Professur für Global Supply Chain Management

Aseem Kinra hat zusammen mit Xavier Brusset, Davide La Torre und Morteza Javari einen neuen Artikel im International Journal of Production Research (IJPR) veröffentlicht. In ihrem Artikel zeigen die Autoren die räumlich-zeitliche Ausbreitung der Covid-19-Pandemie entlang von Lieferkettennetzwerken, visualisieren und quantifizieren den Ripple-Effekt und ermöglichen Was-wäre-wenn-Analysen, die sowohl für Forscher als auch für Praktiker relevant sind. Die Forschungsergebnisse können dazu beitragen, die Produktivitätsauswirkungen einer Pandemie in einer konkreten Region abzuschwächen und die Fähigkeit eines Liefernetzwerks zur Überwindung von Welleneffekten zu bewerten. IJPR ist eine führende Zeitschrift in den Bereichen Produktion, Wirtschaftsingenieurwesen, Operations Research und Management Science mit dem Ziel, Forschungsergebnisse zur Entscheidungsunterstützung in Produktion, Betriebsführung und Logistik zu verbreiten. Der Artikel kann über den folgenden Link abgerufen werden:

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.

Professor Alexandre Bohas hat zusammen mit den Professoren Aseem Kinra und Michael J. Morley den neuen Beitrag "Perlmutter revisited: revealing the anomic mindset" im Journal of International Business Studies veröffentlicht. Die Studie hebt kognitive Einschränkungen und Verhaltensweisen von Managern hervor, die beim Management globaler Geschäftsprozesse berücksichtigt werden sollten. Die Diskrepanz zwischen international operierenden Unternehmen und deren Entscheidungsträgern eröffnet interessante Perspektiven für die Entscheidungsfindung und die Informationsstrukturen des globalen Supply Chain Managements. Es stellt sich beispielsweise die Frage, wie von lokalen und globalen Präferenzen geprägte Verhaltensmuster im Hinblick auf strategisch-globale Supply-Chain Entscheidungen berücksichtigt werden sollten. Die Studie impliziert zudem, dass kulturell bedingte der IT-interpretationsmuster beachtet werden sollten, um die Komplexität der Realität des globalen SCM abzubilden.

Prof. Aseem Kinra (Professur für GSCM) hat in Zusammenarbeit mit Prof. Werner Rothengatter (Karlsruher Institut für Technologie) und Prof. Füsun Ulengin (Sabanci Universität) eine Sonderausgabe (SA) und ein Editorial in der Zeitschrift Transport Policy WCTRS Society veröffentlicht.

Das Ziel der SA „Advances in thoughts and approaches for transport and logistics systems performance evaluation” ist es, die Diskussion über die Leistungsanalyse von Verkehrssystemen und die Integration der Bewertung von Logistikleistungen in Verbindung mit ihren Auswirkungen auf die Gestaltung der Verkehrspolitik für eine nachhaltige Zukunft wiederaufzubauen.

Die SA befasst sich mit den Fragen, wie politische Entscheidungsträger auf die Logistikleistung bei Investitionsentscheidungen im Transportwesen zugreifen und wie Logistikkosten zu Messindikatoren auf Makroebene aggregiert werden können. Darüber hinaus analysiert und bewertet die SA, welche branchen- und sektorübergreifenden Methoden zu einer verbesserten Logistikleistung auf regionaler / nationaler Ebene beitragen und ob die Digitalisierung die bestehenden Nutzerpräferenzen und Wertangebote in der Hafenlogistik durch neue ersetzen / ergänzen kann.