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WHU-Beiträge bei der 32. POMS-Konferenz

Lehrstuhl für Produktionsmanagement präsentiert neue Studien über den Einsatz von Blockchains und maschinellem Lernen zur Optimierung von Lieferketten

Logo der Production and Operations Management Society

Auf der diesjährigen 32. POMS-Konferenz waren auch Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen der WHU – Otto Beisheim School of Management zu Gast, darunter Prof. Dr. Arnd Huchzermeier, Inhaber des Lehrstuhls für Produktionsmanagement, die Wissenschaftlichen Mitarbeitenden Devadrita Nair und Kai Wendt, sowie der Doktorand Daniel Hellwig. Die Konferenz, die vom 21. bis zum 25. April stattfand, wird alljährlich von der Production and Operations Management Society (POMS) veranstaltet. Sie bietet ein Forum für innovative und herausragende Forschung im Bereich Logistik, Vertrieb, Nachhaltigkeit und Supply Chain Management.

Die vier Mitarbeitenden des Lehrstuhls für Produktionsmanagement nutzten dieses Forum zur Präsentation ihrer neuesten Forschungsergebnisse, von denen einige bereits in einem Artikel zum Thema Distributed-Ledger-Technologie veröffentlicht wurden (Playing with DISASTER: A blockchain-enabled supply chain simulation platform for studying shortages and the competition for scarce resources). Bei der Distributed-Ledger-Technologie (DLT) handelt es sich um eine dezentral organisierte Datenbank, in der die Teilnehmer Schreib- und Leseberechtigungen haben. Die wohl bekannteste Ausprägung der DLT ist die sogenannte Blockchain, die Technology hinter der Krypto-Währung Bitcoin. Verfasser dieser Publikation sind Daniel Hellweg, Kai Wendt, Prof. Dr. Volodymyr Babich von der McDonough School of Business an der Georgetown University, und Prof. Dr. Huchzermeier. Der Artikel beschäftigt sich mit den Auswirkungen der DLT auf die Leistungsfähigkeit von Lieferketten. Für ihr Forschungsprojekt entwickelte das Team eine Simulationsplattform, die es scherzhaft „DISASTER“ nannte. Diese Plattform können Unterrichtende und Studierende weltweit nutzen.

Die erste Studie, die das Team auf der Konferenz vorstellte, baut auf dieses Forschungsprojekt auf und beschäftigt sich damit, wie das Bekanntwerden wettbewerbsrelevanter Informationen sich auf das Bestellverhalten auswirkt (A Behavioral Simulation of Blockchain-enabled Order History Sharing and the Bullwhip Effect). Das Autorenteam stellte fest, dass Manager gerne so viele Informationen wie möglich sammeln – insbesondere über die Konkurrenz –, die Menge ihrer Bestellungen allerdings auch inflationär zunimmt, wenn mehr Informationen (z. B. zu früheren Bestellungen) über die Konkurrenz verfügbar sind. Das verschärft wiederum den sogenannten „Bullwhip-Effekt“ (Peitscheneffekt), also die Schwankungen der Bestellmengen innerhalb einer Lieferkette. Dieses Phänomen konnte insbesondere bei den Hamsterkäufen am Anfang der Corona-Pandemie beobachtet werden.

In der zweiten Studie analysieren die vier Forschenden Märkte, auf denen die Blockchain-Technologie zum Einsatz kommt und auf denen Einzelhändler sich mit einem unkalkulierbaren Nachfrageverhalten der Kunden und schwankenden Bewertungen der Produkte konfrontiert sehen (Simulation of Blockchain-enabled Market for Supplier Capacity Trading Among Retailers). Sie erarbeiteten in diesem Rahmen neue Trading-Strategien und kamen zu dem Schluss, dass eine erhebliche Effizienzsteigerung bei der Lagerhaltung möglich ist, wenn die Blockchain-Technologie eingesetzt wird.

In einer weiteren Studie, die unabhängig von den anderen Studien von Devadrita Nair und Prof. Dr. Arnd Huchzermeier durchgeführt wurde, geht es um Lieferketten für Saisonartikel (Predictably Unpredictable: How Judgmental and Machine Learning Forecasts Complement Each Other). Zu diesen Artikeln – insbesondere zu hochinnovativen Produkten mit kurzem Lebenszyklus – wurden bisher wenige Daten erhoben. Unternehmen, die solche Produkte vertreiben, müssen ihre Entscheidungen folglich auf der Grundlage von subjektiven Einschätzungen treffen. Um eine sicherere Entscheidungsgrundlage zu schaffen, erarbeiteten Autoren ein integriertes Modell, das Expertenwissen über den Markt mit einem Algorithmus verbindet, um die fehlenden Daten auszugleichen. Anhand aktueller Daten des Koblenzer Fahrradherstellers Canyon Bicycles GmbH gelang es ihnen, die Fehler in den Prognosen signifikant zu verringern.

Die Forschungsergebnisse des Lehrstuhls für Produktionsmanagement der WHU zeigen deutlich, dass die neuen Ansätze und Technologien in Zukunft einen wichtigen Beitrag dazu leisten können, das heutige Supply Chain Management zu revolutionieren.