Verbesserung der Supply Chain Resilienz im strategischen Einkauf durch Künstliche Intelligenz

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Masterarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1, Kalaidos Fachhochschule Schweiz, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit untersucht, wie Künstliche Intelligenz als Tool gezielt im strategischen Einkauf eingesetzt werden kann, um die Supply Chain Resilienz zu stärken. Es wird aufgezeigt, wie die Eigenschaften von Künstlicher Intelligenz neben Effizienzsteigerung und Automatisierung auch zur Erhöhung der Supply Resilienz genutzt werden können. In der Master Thesis wird ein Model entwickelt, in dem Künstliche Intelligenz im Einkauf die verschiedenen Schlüsselfaktoren der Supply Chain stärkt und eine erste Potentialabschätzung durchgeführt, welche Anwendungen besonders vielversprechend sind. Aktuelle Entwicklungen wie der Krieg in der Ukraine, weltweite Nahrungsmittelkrise oder Covid-19 zeigen eindrücklich auf, wie verletzlich unsere Lieferketten sind. Supply Chain Resilienz steht deshalb wieder ganz oben auf der Agenda der Unternehmungen. Der strategische Einkauf ist aufgrund der immer größeren externen Wettschöpfung stark gefordert. Doch wie können die immer mehr zur Verfügung stehenden Daten zielführend genützt werden, um die Resilienz zu erhöhen?