In einer zunehmend vernetzten Welt, in der Lieferketten von Faktoren wie politischen Instabilitäten, Handelsbeschränkungen und klimatischen Veränderungen beeinflusst werden, ist es für ein Unternehmen essenziell, seine Resilienz zu stärken. Besonders bei Rohstoffen, die stark von globalen Lieferketten abhängen, können unvorhergesehene Störungen erhebliche finanzielle und operative Auswirkungen haben. Daher ist die frühzeitige Identifikation von Risiken essenziell, um die Resilienz einer Lieferketten zu stärken.

Das methodische Vorgehen der Arbeit basiert auf qualitativen Ansätzen. Zunächst erfolgte eine umfassende Literaturrecherche, um bestehende Theorien und Modelle zu analysieren. Durch Kommunikation und ein Interview mit Fachpersonen aus dem operativen Geschäft wurde zudem die Grundlage für die Analyse der definierten Gefahren geschaffen. Auf diesem Fundament wurde schlussendlich das Umsetzungskonzept für ein digitales Frühwarnsystem erarbeitet.

Die Hauptursachen für Störungen in der Wertschöpfungskette sind auf eine Kombination aus externen und internen Faktoren zurückzuführen, Dank der künstlichen Intelligenz ist es möglich, dass die Gefahren mittels multipler Regressionsanalyse frühzeitigt erkannt und überwacht werden können. Da die Regressionsanalyse auf überwachtem maschinellem Lernen basiert, wird künstliche Intelligenz nicht nur als Unterstützung verstanden, sondern als zentrales Element des Umsetzungskonzepts. Die qualitative Herleitung der finanziellen Folgen eines hypothetischen Szenarios zeigen, dass ein Ereignis zu Beginn der Wertschöpfungskette weitgehende Auswirkungen und hohe finanzielle Folgen für alle Beteiligten mit sich bringt. Zusammenfassend zeigt die Arbeit, dass ein digitales Radar-System ein effektives Werkzeug ist, um Gefahren in der Wertschöpfungskette frühzeitig zu erkennen und deren Auswirkungen zu minimieren. Das erarbeitete Konzept bietet eine wertvolle Grundlage, um Unternehmen in der präventiven Risikobewältigung zu unterstützen und ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber externen Einflüssen zu stärken.