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Optimierung von Beschaffungsentscheidungen unter Berücksichtigung der internen Logistik mithilfe der Digitalisierung der Supply Chain

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Mobilität und digitale Transformation

Zusammenfassung

Höhere Anforderungen an die Beschaffung, vor allem ausgelöst durch Globalisierung und Individualisierung, erfordern schnellere und bessere Einkaufsentscheidungen in globalen Liefernetzwerken mit immer mehr und häufiger wechselnden Partnern. Einkaufsentscheidungen und Lieferantenauswahlprozesse betreffen viele andere Abteilungen und stellen die Weichen für die Effizienz nachgelagerter Prozesse.

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Literatur

  • [1] Banks, J. (2000): Introduction to Simulation. Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference.

    Google Scholar 

  • [2] Bartels, N. (2006): Beyond pricing and procurement: maturing technology, globalization, and a seller’s market shift focusing supplier management to analytics, risk, and collaboration. Manuf. Bus. Technol. 24 (6), S. 32–34.

    Google Scholar 

  • [3] Becker, T. (2008): Prozesse in Produktion und Supply Chain optimieren, 2. Aufl., Berlin et al.: Springer.

    Google Scholar 

  • [4] Bräkling, E./Oidtmann, K. (2012): Power in Procurement. Erfolgreich einkaufen - Wettbewerbsvorteile sichern - Gewinne steigern, Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • [5] Breitling, T. (2016): Koordination strategischer Beschaffungsentscheidungen zwischen Einkauf und Logistik – Empirische Analyse aus der Perspektive des Einkaufs, in: Bogaschewsky, R./Eßig, M./Lasch, R./Stölzle, W. (Hrsg.): Supply Management Research. Aktuelle Forschungsergebnisse 2015, Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • [6] Bundesverband Materialwirtschaft (Hrsg.) (2008): Best Practice in Einkauf und Logistik, 2. Aufl., Wiesbaden: Gabler Verlag.

    Google Scholar 

  • [7] Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik e.V. (BME)/OpusCapita (2016): Status und Perspektiven von Procurement in der DACH-Region, http://pages.opuscapita.com/rs/295-DNB-904/images/16666_OpusCapita_BME_Umfrageuswertung_Fragen_RZ_low-res.pdf (19.05.2017).

  • [8] Chen, H./Chiang, R.H.L./Storey, V.C. (Hrsg.) (2012): Business Intelligence and Analytics. From Big Data To Big Impact. Special Issue: Business Intelligence Research. MIS Quarterly 36 (4).

    Google Scholar 

  • [9] Davenport, T. H./Barth, P./Bean, R. (2012): How ‘Big Data’ is different. In MIT Sloan Management Review 54, Fall 2012 (1), S. 21–25.

    Google Scholar 

  • [10] Driedonks, B./Gevers, J./van Weele, A.J. (2010): Managing Sourcing-Team effectiveness: The need for a team perspective in purchasing organizations, in: Journal of Purchasing & Supply Management 16, S. 109–117.

    Google Scholar 

  • [11] Droste, Markus (2013): Parameterbasierte Modellierung innerbetrieblicher Milkrun-Systeme zur Planung der Materialbereitstellung in der Montage, 1. Aufl., Aachen: Shaker-Verlag (Schriftenreihe Industrial Engineering, 11).

    Google Scholar 

  • [12] Ellram, L. (1993): Total Cost of Ownership - Elements and implementation, in: The International Journal of Purchasing and Materials Management, Nr. 4, 1993, S. 4-11.

    Google Scholar 

  • [13] Geissbauer, R./Schrauf, S./Koch, V./Kuge, S. (2014): Industry 4.0 – Opportunities and Challenges of the Industrial Internet, PricewaterhouseCoopers Aktiengesellschaft Wirtschaftsprüfungsgesellschaft (Hrsg.), https://i40-self-assessment.pwc.de/i40/study.pdf (19.05.2017).

