658 Allgemeines Management
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Führungskräfte und Mitarbeitende sehen sich stolz als Team mit hoher Identifikation und engen Bindungen in ihrem kleinen und mittelgroßen Unternehmen. Doch wie sieht es mit der Informationssicherheit (information security) und dem entsprechenden Bewusstsein (awareness) in deutschen KMU aus? Diese tiefenpsychologische Grundlagenstudie verdeutlicht den Ist-Stand und will gleichzeitig mit ihren Empfehlungen einen Mehrwert für KMU aufzeigen.
Die Studie offenbart, dass der Begriff Informationssicherheit für viele noch diffus ist und nicht selten Fachleuten und Dienstleistern zugeordnet wird. Zukünftig sollte daher die persönliche Wahrnehmung für die eigene Verantwortung für Informationssicherheit am Arbeitsplatz geschärft werden. Zudem verdeutlichen die von den Interviewten genannten relevanten Themen, dass der Awareness-Reifegrad noch deutlich ausgebaut werden kann, denn auf den ersten beiden Plätzen liegen die altbekannten Problemfelder Passwortsicherheit und Phishing-Attacken.
Damit wird deutlich, dass in KMU verstärkt für alle eine Bewusstseinsbildung (awareness raising) für Informationssicherheit stattfinden sollte. Ganzheitliche Awareness-Konzepte, wie im vom BMWi/BMWK geförderten Projekt „Awareness Labor KMU (ALARM) Informationssicherheit“ vorgesehen, oder ein Awareness-Rahmenprogramm mit dokumentierter Strategie kommen bisher in den befragten KMU nicht zum Einsatz. Aktivitäten für mehr Awareness werden bislang oft nur in Form einer reinen Wissensvermittlung verstanden – das greift zu kurz.
Es ist unbestritten, dass die COVID-19-Pandemie die Ökonomien aller Länder in einem erheblichen Maße getroffen hat, welches kaum absehbar war. Lockdowns, Kontaktbeschränkungen und Homeoffice haben das öffentliche und wirtschaftliche Alltagsleben stark eingeschränkt. Die massiven Auswirkungen haben darüber hinaus deutlich gemacht, wie störanfällig Lieferketten heutzutage sind. Daher ist es notwendig, den Einfluss bestehender Strukturen in den Lieferketten unter dem Aspekt der Supply Chain Resilienz zu hinterfragen.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, den Einfluss branchenspezifischer Schlüsselerfolgsfaktoren auf die Supply Chain Resilienz während der COVID-19-Pandemie zu untersuchen. Der Fokus der Analyse wird dabei auf die Pharma-und Automobilindustrie gelegt.
Auf Basis einer theoretischen Untersuchung werden Fachliteratur und Studien zur Supply Chain Resilienz sowie aktuelle Literatur und Beiträge zu Erkenntnissen und Auswirkungen der COVID-19-Pandemie herangezogen. Für den ersten Teil der Untersuchung werden branchen-spezifische Schlüsselerfolgsfaktoren aus der Literatur abgeleitet und im Kontext aktueller Beiträge zur Pandemie hinsichtlich ihrer Wirkung auf die Supply Chain Resilienz untersucht. Die Basis für den zweiten Teil der Analyse ist eine aus Studien abgeleitete Übersicht zu Erfolgsfaktoren einer resilienten Supply Chain. Die Analyse erfolgt allgemein und soll Erkenntnisse für alle Lieferkettenpartner ermöglichen.
Aus den Ergebnissen der ersten Analyse geht hervor, dass Pharma-Lieferketten durch die Qualitätsanforderungen der GDP, einer globalen Beschaffung, Outsourcing und Postponement geprägt sind. Im Kontext der Pandemie kristallisieren sich die Forderungen durch die GDP mit starkem Bezug zur Supply Chain Visibility und die Postponement-Strategie als Resilienz-fördernde Faktoren heraus. Das global-sourcing und Outsourcing hingegen begünstigen die Entstehung von Engpässen aufgrund von Lockdowns und Grenzschließungen und wirken dadurch Resilienz-hemmend. Im Abgleich zu den Erfolgsfaktoren einer resilienten Supply Chain zeigt sich jedoch, dass alle untersuchten Faktoren resiliente Strukturen ermöglichen können.
Die Automobil-Lieferkette ist geprägt von single-sourcing, Standardisierung, Outsourcing, Just-in-Time Belieferung und Automatisierung. Die Analyse zeigt, dass bis auf die Automatisierung alle anderen Faktoren eine Resilienz-hemmende Wirkung aufweisen, die insbesondere die Entstehungvon logistischen Engpässen oder Produktionsausfällen begünstigen. Der Abgleich zu den Erfolgsfaktoren einer resilienten Supply Chain macht deutlich, dass single-sourcing und Just-in-Time Belieferung auch losgelöst von einer konkreten Krise einen Konflikt zur Supply Chain Resilienz darstellen.
El capital humano en el marco de la Industria 4.0 debe sufrir una transformación necesaria, adquiriendo competencias de alta cognición que garanticen la asimilación de las tecnologías habilitadoras en la Industria 4.0 para la mejora sustancial de los procesos en cualquier Industria. El objetivo de este trabajo es reseñar parte de las tecnologías habilitadoras en la Industria 4.0, junto a otros elementos, y su implementación posible en la práctica del aprendizaje experiencial, en ruta para el desarrollo del concepto de una Educación 4.0 en la Ingeniería Industrial. Se identifican, además, elementos que influyen en la inserción de las mismas en un entorno de aprendizaje en un laboratorio, que garantice el componente vivencial en la enseñanza. Se documenta un caso de intervención con estudiantes de Ingeniería Industrial de la CUJAE, donde a partir de la experiencia vivencial de un grupo de estudiantes con las tecnologías mencionadas, se identifica una asimilación más rápida y consolidada de estas competencias cuando se compara con estudiantes que están sometidos a una educación tradicional.
Logistical decision problems are a part of many courses in the field of logistics, management and operations research. It makes sense to illustrate these optimisation problems using case studies, which can be reproduced by students using suitable software. Often, solver add-ins in spreadsheets programs or general optimisation software are used, which on the one hand requires a high level of knowledge in Operations Research and on the other hand does not always allow an intuitive approach. This article describes the academic software LogisticsLab with which the distributors tie in with the idea of interactive decision support systems to systematically combine the experiences and intuitions of human decision-makers with the possibilities of computer-assisted modelling and optimisation of a wide range of logistical decisions.
Artificial Intelligence (AI) is becoming increasingly important in many industries due to its diverse areas of application and potential. In logistics in particular, increasing customer demands and the growth in shipment volumes are leading to difficulties in forecasting delivery times, especially for the last mile. This paper explores the potential of using AI to improve delivery forecasting. For this purpose, a structured theoretical solution approach and a method for improving delivery forecasting using AI are presented. In doing so, the important phases of the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) framework, a standard process for data mining, are adopted and discussed in detail to illustrate the complexity and importance of each task such as data preparation or evaluation. Subsequently, by embedding the described solution into an overall system architecture for information systems, ideas for the integration of the solution into the complexity of real information systems for logistics are given.