<div class="raw-html-embed"><a href="https://libratech.ai/ch/?utm_source=partner&amp;utm_medium=website&amp;utm_campaign=wkch_libra_prsp_staempfli_07_2026
">Stämpfli Fachinhalte - jetzt im rechtssicheren Libra All-In-One AI Workspace verfügbar - Jetzt kostenlos testen!</a></div><p></p>

Über uns

À propos de nous

Nachhaltigkeit

Durabilité

Open Access

Karriere

Carrière

Aboverträge Kündigen

Résiliation d’abonnement

Vertrag widerrufen

Résiliation de contrat 

Datenschutz

Protection des données

Impressum

Mentions légales

Zahlung und Lieferung

Paiement et livraison

Libra

Was ist Libra?

C'est quoi Libra ?

Kostenlos testen

Tester gratuitement

LEXIA

LEXIA Arbeitsrecht

Was ist LEXIA?

C'est quoi LEXIA ?

LEXIA Familienrecht

Zeitschriften

Revues

recht

Pflegerecht

ZBJV

forumpoenale

ZStrR

Anwaltsrevue

Revue de l'avocat

RSAS

FamPra.ch

ASYL

Life Science Recht

BlAR

Sachbuch

Livres spécialisés

LOKI

Semaphor

Fokusthemen

Focus

Thema

Recht studieren

Arbeitsrecht

Droit du travail

Studium

Études

Familienrecht

Droit de la famille

Sozialversicherungsrecht

Droit des assurances sociales

Strafrecht

Droit pénal

Aktienrecht

Droit des sociétés anonymes

Publikationen

Publications

Literatur

Digitales Angebot

Bücher

Livres

Buchreihen

Collections

Onlinemodule LEXIA

Modules en ligne LEXIA

recht.ch

Studienliteratur

Littérature pour les études

Dienstleistungen

Services

Dienstleistungen für

Corporate Books

Publishing Lösungen

Aktuelles

Geschäftskunden

Professionnels

Corporate Publishing

Content solutions

Buchhandlungen

Librairies

Veranstaltungen

Événements

Presse

Dozierende

Enseignants

Studierende

Étudiants

Inserierende

Annonceurs

Newsletter

Blog

Autorinnen/Autoren

Auteurs

Unsere Schreibenden

Hilfe

Unsere Autorinnen und Autoren

Liste

Autorenlounge

Espace des auteurs

Bei uns publizieren

Publier chez nous

Autorenstimmen

Témoignages

Open Access Policy

Verlag

Éditions

Themen

Mehr wissen

Mitarbeitende

Collaborateurs

Geschichte

Histoire

Unser Magazin

Notre magazine

Vision und Mission

Vision et mission

Partner

Partenaires

Unternehmenskultur

Culture d'entreprise

Kontakt

Contact

Shop

Schweizer Recht

Ausländisches Recht

Über unseren Shop

Neuerscheinungen

Nouveautés

Unsere Funktionen

Nos fonctions

Vorankündigungen

À paraître

Nach Rechtsgebiet

Par domaine juridique

Kommentare

Commentaires

Gesamtkatalog

Catalogue complet

Fachkatalog Recht

Catalogue de droit

 Anonymous

Propuesta de mejora para optimizar el rendimiento operativo mediante el uso del ERP y WMS en una empresa del sector logístico

Plan de investigación

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,0, SRH Fernhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Eine Kurze Hausarbeit über die Kernprinzipien und die Entstehung von Lean Management, sowie Einordnung in die heutige Zeit und Industrie 4.0. Danach werden einige Wertstromanalysen erklärt. Anschließend wird auf drei diagrammbasierte Prozessmodelle eingegangen. Unfassbare 47% der Arbeitszeit verbringen Arbeitnehmer auf Social Media. Was für eine Verschwendung. Um Verschwendung und Optimierung geht es auch in dieser Hausarbeit. Unternehmen versuchen in der heutigen globalisierten Welt ständig die Effizienz zu steigern und die Kunden zufrieden zu stellen. Die Konkurrenz wird immer stärker und flexibler, aber auch die Kunden immer schnelllebiger und anspruchsvoller. Es ist unausweichlich, dass Unternehmen sich an veränderte Marktbedingungen anpassen müssen. Ein Modell um all dieses durchzusetzen ist das Lean Management. Ursprünglich aus der reinen Produktion kommend, hat es sich zu einem radikalem ganzheitlichen Managementansatz entwickelt. Es konzentriert sich auf die Maximierung der Wertschöpfung und die Minimierung der Verschwendung in Geschäftsprozessen. Auf den folgenden Seiten erkennt man die Anfänge und das Grundprinzip, das dahintersteckt. Die Hausarbeit, die vor Ihnen liegt, soll Lust auf mehr machen. Zusätzlich wird abgeschätzt, wie das Prinzip in die heutige Zeit und in die Industrie 4.0 passt. Einhergehend damit sind die Wertschöpfungsanalyse und die Prozessmodellierung sehr wichtig, da sie praktische Anwendungsmöglichkeiten aufzeigen, die nicht nur beim Lean Management verwendet werden können. Als Wertschöpfungsanalysen werden Value Stream Mapping und Kaizen erklärt. Das Business Process Reengineering ist ein radikalerer Ansatz, der auch kurz dargestellt wird. Einige Beispiele der diagrammbasierten Prozessmodellierung sind Petri-Netze, ereignisgesteuerte Prozesskette und das Flussdiagramm. Anhand von Beispielen werden diese erklärt und deren Anwendbarkeit bewertet. Diese sind sehr nützlich um übersichtlich Geschäftsprozesse zu verstehen und zu analysieren und damit auch zu verbessern und die Philosophie des Lean Management einfacher umzusetzen.

