Professur für Global Supply Chain Management

Der Doktorand Juri Reich von der Professur für Global Supply Chain Management hat zusammen mit den Professoren Aseem Kinra, Herbert Kotzab und Xavier Brusset im International Journal of Production Research eine neue Studie über die Einführung von Entscheidungsunterstützungssystemen (DSS) in den Entscheidungsfindungsprozess des globalen Supply Chain Managements veröffentlicht. Die Studie mit dem Namen - Strategic global supply chain network design – how decision analysis combining MILP and AHP on a Pareto front can improve decision-making – trägt mit einem innovativen Entscheidungsunterstützungsrahmen bei, der Mixed-Integer Linear Programming (MILP), Analytical Hierarchy Process (AHP) und die Pareto-Front-Ansätze während einer Fallstudie in der Medizintechnikindustrie kombiniert.

Prof. Dr. Aseem Kinra (Professur für Global Supply Chain Management) und Doktoranden Samaneh Beheshti-Kashi (LogDynamics IGS, BIBA) haben in Zusammenarbeit mit anderen internationalen Kollegen eine neue Studie über die Analyse großer Datenmengen und die Einführung fahrerloser Mobilität in der Zeitschrift Transport Policy veröffentlicht. Die Studie untersucht das Potenzial der Technichen des AI und Machine Learning bei der verkehrspolitischen Entscheidungsfindung anhand einer realen Fallstudie zur Politikgestaltung im Bereich der fahrerlosen Mobilität.

Die Forschung wendet automatisierte text- und inhaltsanalytische Techniken wie Themenmodellierung, Dokumentenklassifizierung und Stimmungsanalyse auf unstrukturierten Datenformen wie Zeitungsartikel und Tweets an und ermittelt die wichtigsten Bedenken oder Faktoren im Zusammenhang mit der Einführung von fahrerlosen Fahrzeugen. Die Ergebnisse bereichern die Literatur und die Entscheidungsgrundlage der Straßenverkehrsdirektion für die zukünftige Einführung der Technologie fahrerloser Autos, indem sie u.a. auf Arbeitsmarkteffekte hinweisen, die für die Öffentlichkeit ein wichtiges Anliegen darstellen.

Prof. Dr. Aseem Kinra (Professur für Global Supply Chain Management) hat in Zusammenarbeit mit Kollegen von der Copenhagen Business School (Prof. Kim Hald und Raghava Mukkamala) und der Ryerson University (Prof. Ravi Vatrapu) einen neuen Artikel über die Messung der Logistikperformance von Ländern im International Journal of Operations and Production Management veröffentlicht.

In diesem Artikel erläutern die Autoren den Entwurf eines neuartigen textual analytics Ansatzes, der auf unstrukturierten Big Data aufbaut. Der entwickelte Ansatz liefert nicht nur Ergebnisse in Form von Bewertungen der Logistikleistung, sondern trägt auch zur Entwicklung fundierterer Gewichtungen verschiedener Kategorien der Logistikleistung bei, die in den bestehenden Ansätzen fehlen. Darüber hinaus bewältigt der Ansatz die Benchmarking-Aufgabe mit angemessener Genauigkeit an und generiert nützliche Bewertungen aus der Perspektive des Managements und der Politikgestaltung.