  • [14] Goh, M./de Souza, R./Zhang, A.N./He, W./Tan, P.S. (2009): Supply Chain Visibility: A Decision Making Perspective, in: 4th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, ICIEA 2009, Xian, China, 25 - 27 May 2009, Piscataway, NJ: IEEE, S. 2546–2551.

    Google Scholar 

  • [15] Hahn, G. J./Packowski, J. (2015): A perspective on applications of in memory analytics in supply chain management, Decision Support Systems, 76, S. 45–52.

    Google Scholar 

  • [16] Hofmann, E. (2014): Von der Strategie bis zur finanziellen Steuerung der Performance in Supply Chains: Hintergründe und Forschungsprogramm für die Zukunft, in: Bogaschewsky, R./Eßig, M./Lasch, R./Stölzle, W. (Hrsg.): Supply Management Research. Aktuelle Forschungsergebnisse 2014, Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • [17] Kurbel, K. (2005): Produktionsplanung und -steuerung im enterprise resource planning und Supply-Chain-Management, 6. Aufl., München et al.: Oldenbourg Wissenschaftsverlag.

    Google Scholar 

  • [18] Locker, A./Grosse-Ruyken, P.T. (2015): Chefsache Finanzen in Einkauf und Supply Chain. Mit Strategie-, Performance- und Risikokonzepten Millionenwerte schaffen, 2. Aufl., Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • [19] Martin, H. (2011): Transport- und Lagerlogistik. Planung, Struktur, Steuerung und Kosten von Systemen der Intralogistik, 8. Aufl., Wiesbaden: Vieweg + Teubner Verlag| Springer Fachmedien GmbH (Praxis).

    Google Scholar 

  • [20] McIntire, J.S. (2014): Supply Chain Visibility. From Theory to Practice, Farnham: Ashgate Publishing Ltd.

    Google Scholar 

  • [21] Meißner, M. (2015): Wettbewerbsvorteile schaffen mit Supply Chain Visibility, in: Voß, P.H. (Hrsg.): Logistik – eine Industrie, die (sich) bewegt. Strategien und Lösungen entlang der Supply Chain 4.0, Wiesbaden: Springer Gabler, S. 31–38.

    Google Scholar 

  • [22] Mele, F.D./Guillen, G./Espuna, A./Puigjaner, L. (2006): A Simulation-Based Optimization Framework for Parameter Optimization of Supply-Chain Networks, Industrial & Engineering Chemistry Research 45, S. 3133-3148.

    Google Scholar 

  • [23] Meschnig, G. (2017): Erfolgsfaktoren cross-funktionaler Zusammenarbeit in der Lieferantenauswahl, in: Bogaschewsky, R./Eßig, M./Lasch, R./Stölzle, W. (Hrsg.): Supply Management Research. Aktuelle Forschungsergebnisse 2016, Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • [24] Miebach, J./Müller, P.P. (2007): Intralogistik als wichtigstes Glied von umfassenden Lieferketten, in: Arnold, D. (Hrsg.): Intralogistik: Potentiale, Perspektiven, Prognosen, 1. Aufl., Berlin, Heidelberg: Springer, S. 20-30.

    Google Scholar 

  • [25] Nolte, P.J. (2016): Verlässlichkeit als Beschaffungskriterium. Signale für die Einhaltung von Anbieterversprechen im Business-to-Business-Bereich, Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • [26] Pellengahr, K./Schulte, A.T./Berg, M./Richard, J. (2016): Vorstudie Einkauf 4.0 – Digitalisierung des Einkaufs. Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML/Henke, M. und Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik e.V./Feldmann, C. (Hrsg.), http://www.iml.fraunhofer.de/content/dam/iml/de/documents/OE260/vorstudie-einkauf-4-0-fraunhofer-iml-bme.pdf (19.05.2017).

  • [27] Preusser, M./Almeder, C./Hartl, F./Klug, M. (2006): LP Modelling and Simulation of Supply Chain Networks, in: Günther, H.-O./Mattfeld, D.C./Suhl, L. (Hrsg.): Supply Chain Management und Logistik: Optimierung, Simulation, Decision Support, 1. Aufl., Heidelberg: Physica-Verlag, S. 95-114.