Toni Bauer

Lean-Production, Wertstromanalyse und Prozessmodellierung

Janis Börsch

Untersuchung der Auslieferung verzehrfertiger Speisen per Lieferdrohne in ländlichen Gebieten, verglichen mit der Auslieferung per Auto auf ihre jeweilige ökologische Nachhaltigkeit

Bhupendra Thapa

Impact on Buying Behavior

Supply and Demand: How They Impact Markets and Buying Decisions

Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, , Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, die Theorie und Praxis der autonomen Produktionsplanung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz eingehend zu untersuchen. Dabei wird zunächst ein Überblick über die klassischen Methoden der Produktionsplanung und deren Herausforderungen gegeben. Anschließend wird untersucht, wie KI-Technologien, insbesondere maschinelles Lernen und autonomes Entscheidungsverhalten, die Produktionsplanung revolutionieren können. In einem weiteren Schritt wird die praktische Anwendung dieser Technologien in der Industrie beleuchtet, wobei auf Fallbeispiele und aktuelle Implementierungen eingegangen wird. Abschließend wird ein Ausblick auf die zukünftigen Entwicklungen und Perspektiven der autonomen Produktionsplanung gegeben.

Die Arbeit verfolgt dabei das Ziel, ein tieferes Verständnis für den Einsatz von KI in der Produktionsplanung zu vermitteln und die Potenziale sowie die Herausforderungen dieser Technologie zu diskutieren. Zudem wird aufgezeigt, welche konkreten Vorteile KI-basierte Systeme für die Industrie bieten können und welche Veränderungen dies für Unternehmen und deren Mitarbeiter mit sich bringt.

Die moderne Fertigungsindustrie steht vor immer komplexeren Herausforderungen. Globale Lieferketten, schwankende Marktnachfragen und die Notwendigkeit, Produktionsprozesse effizient und flexibel zu gestalten, erfordern eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Produktionsplanung. Die traditionellen Methoden der Produktionsplanung, die oft auf starren, auf Prognosen basierenden Modellen beruhen, stoßen in einer zunehmend dynamischen und von Unsicherheiten geprägten Weltwirtschaft an ihre Grenzen. Angesichts dieser Herausforderungen bieten innovative Technologien wie die Künstliche Intelligenz (KI) neue Möglichkeiten zur Optimierung der Produktionsprozesse.

Die Anwendung von KI in der Produktionsplanung hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Fertigungsressourcen steuern, erheblich zu verändern. Insbesondere die Entwicklung autonomer Systeme, die in der Lage sind, selbstständig Entscheidungen zu treffen, birgt enorme Chancen für eine tiefgreifende Transformation der Produktionsabläufe. Solche KI-gesteuerten Systeme könnten in der Lage sein, in Echtzeit auf Veränderungen in der Produktionsumgebung zu reagieren, Engpässe zu erkennen, Kapazitäten dynamisch anzupassen und damit die Effizienz und Flexibilität der Produktion erheblich zu steigern.

Produktionsplanung mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz (KI). Theorie und Praxis

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,3, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart (Wirtschaftsingenieurswesen), Veranstaltung: Unternehmenslogistik und Supply Chain Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Die stetig wachsenden Anforderungen von Konsument:innen und Unternehmen an Verfügbarkeit, Funktionsumfang und Qualität von Produkten machen effiziente Logistikprozesse unverzichtbar. Diese Arbeit bietet einen umfassenden Einblick in die Logistik, das Supply Chain Management und die Kontraktlogistik. Zunächst wird die allgemeine Logistik definiert, ihre Aufgaben, Zielsetzungen und Funktionen werden erläutert. Die Betrachtung der Unternehmenslogistik als System und deren Subsysteme folgt, bevor eine Analyse der Typologien von Logistikdienstleistern als Grundlage für das Verständnis der Kontraktlogistik gemacht wird. Der zweite Teil der Arbeit beleuchtet die Bedeutung und Merkmale der Kontraktlogistik in einer komplexen Weltwirtschaft sowie die spezifischen Risikofaktoren in diesem Bereich. Diese Ausarbeitung soll einen fundierten Überblick bieten und verweist für detailliertere Informationen auf weiterführende Literatur.

