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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Die Digitale Wertschöpfungskette: Künstliche Intelligenz im Einkauf und Supply Chain Management

verfasst von : Christian Heinrich, Gregor Stühler

Erschienen in: Fallstudien zur Digitalen Transformation

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) erweist sich als mächtige und reife Technologie. Es sind große Datenmengen mit unternehmensrelevantem Bezug verfügbar und diese vervielfachen sich permanent. Dabei handelt es sich sowohl um unternehmensinterne Daten, die bisher als „Datenschätze“ mit jahrelangen Erfahrungswerten bezeichnet wurden, als auch um strukturierte sowie unstrukturierte Daten, die außerhalb des Unternehmens im weltweiten Netz nutzbar sind. Da der Informationsvorsprung immer entscheidend für wirtschaftlichen Erfolg gewesen ist, werden diejenigen Unternehmen wettbewerbsstärker sein, die die relevanten Daten unmittelbar in die unternehmerischen Entscheidungsprozesse einfließen lassen. Die Möglichkeiten der Nutzung aktueller und spezifischer Daten bei Einkaufsverhandlungen, dem kurzfristigen Auffinden einer Alternative für einen ausgefallenen Lieferanten, dem Aufbau eines neuen Innovationslieferanten oder der Risikoüberwachung der Lieferantenkette steigen ebenfalls ständig an. Machbar wird dies durch den Einsatz einer lernfähigen KI, die Kunden-Lieferanten-Beziehungen und viele dazugehörige Datenquellen analysiert und durch Algorithmen für das jeweilige Unternehmen und den Einkäufer sowie Supply-Chain-Manager als valide Handlungsempfehlung aufbereitet. Im Folgenden werden theoretische Hintergründe zu KI und Deep-Learning-Algorithmen vermittelt und zugleich ihre Anwendung im Feld der Supply Chain an einem Praxisbeispiel illustriert.

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Literatur
Zurück zum Zitat Christopher, M. (2005). Logistics and supply chain management: Creating value-added networks. London: Pearson Education. Christopher, M. (2005). Logistics and supply chain management: Creating value-added networks. London: Pearson Education.
Zurück zum Zitat Cormen, T., et al. (2001). Introduction to algorithms. Cambridge: MIT Press. Cormen, T., et al. (2001). Introduction to algorithms. Cambridge: MIT Press.
Zurück zum Zitat Kruse, R., & Borchelt, C. (2015). Computational Intelligence: Eine methodische Einführung in Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze. New York: Springer. Kruse, R., & Borchelt, C. (2015). Computational Intelligence: Eine methodische Einführung in Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze. New York: Springer.
Zurück zum Zitat Russel, S. J., & Norvig, P. (2009). Artificial intelligence. A modern approach (3. Aufl.). Upper Saddle River: Prentice Hall. Russel, S. J., & Norvig, P. (2009). Artificial intelligence. A modern approach (3. Aufl.). Upper Saddle River: Prentice Hall.
Zurück zum Zitat Scoutbee. (2017). Eigene Abbildungen. Erstellt 30.4.2017. Scoutbee. (2017). Eigene Abbildungen. Erstellt 30.4.2017.
Zurück zum Zitat Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., & Simchi-Levi, E. (2004). Managing the supply chain: The definitive guide for the business professional. New York: McGraw Hill Companies. Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., & Simchi-Levi, E. (2004). Managing the supply chain: The definitive guide for the business professional. New York: McGraw Hill Companies.
Metadaten
Titel
Die Digitale Wertschöpfungskette: Künstliche Intelligenz im Einkauf und Supply Chain Management
verfasst von
Christian Heinrich
Gregor Stühler
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-18745-3_4

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