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Resiliente Produktionsnetzwerke sind für Unternehmen entscheidend, um in dynamischen Rahmenbedingungen wettbewerbsfähig zu bleiben. Um Resilienz zu schaffen, ist eine Verkürzung der Anpassungszeit auf Veränderungen notwendig. Die Fähigkeit, Veränderungen schnell wahrzunehmen und sich anzupassen, ermöglicht es Unternehmen, Bedrohungen frühzeitig zu erkennen. In globalen Produktionsnetzwerken ist die Latenzzeit jedoch oft zu lang, und bestehende Anpassungsmethoden sind meist aufwendig und fokussieren sich mehr auf die Optimierung der Netzwerkgestaltung als auf die Reduktion der Anpassungszeit. Dabei wird das Erfahrungswissen der Netzwerkgestaltenden häufig nicht ausreichend berücksichtigt. Ein anwendungs- und aufwandsgerechter Ansatz ist erforderlich, der diese Akteure objektiv unterstützt und ihr qualitatives Wissen einbindet. Ziel der Arbeit ist es, die Anpassungszeit globaler Produktionsnetzwerke durch einen datenbasierten Ansatz zu verkürzen. Die Methodik besteht aus vier Lösungsbausteinen, beginnend mit der Schaffung von Transparenz über relevante Veränderungen. Diese Veränderungen werden hinsichtlich ihrer Auswirkungen analysiert und bewertet. Eine angemessene Datenmodellierung des Netzwerks ermöglicht eine datenbasierte Entscheidungsunterstützung. Nach der Entwicklung eines Optimierungsmodells werden die Erkenntnisse in ein anwendungsgerechtes Tool überführt. Die Methodik wird anhand von Fallbeispielen in der Praxis valid
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Resiliente Produktionsnetzwerke durch datenbasierte Früherkennung, Niklas Rodemann
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