Abstract
Komplexität und Unsicherheit entlang Lieferketten kann durch datengestützte Verfahren beherrschbarer gemacht werden. Besonders Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) können zur Analyse großer Datenmengen von Unternehmen herangezogen werden. Als Ergebnis lässt sich ein strategisches Supply-Chain-Risikomanagement zum Monitoring verschiedener Risikoquellen aufsetzen. In diesem Kontext liefert dieser Beitrag einen systematischen Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten von KI-Verfahren.
| Titel in Übersetzung | Strategic Supply Chain Risk Management : Artificial Intelligence and Big Data to Support Strategic Supply Chain Risk Management |
|---|---|
| Originalsprache | Deutsch |
| Zeitschrift | ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb |
| Jahrgang | 117 |
| Ausgabenummer | 5 |
| Seiten (von - bis) | 349-353 |
| Seitenumfang | 5 |
| ISSN | 0947-0085 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Erschienen - 30.05.2022 |
Bibliographische Notiz
Publisher Copyright:© 2022 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany.
Fachgebiete und Schlagwörter
- Ingenieurwissenschaften
- Analytics
- Artificial Intelligence
- Big Data
- Machine Learning
- Resilience
- Strategic Risk Management
- Supply Chain Risk Management
ASJC Scopus Sachgebiete
- Strategie und Management
- Ingenieurwesen (insg.)
- Managementlehre und Operations Resarch
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Strategisches Supply-Chain-Risikomanagement: Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Big Data zur Unterstützung des strategischen Supply-Chain-Risikomanagements“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Dieses zitieren
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver