Bereich Supply Chain Services des Fraunhofer IIS
Bereich Supply Chain Services des Fraunhofer IIS

Supply Chain Risk Management

© PaulShlykov / AdobeStock.com

Um die eigene Resilienz zu stärken und Krisen besser zu bewältigen, benötigen Unternehmen Strategien, um potenzielle Risiken entlang ihrer Supply Chain (SC) zu managen. Die Grundlage dafür bildet eine umfassende Bewertung von alltäglichen und außergewöhnlichen Risiken sowie eine fortlaufende Überwachung des gesamtwirtschaftlichen und branchenspezifischen Umfelds.

Dazu bewerten wir Supply-Chain-Risiken in Unternehmen, nutzen Geodaten und Satellitenbilder, um globale Supply Chains zu kartieren, und entwickeln Datenpools für ökosystemweite SCM-Dienste. Das tiefe Know-how der Abteilung bei der Verknüpfung interner und externer Datenquellen ist hier besonders relevant.

Unsere Expertise

Unsere Kompetenzen Ihre Herausforderungen
  • Analyse von Güterstromverflechtungen
  • Change Detection auf Satelitenbildern
  • Bewertung von SC-Risiken in Unternehmen
  • Verortung von SC-Risiken in Geodaten
  • Entwicklung ökosystemweiter Datenpools für SCM-Dienste, die interne und externe Datenquellen verbinden
  • Lieferkettenoptimierung und Risk Management
  • Umsetzung der Dokumentationspflichten im Bereich Nachhaltigkeit, Sicherheit und Sorgfaltspflichten
  • Impact-Analyse von Ereignissen in der Lieferkette und Ableitung von Optimierungsvorschlägen

 

Referenzen

Organisation

Abteilung »Risiko- und Standortanalysens«

Die Abteilung entwickelt datenbasierte Lösungen für mehr zivile Sicherheit, resilientere Supply Chains und nachhaltige Standortentscheidungen. Mit einem starken Markt- und Branchenverständnis konzentriert sich die Forschung auf datenzentrierte Raum- und Risikoforschung. Die Experten setzen auf KI-gestützte Fernerkundung, Geoinformationen und empirische Sozialforschung, um komplexe wirtschaftliche Zusammenhänge zu analysieren und zu verorten.

 

Abteilung Risiko- und Standortanalysen

Projekt

INSIGHT – Knowledge Graphs und Large Language Models in der Industrie

Im Fraunhofer Projekt INSIGHT werden Knowledge Graphs und Large Language Models eingesetzt, um unstrukturierte und strukturierte Daten in der Industrie effizient zu analysieren. Ziel ist die wirtschaftliche Etablierung semantischer KI-Technologien zur Automatisierung von Prozessen wie Nachhaltigkeitsberichterstattung und Logistikstandortplanung. Ein Beispiel ist die holistische Logistikstandortplanung, bei der externe Faktoren bewertet werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Zum Projekt