiktiven und präskriptiven Analyse sowie zur Automatisierung formuliert. Zwei strukturierte Literaturrecherchen analysieren die funktionalen Potenziale von KI und die Herausforderungen eines resilienten SCRM, die den einzelnen Phasen des Prozesses zugeordnet werden.
Die Ergebnisse zeigen, wie KI gezielt im SCRM-Prozess eingesetzt werden kann. Besonders relevante Anwendungsfälle sind Datenextraktion aus Big Data, prädiktive und präskriptive Analysen, Anomalieerkennung, Automatisierung sowie Clustering und Klassifikation. Diese Anwendungen helfen, Risiken frühzeitig zu erkennen, Prozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Keywords: KI; Künstlicher Intelligenz; AI; Artificial intelligence; Supply Chain Management,; SCM; Supply Chain Risikomanagement; Supply Chain Risk Management; SCRM; Risikomanagement; Risk Management
Augsburger Hochschulschriften für optimierte Wertschöpfung
Edited by Michael Krupp, Peter Richard and Florian Waibel, Augsburg
Volume 7
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Print version: 978-3-8191-0105-2
DOI 10.2370/9783819100796
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