Qualitätsfrühwarnsysteme für die Automobilindustrie : Dissertation Universität Erlangen-Nürnberg 2008. Mit e. Geleitw. v. Kai-Ingo Voigt (Gabler Edition Wissenschaft) (2009. xxv, 427 S. XXV, 427 S. 119 Abb. 210 mm)

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Qualitätsfrühwarnsysteme für die Automobilindustrie : Dissertation Universität Erlangen-Nürnberg 2008. Mit e. Geleitw. v. Kai-Ingo Voigt (Gabler Edition Wissenschaft) (2009. xxv, 427 S. XXV, 427 S. 119 Abb. 210 mm)

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  • 商品コード 9783834913968

Description


(Text)
Die Erfüllung von Kundenwünschen erfordert stabile und beherrschbare Prozesse. Dabei ist die Leistungserstellung selbst nicht nur von unternehmensinternen Faktoren abhängig, sondern wird aufgrund der Konzentration auf Kernkompetenzen in hohem Maße von Unternehmen der vor- und nachgelagerten Wertschöpfungsstufen beeinflusst.

Lothar Czaja geht der Frage nach, ob sich Störungen im automobilen Wertschöpfungsnetzwerk bereits im Vorfeld ankündigen. Er befragt in einer umfangreichen empirischen Studie sowohl Automobilhersteller, Automobilzulieferer als auch Logistik-Dienstleister und zeigt auf der Basis der daraus gewonnenen Erkenntnisse Möglichkeiten zur Gestaltung eines Qualitätsfrühwarnsystems auf. Der Autor identifiziert Störungsauslöser, Frühwarnindikatoren sowie schwache Signale zur Prognose zukünftiger Störungen und macht Handlungsvorschläge, die auch auf andere Industriezweige und Branchen übertragen werden können.


(Table of content)
Die Automobilindustrie als Untersuchungsgegenstand.- Risikomanagement in Supply Chains.- Frühwarnsysteme zur Identifizierung von Supply Chain Risiken.- Empirische Untersuchung in der deutschen Automobilindustrie.- Einsatz und Konzeption eines Frühwarnsystems für das Qualitätsmanagement in automobilen Wertschöpfungsnetzwerken.- Schlussbetrachtung.
(Author portrait)
Dr. Lothar Czaja ist wissenschaftlicher Mitarbeiter von Prof. Dr. Kai-Ingo Voigt am Lehrstuhl für Industriebetriebslehre der Universität Erlangen-Nürnberg.

Contents

Die Automobilindustrie als Untersuchungsgegenstand.- Risikomanagement in Supply Chains.- Frühwarnsysteme zur Identifizierung von Supply Chain Risiken.- Empirische Untersuchung in der deutschen Automobilindustrie.- Einsatz und Konzeption eines Frühwarnsystems für das Qualitätsmanagement in automobilen Wertschöpfungsnetzwerken.- Schlussbetrachtung.

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