Advertisement

Neue Anwendungsmöglichkeiten für das Risikomanagement durch den Einsatz von Big Data – Zwei Fallbeispiele

  • Meike SchröderEmail author
  • Karsten Findeis
  • Hagen Späth
Chapter

Zusammenfassung

Durch die immer komplexer werdenden Strukturen, Prozesse sowie Abhängigkeiten innerhalb der Wertschöpfungsketten ist ihre Verwundbarkeit gegenüber Risiken in den vergangenen Jahren stark gestiegen. Dabei können Risiken unterschiedlichen Ursprungs sein und dementsprechend verschiedenartige Auswirkungen haben (Christopher und Peck 2004). Einschneidende Ereignisse, wie Naturkatastrophen oder Terroranschläge, hatten z.B. in der Vergangenheit zeitweise vollständige Unterbrechungen von Lieferketten zur Folge.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. Al-Khazrage, Lyth, Die Roboter kommen nicht – sie sind da, Wie Künstliche Intelligenz das Risikomanagement verbessert, Das Governance Magazin, Ausgabe 4, Oktober 2018, S. 54- 59.Google Scholar
  2. Ärzteblatt (2014): Impfstoff gegen Ebola- und Marburgvirus besteht Test in Afrika, https://www.aerzteblatt.de/nachrichten/61308/Impfstoff-gegen-Ebola-und-Marburgvirusbesteht-Test-in-Afrika, abgerufen am 22. 11.2018.
  3. Bauernhansl, T.; Ten Hompel, M., Vogel-Heuser, B. (2014): Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik: Anwendung, Technologien und Migration, Wiesbaden: Springer Vieweg.Google Scholar
  4. Beierle, C.; Kern-Isberner, G. (2003): Methoden wissensbasierter Systeme. Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen, Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden.Google Scholar
  5. BMVI (Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur) (2018): IMO beschließt Strategie zur Reduktion von CO2-Emissionen der internationalen Seeschifffahrt, https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/WS/reduktion-emissionen-internationaleseeschifffahrt. html, abgerufen am 22. 11.2018.
  6. Burger, A.; Buchhart, A. (2002): Risiko-Controlling, München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag.Google Scholar
  7. Christopher, M.; Peck, H. (2004): Building the Resilient Supply Chain. In: International Journal of Logistics Management, Vol. 15, No. 2, pp. 1-13.Google Scholar
  8. Deutscher Bundestag (2018): Sachbericht. Maßnahmen zur Minderung von Emissionen in der Schifffahrt. Alternative Kraftstoffe und Antriebe, https://www.bundestag.de/blob/559626/b136948e9897d506d321fb4fca5ca00c/wd-8-032-18-pdf-data.pdf, abgerufen am 22.11.2018.
  9. Die Zeit (2018): Ebola, https://www.zeit.de/thema/ebola, abgerufen am 22.11.2018
  10. Diederichs, M. (2012): Risikomanagement und Risikocontrolling. Verlag Franz Vahlen: München.Google Scholar
  11. Dorschel, J. et al. (2015): Wirtschaft, in: J. Dorschel (Hrsg.), Praxishandbuch Big Data, Springer Gabler: Wiesbaden, S. 15-166.Google Scholar
  12. Findeis, K. (2018): Praktische Möglichkeiten und Grenzen der Harmonisierung von Risikomanagement und Controlling, in: Vernetzung von Risikomanagement und Controlling, Grundlagen – Praktische Aspekte – Synergiepotenziale, Risk Management Association e.V./ Internationaler Controller Verein e.V. (Hrsg.), Berlin: Erich Schmidt Verlag.Google Scholar
  13. Findeis, K.; Maron, C. (2018): Die Vernetzung von Risikomanagement und Controlling am praktischen Beispiel der Risikotragfähigkeitsermittlung, in: Vernetzung von Risikomanagement und Controlling, Grundlagen – Praktische Aspekte – Synergiepotenziale, Risk Management Association e.V. / Internationaler Controller Verein e.V. (Hrsg.), Berlin: Erich Schmidt VerlagGoogle Scholar
  14. Ganschar, O. et al. (2013): Produktionsarbeit der Zukunft - Industrie 4.0. Stuttgart: Fraunhofer.Google Scholar
  15. Geisberger, E.; Broy, M. (2012): agendaCPS: Integrierte Forschungsagenda Cyber-Physical Systems, acatech-Studie 2012, Berlin, Heidelberg: Springer.Google Scholar
