Dichotomie im Risikomanagement der Lieferkette: Dilemma des Big-Data-Mangels in Zentralasien und KI-Potenziale bei Lieferantenrisiken in der Automobilindustrie

Zusammenfassung In einer sich rasch wandelnden Weltwirtschaft sind effektive und effiziente Risikomanagementstrategien für Unternehmen unerlässlich. Dieser Beitrag beleuchtet aktuelle Trends im Risikomanagement, indem er sich auf zwei spezifische Bereiche konzentriert: Die Automobilindustrie und Lieferketten in Zentralasien. Unsere Forschung basiert auf einer umfassenden Erhebung zur Risikobereitschaft in der Automobilbranche sowie auf einer innovativen Lösung für das Fehlen von Big Data in zentralasiatischen Lieferketten. In der Automobilindustrie haben wir die Herausforderungen identifiziert, die Unternehmen bei der Einschätzung kurz- und langfristiger Risiken gegenüberstehen. Diese umfassen traditionelle Risikofaktoren wie Lieferkettenunterbrechungen und Preisschwankungen sowie komplexere Herausforderungen wie geopolitische Unsicherheiten und klimabezogene Risiken. Unsere Untersuchungen zeigen, dass ein proaktiver, datengesteuerter Ansatz zur Risikobewertung unerlässlich ist. Der zweite Schwerpunkt unserer Forschung betrifft Lieferketten in Zentralasien, wo das Fehlen von Big Data eine besonders große Herausforderung darstellt. Mit Hilfe der Entwicklung einer speziellen Methodik konnten wir aus fragmentarischen Datensätzen ein ganzheitlicheres Bild erzeugen und damit den Weg für verbesserte prädiktive Analysen in diesem Bereich ebnen. Diese Erkenntnisse sind entscheidend, um auf unerwartete Ereignisse in der Lieferkette reagieren zu können und bieten wichtige Einblicke für globale Risikomanagementstrategien. Zusammenfassend leistet dieser Beitrag einen wichtigen Beitrag zum Verständnis von Risikomanagement in der Beschaffung. Indem wir spezifische Herausforderungen in Schlüsselindustrien und Regionen hervorheben und innovative Lösungsansätze aufzeigen, bieten wir einen wertvollen Leitfaden für Unternehmen, die sich an die sich ständig ändernden Risikoumgebungen anpassen müssen.