Sebastian Hufe

Supply Chain Management und Kontraktlogistik. Ein Überblick über Funktionen, Typologien und Risiken in der Logistik


<p>
Seminar paper del año 2025 en eltema Economía de las empresas - Customer relationship management, CRM, , Idioma: Español, Resumen: Para la empresa, las encuestas de satisfacción al cliente se han convertido en una herramienta indispensable para poder evaluar el desempeño de los servicios que son ofrecidos, así como también para identificar áreas de mejora y orientar la toma de decisiones para lograr la satisfacción del cliente.  

La empresa se dedica a ofrecer servicios de inspección y retrabajo, reconociendo la importancia de contar con información necesaria sobre la percepción que tienen sus clientes sobre dichos servicios ofrecidos. Sin embargo, al analizar se ha detectado una problemática que afecta la eficiencia de recolección de los datos que se obtienen de las encuestas de satisfacción ya que el tiempo de respuesta por parte de los clientes suele ser algo prolongado. Por lo cual esta situación genera retrasos en la obtención de la información necesaria, lo que genera que se limite la capacidad de reacción de la empresa ante las necesidades y expectativas que el cliente tiene.  

Y es justo aquí es donde surge como tal el proyecto analizando el proceso actual de aplicación de las encuestas para después identificar cuáles son los factores que influyen en la demora de las respuestas y proponer estrategias que permitan reducir dicho tiempo. La finalidad de este proyecto es más que nada contribuir en que este proceso que se lleva a cabo dentro de la empresa sea más ágil y práctico. En general lo que se busca es generar propuestas que sirvan como base para futuras futuras mejoras dentro la empresa.</p>


Propuesta de optimizar el tiempo de respuesta en encuestas de satisfacción al cliente en una empresa

Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese wissenschaftliche Arbeit untersucht, wie internationale Wertschöpfungsketten effektiv gestaltet werden können, und nutzt dabei die OLYMP Bezner KG – einen international tätigen Hemdenhersteller – als praxisnahes Fallbeispiel. Im Zentrum steht die Analyse theoretischer Konzepte wie der Wertkette nach Porter, Lean Management und Supply Chain Management sowie deren konkrete Anwendung in der Textilindustrie. Dabei werden insbesondere Nachhaltigkeit, Outsourcing und Prozessoptimierung im globalen Kontext beleuchtet.

Ziel ist es, anhand der unternehmerischen Praxis bei OLYMP aufzuzeigen, wie strategische Maßnahmen zur Effizienzsteigerung, Standardisierung und nachhaltigen Ausrichtung in Wertschöpfungs- und Lieferketten integriert werden können. Die Arbeit leistet damit einen Beitrag zur Weiterentwicklung effektiver, internationaler Unternehmensprozesse – mit besonderem Fokus auf die Herausforderungen und Chancen in der textilen Lieferkette.

Die effektive Gestaltung internationaler Wertschöpfungsketten am Beispiel der OLYMP Bezner KG

Robert Uhlmann

Analyse der Lieferantenmacht und der Gefahr durch Substitutionsprodukte in der deutschen Automobilbranche am Beispiel der BMW AG

Branchenstrukturanalyse nach Michael E. Porter

Doctoral Thesis / Dissertation from the year 2025 in the subject Business economics - Supply, Production, Logistics, grade: magna cum laude, Mendel University (Business and Economics), language: English, abstract: The dissertation explores the integration of artificial intelligence (AI) with supply chain management (SCM), highlighting both opportunities and challenges. It begins by discussing the current state of AI in SCM, identifying research gaps, and explaining foundational concepts like SCM complexities, the Supply Chain Operational Reference Model (SCOR), and AI algorithms in SCM.

Using a structured methodology, the study includes a detailed literature review, survey design, and expert interviews. Key findings reveal that AI adoption in SCM is driven by increased efficiency, improved decision-making, and cost reduction. However, barriers such as data quality issues, resistance to change, and lack of understanding and trust in AI are significant. To overcome these barriers, companies should involve all stakeholders, focus on data quality, and integrate AI solutions with existing processes.

The research emphasizes avoiding common mistakes in AI implementation, such as neglecting explainability and transparency, underestimating stakeholder involvement, and rushing into large-scale implementation without pilot projects. It concludes with actionable guidelines for businesses on developing, purchasing, and implementing AI solutions in SCM. These guidelines include prioritizing data quality, enhancing technical expertise, focusing on tangible business benefits, and upholding ethical standards.

