Entwicklung eines Referenzmodells zur Entscheidungsunterstützung im reaktiven Störungsmanagement in KMU

Entwicklung eines Referenzmodells zur Entscheidungsunterstützung im reaktiven Störungsmanagement in KMU von Fischer,  Sabine, Kuhn,  Axel
Unter logistischen Gesichtspunkten ist eine effiziente Wertschöpfung bei der industriellen Leistungserstellung nur unter Beachtung der Zielvorgaben „geringe Bestände“ und „hohe Auslastung“ zu erreichen. Gleichzeitig nimmt damit die Störanfälligkeit der Prozesse in den komplexen Lieferketten zu. Um dem entgegenzuwirken, benötigen Unternehmen im Bereich des reaktiven Störungsmanagements eine robuste Ablauforganisation – gekennzeichnet durch Transparenz und flexible Strukturen bei der Störungsbehandlung. Dies gilt nicht nur für große, einflussreiche Partner einer Lieferkette, sondern auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die in die Supply Chain eingebunden sind. Das hier entwickelte allgemeingültige Konzept eines reaktiven Störungsmanagements für KMU soll einen effektiven und effizienten Ablauf des Störungsmanagementprozesses gewährleisten. Dazu wird ein flexibles Referenzprozessmodell des reaktiven Störungsmanagements hergeleitet. Durch Integration von Elementen des Supply Chain Event Managements bekommt das Referenzmodell eine unternehmensübergreifende Ausrichtung. Anhand einer Störungsklassifizierung werden Störungsmanagementstrategien definiert, die besonders durch wiederkehrende Informationsbeschaffungs- und davon abhängige Entstörungsprozesse gekennzeichnet sind. Die Strategien werden als flexibel kombinierbare Prozessmodule zur Entstörung im Modell abgebildet. In einem workflowbasierten Assistenzsystem zur Entscheidungsunterstützung können diese Prozessmodule zu Entstörungsstrategien kombiniert werden. Der Störungsmanager wird so bei der Informationsverteilung, der Entscheidungskoordination und der Prozesslenkung unterstützt. Mit einem reaktiven Störungsmanagement werden Störungen und ihre Auswirkungen schneller identifiziert. Die entsprechenden Gegenmaßnahmen können ursachenbezogen ausgerichtet werden und die Störungsfolgen somit auf ein Minimum reduziert werden.
Aktualisiert: 2020-01-24
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