Künstliche Intelligenz zur Minderung des Bullwhip-Effekts in der Beschaffung – am Beispiel der Corona-Krise

Hasi, Artizana; Goudz, Alexander GND

Damit Lieferketten globalisierter Unternehmen effizienter und flexibler agieren können, müssen sie ihre durch den Bullwhip-Effekt ausgelösten Ineffizienzen nachvollziehen und verbessern. Angesichts des zunehmenden Leistungs- und Kostendrucks ist daher der Einsatz neuer digitaler Werkzeuge, wie beispielsweise die Künstliche Intelligenz notwendig, um gestiegenen Anforderungen an die Leistungsfähigkeit der Lieferketten gerecht zu werden. Die Notwendigkeit widerstandsfähiger Lieferketten zeigt die aktuelle Virus-Erkrankung COVID-19 eindrücklich. Aufgrund der globalen Ausbreitung der Krankheit kommt es weltweit zu Versorgungsengpässen in diversen Produktbereichen und zu einem veränderten Konsumverhalten in der Bevölkerung. Mithilfe einer Analyse des Bullwhip-Effekts in der COVID-19-Krise wurde anhand ausgewählter Produktbereiche die Verbrauchernachfrage in der Bundesrepublik Deutschland überprüft und evaluiert. Die Ergebnisse hiervon indizieren, dass man nach aktuellem Stand von einem einzigartigen Bullwhip-Effekt ausgehen kann, der sowohl die Nachfrage- als auch die Angebotsseite betrifft. Auslöser hierfür sind nicht nur die pandemiebedingten gesamtwirtschaftlichen Restriktionen, sondern vielmehr schwache globale Lieferketten. Eine Übersicht der erforschten Techniken Künstlicher Intelligenz zur Minimierung des Bullwhip-Effekts belegen die Wertschaffung von KI-Techniken zur Erstellung von präzisen Prognosen in Unternehmen. Die Arbeit zeigt auf, dass Methoden künstlicher Intelligenz mithilfe einer vollständigen Datenbasis über Pandemie-Verläufe, marktrelevante externe Faktoren und historische Nachfragedaten zu treffenderen Prognosen kommen als klassische Prognoseverfahren.

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Hasi, A., Goudz, A., 2021. Künstliche Intelligenz zur Minderung des Bullwhip-Effekts in der Beschaffung – am Beispiel der Corona-Krise. https://doi.org/10.17185/duepublico/73941
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