The dissertation also discusses the implications for academia and industry, acknowledging limitations and suggesting future research directions. It highlights the potential of AI to revolutionize areas like demand forecasting, inventory optimization, and transportation through advanced predictive analytics and integration with technologies like IoT, blockchain, and robotics. The study underscores the importance of ethical AI implementation, transparency, and human-AI collaboration to address SCM challenges effectively.

Dr. Johannes Hangl

Drivers, Barriers and Social Considerations for AI Adoption in Supply Chain Management

Travail d'étude de l’année 2024 dans le domaine Gestion d'entreprise - Achats, Production, Logistique, , langue: français, résumé: L'étude approfondie de cette méthode soulève plusieurs questions fondamentales : Comment s'intègre-t-elle dans la stratégie globale de gestion des moyens généraux ? Quels sont ses impacts réels sur la performance opérationnelle et financière ? Comment peut-elle être optimalement déployée dans différents contextes organisationnels ?

Dans un contexte économique de plus en plus concurrentiel,où l'optimisation des ressources devient un impératif de performance, la gestion efficace des stocks représente un enjeu stratégique majeur pour les entreprises. Cette dimension cruciale de la gestion opérationnelle requiert des méthodes rigoureuses et adaptées, parmi lesquelles la méthode LIFO (Last In, First Out) occupe une place significative.

Développée initialement dans les années 1930 aux États-Unis, en réponse aux défis de la Grande Dépression, la méthode LIFO a progressivement démontré sa pertinence dans divers contextes de gestion. Son principe fondamental, selon lequel les derniers éléments entrés en stock sont les premiers à en sortir, offre une approche distinctive de la valorisation et de la gestion des stocks, particulièrement pertinente dans certaines configurations opérationnelles et économiques.

La complexité croissante des chaînes d'approvisionnement et la volatilité des marchés rendent aujourd'hui indispensable une maîtrise approfondie des méthodes de gestion des stocks. La méthode LIFO, par ses caractéristiques spécifiques, propose des réponses adaptées à certains de ces défis, notamment en matière de valorisation des stocks en période d'inflation et d'optimisation fiscale.


N'Dri Edmond Junior DADIÉ

La méthode LIFO. Concepts fondamentaux et applications dans la gestion des Stocks

Academic Paper from the year 2024 in the subject Business economics - Supply, Production, Logistics, , course: Industry Analysis, language: English, abstract: This text focuses on understanding the evolution and growth of Automobile Industry. It also focuses on the Production, Sales and Export trends observed in Automobile Industry in India. Further it gives us the glimpses of Automobile Market Leaders.All the automobile vehicles we are aware today were not invented in a day or two, they all have their origin rooted in past. The evolution of automobile industry started with various small inventions made in past. Constant focus on Research and Development) R&amp;D activities and the speed, with which inventions and innovations were made, indicate that automobile industry is highly agile in nature. Many of these inventions and innovations have served as a path breaking milestones in the history of automobile industry.

Reshma Sable

Automobile Industry. Evolution and Growth

Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, , Sprache: Deutsch, Abstract: Eine Betrachtung der wertvollsten Unternehmen zeigt, dass auf den weltweit größten Ölproduzenten Saudi Aramico zunächst Unternehmen folgen deren Geschäftsmodelle zu einem Großteil der Sammlung, Verarbeitung und Nutzung von Daten abhängt. Googles Suchmaschine, der Newsfeed von Facebook oder die Shoppingempfehlung auf der Startseite von Amazon gehen aus der Sammlung und Verarbeitung von Massendaten hervor. Nicht nur Öl muss im Laufe des Verarbeitungsprozesses verfeinert werden, dies geschieht ebenso mit einer großen Menge an gesammelten Daten, welche weiterverarbeitet und verändert werden, so dass neue Daten entstehen, aus welchen Unternehmen einen Nutzen ziehen können.Auch für den Produktionsprozess eines Unternehmens spielt Big Data eine große Rolle da durch Big Data der gesamte Produktionsprozess optimiert werden kann. Im Aufbau dieser Arbeit werden zunächst relevante Grundbegriffe erläutert. Es folgt eine Klassifizierung der möglichen Analysezwecke. Aufgabe der Arbeit ist die Recherche von Anwendungs- und Forschungsbeispielen. Diese werden anschließend vorgestellt und entsprechend nach den vorgestellten Analysezwecken klassifiziert. Anschließend erfolgt die Beurteilung des Potentials prädiktiver Analysen in der Produktion. Zum Abschluss erfolgt in der Schlussbetrachtung eine kurze Zusammenfassung der Ergebnisse.

Sven Schindler

Einsatzfelder von Big Data in der Produktion

Propuesta de mejora para optimizar el rendimiento operativo mediante el uso del ERP y WMS en una empresa del sector logístico

Weitere Titel zum Thema