    Google Scholar 

  • [28] Raab, M./Griffin-Cryan, B. (2011): Digital Transformation of Supply Chains. Creating Value – When Digital Meets Physical, Capgemini Consulting.

    Google Scholar 

  • [29] Ranjan, R. (2014): Modeling and simulation in performance optimization of big data processing frameworks, IEEE Cloud Comput. 1 (4), S. 14–19.

    Google Scholar 

  • [30] Rennemann, T. (2007): Logistische Lieferantenauswahl in globalen Produktionsnetzwerken. Rahmenbedingungen, Aufbau und Praxisanwendung eines kennzahlenbasierten Entscheidungsmodells am Beispiel der Automobilindustrie, Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag.

    Google Scholar 

  • [31] Russom, P. (2011): Big Data Analytics. Best Practices Report, edited by Transforming Data With Intelligence (TDWI).

    Google Scholar 

  • [32] Schlüter, F./Sprenger, P. (2016): Migration framework for decentralized and proactive risk identification in a Steel Supply Chain via Industry 4.0 technologies, 5th International Symposium and 27th National Conference on Operation Research 2016.

    Google Scholar 

  • [33] Schöning, H./Dorchain, M. (2014): Data Mining und Analyse, in: Bauernhansl, T./ ten Hompel, M./Vogel-Heuser, B. (Hrsg.): Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik. Anwendung, Technologien, Migration, Wiesbaden: Springer Vieweg (SpringerLink), S. 543–554.

    Google Scholar 

  • [34] Schuh, G. (Hrsg.) (2014): Einkaufsmanagement. Handbuch Produktion und Management 7, 2. Aufl., Berlin, Heidelberg: Springer Vieweg.

    Google Scholar 

  • [35] Stollenwerk, A. (2016): Wertschöpfungsmanagement im Einkauf. Analysen – Strategien – Methoden – Kennzahlen, 2. Aufl., Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • [36] Stölzle, W./Hofmann, E./Hofer, F. (2005): Supply Chain Costing. Konzeptionelle Grundlagen und ausgewählte Instrumente, in: Brecht, U. (Hrsg.): Neue Entwicklungen im Rechnungswesen. Prozesse optimieren, Berichtswesen anpassen, Kosten senken., Wiesbaden, S. 51-85.

    Google Scholar 

  • [37] Trkman, P./McCormack, K./Oliveira, M.P.V./Ladeira, M.B. (2010): The impact of business analytics on supply chain performance, Decision Support Systems 49, no. 3, S. 318–327.

    Google Scholar 

  • [38] van der Zee, D.J./van der Vorst, J.G.A.J. (2005): A Modeling Framework for Supply Chain Simulation: Opportunities for Improved Decision Making, Decision Sciences.

    Google Scholar 

  • [39] Wang, G./Gunasekaran, A./Ngai, E.W.T./Papadopoulos, T. (2016): Big data analytics in logistics and supply chain management. Certain investigations for research and applications, in International Journal of Production Economics 176, S. 98–110.

    Google Scholar 

  • [40] Weissbarth, R./Geissbauer, R./Wetzstein, J. (2016): Procurement 4.0. Are you ready for the digital revolution? Strategy&, https://www.strategyand.pwc.com/media/file/Procurement-4.pdf (19.05.2017).

  • [41] Werner, H. (2013): Supply Chain Management. Grundlagen, Strategien, Instrumente und Controlling, 5. Aufl., Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • [42] Zhang, A.N./Goh, M./Meng, F. (2011): Conceptual modelling for supply chain inventory visibility, in: International Journal of Production Economics 133 (2), S. 578–585.

    Google Scholar 

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Berger, L., Besenfelder, C., Güller, M. (2018). Optimierung von Beschaffungsentscheidungen unter Berücksichtigung der internen Logistik mithilfe der Digitalisierung der Supply Chain. In: Proff, H., Fojcik, T. (eds) Mobilität und digitale Transformation. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-20779-3_33

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