Der zunehmende Mangel an Fahrer*innen sowie der Preisdruck im Logistikdienstleistungsmarkt erfordern eine gesteigerte Effizienz der Prozesse. Dies betrifft vorgelagerte unternehmensinterne Logistikprozesse der Disposition und des Umschlags und den nachgelagerten Transportprozess. Hierzu bieten datengetriebene Methoden große Chancen zur Verbesserung der Prozesse und des Einsatzes der Ressource Fahrer*in. Die wissenschaftliche Literatur benennt den Bedarf nach Ursache-Wirkungsanalysen im Transport auf den Effizienzfaktor Zeit. Diese Lücke greift die Autorin auf und entwickelt ein Wirkungsgerüst aus Einflussfaktoren auf die Transporteffizienz. Dabei zeigt sich die Bedeutung der sich häufenden Zeitverzögerungen vorgelagerter Prozesse auf den Transport und deren Einfluss auf die Transporteffizienz. Die Ursache-Wirkungsbeziehungen werden in ein quantitatives Modell in Form eines Bayes'schen Netzes überführt und überprüft. Das datengetriebene Vorgehen ermöglicht es, die Effizienz zu analysieren. Des Weiteren werden für Praktiker*innen relevante Handlungsempfehlungen abgeleitet, deren Umsetzung zu einer Steigerung der Effizienz von Transportprozessen führt.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Der zunehmende Mangel an Fahrer*innen sowie der Preisdruck im Logistikdienstleistungsmarkt erfordern eine gesteigerte Effizienz der Prozesse. Dies betrifft vorgelagerte unternehmensinterne Logistikprozesse der Disposition und des Umschlags und den nachgelagerten Transportprozess. Hierzu bieten datengetriebene Methoden große Chancen zur Verbesserung der Prozesse und des Einsatzes der Ressource Fahrer*in. Die wissenschaftliche Literatur benennt den Bedarf nach Ursache-Wirkungsanalysen im Transport auf den Effizienzfaktor Zeit. Diese Lücke greift die Autorin auf und entwickelt ein Wirkungsgerüst aus Einflussfaktoren auf die Transporteffizienz. Dabei zeigt sich die Bedeutung der sich häufenden Zeitverzögerungen vorgelagerter Prozesse auf den Transport und deren Einfluss auf die Transporteffizienz. Die Ursache-Wirkungsbeziehungen werden in ein quantitatives Modell in Form eines Bayes'schen Netzes überführt und überprüft. Das datengetriebene Vorgehen ermöglicht es, die Effizienz zu analysieren. Des Weiteren werden für Praktiker*innen relevante Handlungsempfehlungen abgeleitet, deren Umsetzung zu einer Steigerung der Effizienz von Transportprozessen führt.
Aktualisiert: 2023-03-31
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