Disruptive Ereignisse wie die Corona-Pandemie zeigen, dass Transparenz und Prozessalternativen für eine schnelle Erholung von CKD-Produktionsnetzwerken notwendig sind. Dies bedingt eine fortlaufende Anpassung der Prozesse durch Gestaltungsoptionen, um die Versorgungssicherheit durch Robustheit des Servicelevels zu gewährleisten. Die Autorin erarbeitet daher einen Gestaltungsrahmen der Supply-Chain-Robustheit. Dieser sieht zunächst eine Entscheidungsunterstützung zur Identifikation, Auswahl und Konfiguration von Gestaltungsoptionen vor. Zur Prüfung der Verbesserung der Robustheit des Servicelevels schließt sich eine angepasste, multivariate Prozessfähigkeitsanalyse an. Es entsteht ein Robustheitsindex, der Gestaltungsoptionen für ein CKD-Produktionsnetzwerk unter Risiken vergleicht. Eine Fallstudie der Automobilindustrie dient der Anwendung und Validierung des entwickelten Ansatzes zur Bewertung und Verbesserung der Robustheit des Servicelevels. In Kombination mit einem zusätzlichenStabilitätsindex bietet der Robustheitsindex eine Grundlage zur Entscheidungsfindung mit Künstlicher Intelligenz.

Disruptive Ereignisse wie die Corona-Pandemie zeigen, dass Transparenz und Prozessalternativen für eine schnelle Erholung von CKD-Produktionsnetzwerken notwendig sind. Dies bedingt eine fortlaufende Anpassung der Prozesse durch Gestaltungsoptionen, um die Versorgungssicherheit durch Robustheit des Servicelevels zu gewährleisten. Die Autorin erarbeitet daher einen Gestaltungsrahmen der Supply-Chain-Robustheit. Dieser sieht zunächst eine Entscheidungsunterstützung zur Identifikation, Auswahl und Konfiguration von Gestaltungsoptionen vor. Zur Prüfung der Verbesserung der Robustheit des Servicelevels schließt sich eine angepasste, multivariate Prozessfähigkeitsanalyse an. Es entsteht ein Robustheitsindex, der Gestaltungsoptionen für ein CKD-Produktionsnetzwerk unter Risiken vergleicht. Eine Fallstudie der Automobilindustrie dient der Anwendung und Validierung des entwickelten Ansatzes zur Bewertung und Verbesserung der Robustheit des Servicelevels. In Kombination mit einem zusätzlichenStabilitätsindex bietet der Robustheitsindex eine Grundlage zur Entscheidungsfindung mit Künstlicher Intelligenz.

Disruptive Ereignisse wie die Corona-Pandemie zeigen, dass Transparenz und Prozessalternativen für eine schnelle Erholung von CKD-Produktionsnetzwerken notwendig sind. Dies bedingt eine fortlaufende Anpassung der Prozesse durch Gestaltungsoptionen, um die Versorgungssicherheit durch Robustheit des Servicelevels zu gewährleisten. Die Autorin erarbeitet daher einen Gestaltungsrahmen der Supply-Chain-Robustheit. Dieser sieht zunächst eine Entscheidungsunterstützung zur Identifikation, Auswahl und Konfiguration von Gestaltungsoptionen vor. Zur Prüfung der Verbesserung der Robustheit des Servicelevels schließt sich eine angepasste, multivariate Prozessfähigkeitsanalyse an. Es entsteht ein Robustheitsindex, der Gestaltungsoptionen für ein CKD-Produktionsnetzwerk unter Risiken vergleicht. Eine Fallstudie der Automobilindustrie dient der Anwendung und Validierung des entwickelten Ansatzes zur Bewertung und Verbesserung der Robustheit des Servicelevels. In Kombination mit einem zusätzlichenStabilitätsindex bietet der Robustheitsindex eine Grundlage zur Entscheidungsfindung mit Künstlicher Intelligenz.