Konzept einer selbststeuernden Inbound Supply Chain

Die Automobilindustrie steht vor zunehmenden Herausforderungen in der Inbound Supply Chain, geprägt von globalen Lieferketten, steigender Komplexität und häufigen Störungen. Diese Arbeit stellt ein Konzept für eine selbststeuernde Inbound Supply Chain vor, das moderne Technologien wie Automatisierung, Maschinelles Lernen und Digitale Zwillinge nutzt. Ziel ist es, durch einen geschlossenen Regelkreis Echtzeitdaten zu verwenden, um Engpässe frühzeitig zu erkennen, proaktive Entscheidungen zu treffen und Systemparameter dynamisch anzupassen. Der Ansatz adressiert Schwächen bestehender Lösungen, wie z. B. die unzureichende Nutzung von Echtzeitdaten und fehlende Praxisvalidierung, und automatisiert operative sowie taktische Entscheidungen. Die Validierung erfolgt in realen Anwendungsszenarien, um die Praxistauglichkeit sicherzustellen und langfristig Effizienz sowie Stabilität der Materialversorgung in der Automobilindustrie sicherzustellen.     «

Die Automobilindustrie steht vor zunehmenden Herausforderungen in der Inbound Supply Chain, geprägt von globalen Lieferketten, steigender Komplexität und häufigen Störungen. Diese Arbeit stellt ein Konzept für eine selbststeuernde Inbound Supply Chain vor, das moderne Technologien wie Automatisierung, Maschinelles Lernen und Digitale Zwillinge nutzt. Ziel ist es, durch einen geschlossenen Regelkreis Echtzeitdaten zu verwenden, um Engpässe frühzeitig zu erkennen, proaktive Entscheidungen zu tr...     »