3 resultados para Process Modelling, Process Management, Risk Modelling

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Ein dynamisches Umfeld erforderte die permanente Anpassung (intra-)logistischer Prozesse zur Aufrechterhaltung der Leistungs- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. In der Standardisierung von Prozessen und in unternehmensübergreifenden Prozessmodellen wurden Schlüsselfaktoren für ein effizientes Geschäftsprozessmanagement gesehen, insbesondere in Netzwerken. In der Praxis fehlten wissenschaftlich fundierte und detaillierte Referenzprozessmodelle für die (Intra-)Logistik. Mit der Erforschung und Entwicklung eines Referenzprozessmodells und der prototypischen Realisierung einer Prozess-Workbench zur generischen Erstellung wandelbarer Prozessketten wurde ein Beitrag zur Prozessstandardisierung in der Logistik geleistet. Im Folgenden wird der beschrittene Lösungsweg dargestellt, der erstens aus der Entwicklung eines Metamodells für die Referenzmodellierung, zweitens aus dem empirischen Nachweis der Generierung eines Referenzprozessmodells aus „atomaren“ Elementen und drittens aus der Modellevaluation bestand.

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Logistiknetzwerke von Unternehmen wachsen sehr schnell und werden immer komplexer. Unternehmen wissen oft nicht, von welchen anderen Unternehmen sie abhängig sind und welche geschäftskritischen Risiken sich daraus für sie ergeben. Aus diesem Grund wird in diesem Artikel ein Konzept eines proaktiven Ri-sikomanagements in Logistiknetzwerken vorgestellt. Das Konzept basiert auf der Big Data Technologie und verwendet zur Identifikation von Risiken und zum Aufbau eines Logistiknetzwerkes neben internen Unternehmensdaten auch externe Daten, z. B. Social Media Plattformen oder andere Datenportale. Diese Daten werden ausgewertet und mit Risiken behaftete Beziehungen werden dem Bediener grafisch angezeigt. Zusätzlich dazu kann das System dem Benutzer mögliche Alternativen zur Vermeidung dieser Risiken aufzeigen und somit zur Entscheidungsunterstützung genutzt werden.

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Simulation techniques are almost indispensable in the analysis of complex systems. Materials- and related information flow processes in logistics often possess such complexity. Further problem arise as the processes change over time and pose a Big Data problem as well. To cope with these issues adaptive simulations are more and more frequently used. This paper presents a few relevant advanced simulation models and intro-duces a novel model structure, which unifies modelling of geometrical relations and time processes. This way the process structure and their geometric relations can be handled in a well understandable and transparent way. Capabilities and applicability of the model is also presented via a demonstrational example.