  16. Kersten, W.; Böger, M.; Hohrath, P.; Späth, H. (2006): Supply Chain Risk Management: Development of a Theoretical and Empirical Framework. In: Kersten, W.; Blecker, T. (Hrsg.): Managing Risks in Supply Chains - How to Build Reliable Collaboration in Logistics, Erich Schmidt: Hamburg, pp. 3-18.Google Scholar
  17. Kersten, W.; Hohrath, P.; Böger, M.; Singer, C. (2011): A Supply Chain Risk Management Process. In: International Journal of Logistics Systems and Management, Vol. 8, No. 2, pp. 152-166.Google Scholar
  18. Kersten, W.; Schröder, M.; Indorf, M. (2017a): Potenziale der Digitalisierung für das Supply Chain Risikomanagement: Eine empirische Analyse. In: Zeitschrift für Betriebswirtschaftliche Forschung – Sonderheft zum Thema Betriebswirtschaftliche Aspekte von Industrie 4.0, Nr. 71/17, S. 47-74.Google Scholar
  19. Kersten, W.; Schröder, M.; Singer, C. (2012): Chancen und Risiken des demographischen Wandels – Eine Supply Chain-orientierte Perspektive. In: Müller, E. (Hrsg.): Demographischer Wandel – Herausforderung für die Arbeits- und Betriebsorganisation der Zukunft, Schriftenreihe der Hochschulgruppe Arbeits- und Betriebsorganisation e.V. (HAB), S. 285-310.Google Scholar
  20. Kersten, W.; Seiter, M.; von See, B.; Hackius, N.; Maurer, T. (2017b): Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain Management – Chancen der digitalen Transformation, Bremen, 2017Google Scholar
  21. Klein, A. (2011): Risikomanagement und Risiko-Controlling, 1.Auflage. München: Haufe VerlagGoogle Scholar
  22. Krause, S.; Pellens, B. (2018): Betriebswirtschaftliche Implikationen der digitalen Transformation, zfbf-Sonderheft, 72/17, Springer Gabler: Wiesbaden.Google Scholar
  23. Rogers, D. L. (2017): Digitale Transformation – Das Playbook. Wie sie ihr Unternehmen erfolgreich in das digitale Zeitalter führen und die digitale Disruption meistern. Frechen: mitp Verlags GmbH & Co. KGGoogle Scholar
  24. Salkin, C.; Oner, M.; Ustundag, A.; Cevikcan, E. (2018): A Conceptual Framework for Industry 4.0, in: A. Ustundag, E. Cevikcan (Hrsg.), Industry 4.0 - Managing the digital transformation, Cham: Springer, S. 3–23.Google Scholar
  25. Schröder, M.; Feser, M.; Beck, J. (2014): Implementierung eines Supply Chain Risikomanagements – Von der Überwindung anfänglicher Barrieren hin zur erfolgssichernden Selbstauditierung. In: Industrie Management – Zeitschrift für industrielle Geschäftsprozesse, Heft 5 (2014), S. 45-48.Google Scholar
  26. Schröder, M.; Kersten, W.; Beck, J. (2016): Schlussbericht zum Projekt „Supply Chain Risk Management Audititierung. Technische Universität Hamburg: Hamburg.Google Scholar
  27. Tessalla (2018a): Inside Marine: Intertrac Vision uses 3.5 billion data points to predict the fuel and CO2 savings from different hull coatings, https://tessella.com/coverage/intertrac-vision-predict-fuel, abgerufen am 09.12.2018.
  28. Tessella (2018b): Tessella and Oxford develop real-time global map to track risk of infectious diseases spreading, https://tessella.com/case-studies/tessella-and-oxfords-real-time-globaldisease-map/, abgerufen am 09.12.2018.
  29. Vanini, U. (2012): Risikomanagement. Grundlagen, Instrumente, Unternehmenspraxis, Schäffer- Poeschel: Stuttgart.Google Scholar
  30. Wallmüller, E. (2017): Praxiswissen Digitale Transformation – Den Wandel verstehne, Lösungen entwickeln, Geroldswill 2017.Google Scholar
  31. Wildemann, H. (2006): Risikomanagement und Rating, TCW Transfer-Centrum: München.Google Scholar
  32. Wildner, S.; Koch, O.; Weber, U. (2016): Stand und Entwicklungspfade der Digitalen Transformation in Deutschland, in: R. Obermaier (Hrsg.), Industrie 4.0 als unternehmerische Gestal tungsaufgabe, Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, S. 85–96.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019

Authors and Affiliations

  • Meike Schröder
    • 1
    Email author
  • Karsten Findeis
    • 2
  • Hagen Späth
    • 3
  1. 1.Institut für Technologie- und ProzessmanagementUniversität UlmUlmDeutschland
  2. 2.Nordex SEHamburgDeutschland
  3. 3.Altran Deutschland S.A.S. & Co. KGMünchenDeutschland

Personalised recommendations