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Main Title: Managing supply chain analytics - guiding organizations to execute analytics initiatives in logistics and supply chain management
Translated Title: Management von Supply Chain Analytics - Untersuchungen zur Durchführung von Analytics-Initiativen durch Organisationen in Logistik und Supply Chain Management
Author(s): Herden, Tino T.
Referee(s): Straube, Frank
Ludwig, André
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: This doctoral thesis seeks to contribute to research on the managerial aspects of Analytics in the field of Logistics and Supply Chain Management by conducting four individual research studies and an extensive synopsis of their results. The goal of this thesis is to provide managers in Logistics and Supply Chain Management with means and insights to manage Analytics initiatives in their organizations successfully and impactfully. The four research studies investigate separate components of the management process of Analytics relevant to the research objective including contributing factors outside of Analytics initiatives influencing them, archetypes of common Analytics initiatives in Logistics and Supply Chain Management, the value contribution of Analytics initiatives to the competitive advantage of organizations as well as barriers against impactful Analytics initiatives and measures against these barriers. Combined with an additional investigation of 15 process models of conducting Analytics projects and initiatives, the insights of the individual studies are mapped to process phases of Analytics initiatives.
Diese Doktorarbeit leistet einen Beitrag zur Forschung über die Managementaspekte von Analytics im Bereich Logistik und Supply Chain Management, indem vier individuelle Forschungsstudien und eine umfassende Zusammenfassung ihrer Ergebnisse durchgeführt werden. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Managern im Bereich Logistik und Supply Chain Management Mittel und Erkenntnisse zur Verfügung zu stellen, um Analytics-Initiativen in ihren Organisationen erfolgreich und wirkungsvoll umzusetzen. Die vier Forschungsstudien untersuchen separate Komponenten des Managementprozesses von Analytics, die für das Forschungsziel relevant sind, einschließlich der sie beeinflussenden Faktoren außerhalb der Analytics-Initiativen, Archetypen gängiger Analytics-Initiativen in Logistik und Supply Chain Management, den Wertbeitrag von Analytics-Initiativen zum Wettbewerbsvorteil von Organisationen sowie Barrieren gegen wirkungsvolle Analytics-Initiativen und Maßnahmen gegen diese Barrieren. Verknüpft mit einer angestellten Untersuchung von 15 Prozessmodellen zur Durchführung von Analytics-Projekten und -Initiativen werden die Erkenntnisse der einzelnen Studien zu Prozessphasen von Analytics-Initiativen zugeordnet.
URI: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/11137
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-10028
Exam Date: 6-Nov-2019
Issue Date: 2020
Date Available: 3-Jul-2020
DDC Class: 330 Wirtschaft
650 Management und unterstützende Tätigkeiten
620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Subject(s): logistics
analytics
data science
supply chain management
Logistik
License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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