Entwurf eines Reifegradmodells zur Integration von Business Analytics im Bestandsmanagement

Autor/innen

  • Matthias Brüggenolte Lehrstuhl für Unternehmenslogistik, Fakultät Maschinenbau, TU Dortmund
  • Markus Stute Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Dortmund
  • Christoph Besenfelder Lehrstuhl für Unternehmenslogistik, Fakultät Maschinenbau, TU Dortmund; Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Dortmund

DOI:

https://doi.org/10.2195/lj_NotRev_brueggenolte_de_201811_01

Schlagworte:

Bestandsmanagement, Big Data, Business Analytics, Reifegradmodell, Vorgehensmodell

Abstract

Die volatilen Geschäftsumgebungen von produzierenden Unternehmen stellen besondere Anforderungen an das Bestandsmanagement und verlangen fundierte und schnelle Entscheidungen der Unternehmen. Essentiell hierfür ist der Einsatz von Big Data und Business Analytics zu Analyse- und Prognosezwecken und zur Grundlage für letztlich autonome Entscheidungen. In dieser Arbeit wird ein Reifegradmodell entwickelt, das auf wichtigen technologischen, personellen und prozessualen Voraussetzungen für den Einsatz von Business Analytics basiert und produzierenden Unternehmen zur Bewertung und Weiterentwicklung ihres Bestandsmanagements dient.

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Veröffentlicht

09.11.2018

Zitationsvorschlag

Brüggenolte, M., Stute, M., & Besenfelder, C. (2018). Entwurf eines Reifegradmodells zur Integration von Business Analytics im Bestandsmanagement. Logistics Journal: Editorial-Reviewed. https://doi.org/10.2195/lj_NotRev_brueggenolte_de_201811_01