Prognoseverfahren in der Automobil- und Elektronikindustrie

In diesem Beitrag werden verschiedene Prognoseverfahren und -modelle zur Vorhersage von kritischen Situationen in den Supply Chains von Unternehmen in der Automobil- und Elektronikindustrie untersucht, wobei der Schwerpunkt auf deutschen Unternehmen liegt. Anhand eines Vergleichs der Leistungsfähigkeit branchenüblicher Modelle soll eine Empfehlung eines Best-Practice-Modells für die Branche ermittelt werden. Um die Anwenderbarkeit der Modelle und der einhergehenden Erkenntnis aufzuzeigen, werden reale Geschäftsszenarien diskutiert, die die Rolle des Risikomanagements in den Abteilungen Einkauf/Beschaffung oder Supply Chain Management umfassen. Im Vergleich wurde ermittelt, dass das effektivste Modell für die Vorhersage von Krisen in der Automobilindustrie das Vector-Auto-Regressionsverfahren/VAR-Modell ist, während das Early-Warning-System/EWS-Modell am besten für die Elektronikindustrie geeignet ist. Darüber hinaus wurden die wichtigsten Risikofaktoren ermittelt, die Lieferketten- und Beschaffungsabteilungen berücksichtigen müssen, um ihre Widerstandsfähigkeit im Krisenfall zu erhöhen.