Supply chain management research seminar - Cheatsheet

Diskussion aktueller wissenschaftlicher Studien im Supply Chain Management

Definition:

Überprüfung, Analyse und Diskussion jüngster Forschungsergebnisse im SCM-Feld.

Details:

• Bewertung von Methodologien: Einsatz von \texttt{qualitativen} und \texttt{quantitativen} Methoden
• Kritische Diskussion der Forschungsergebnisse: Validität, Reliabilität, Generalisierbarkeit
• Anwendung auf Praxis: Übertragung auf praktische SCM-Herausforderungen
• Zukunftstrends im SCM: Identifizierung und Diskussion neuer Forschungsthemen

Identifikation von Forschungslücken und Entwicklung forschungsorientierter Fragestellungen

Definition:

Identifikation von Forschungslücken und Entwicklung forschungsorientierter Fragestellungen

Details:

• Forschungslücken erkennen: Untersuche bestehende Literatur, finde unbeantwortete Fragen.
• Literaturrecherche: Systematische Durchsicht aktueller Studien, relevante Theorien und Konzepte.
• Gap-Analyse: Bewerte, welche Bereiche nicht ausreichend erforscht sind.
• Hypothesen formulieren: Basierend auf identifizierten Lücken, spezifische Forschungsfragen entwickeln.
• Relevanz prüfen: Sicherstellen, dass die Fragestellungen aktuell und wissenschaftlich wertvoll sind.
• Methodik wählen: Passende Forschungsmethoden definieren.

Methoden der empirischen Sozialforschung im SCM

Definition:

Empirische Methoden zur Untersuchung sozialer Phänomene innerhalb von Supply Chains

Details:

• Quantitative Methoden: Umfragen, Experimente, statistische Analysen
• Qualitative Methoden: Interviews, Fallstudien, ethnographische Studien
• Datenquellen: Primärquellen (selbst erhoben), Sekundärquellen (bestehende Daten)
• Wichtige Konzepte: Validität, Reliabilität, Stichproben
• Analysen: Deskriptive Statistik, Regressionsanalysen, Strukturgleichungsmodelle
• Spezifische Tools: SPSS, R, NVivo
• Anwendungsbeispiele im SCM: Lieferantenbeziehungen, Kundenverhalten, Prozessoptimierung

Verwendung quantitativer und qualitativer Analysetechniken

Definition:

Verwendung von statistischen und nicht-statistischen Methoden zur Analyse von Daten und Prozessen in der Lieferkette; Kombination beider Techniken für umfassende Erkenntnisse.

Details:

• Quantitative Analyse: Verwendung von numerischen Daten, mathematischen Modellen und statistischen Methoden.
• Qualitative Analyse: Untersuchung nicht-numerischer Daten (z. B. Interviews, Beobachtungen) zur Erfassung von Meinungen, Motiven und Verhaltensweisen.
• Beispiele quantitative Methoden: Lineare Programmierung, Simulationen, Regressionsanalysen.
• Beispiele qualitative Methoden: Fallstudien, Experteninterviews, Fokusgruppen.
• Vorteile der Kombination: Ganzheitliches Verständnis, Absicherung der Ergebnisse, Aufdeckung komplexer Zusammenhänge.
• Wahl der Methode(n): Abhängig von Forschungsfrage, Datenverfügbarkeit und Zielsetzung.

Validität und Reliabilität in der empirischen Forschung

Definition:

Gültigkeit und Zuverlässigkeit von Messinstrumenten und -methoden in der empirischen Forschung, insbesondere in quantitativen Studien.

Details:

• Validität: Misst das Instrument, was es messen soll?
• • Interne Validität: Kausalität und Kontrolle von Störvariablen.
  • Externe Validität: Generalisierbarkeit der Ergebnisse.
  • Konstruktvalidität: Operationalisierung und theoretische Konzepte.
  • Inhaltsvalidität: Abdeckung des Untersuchungsinhalts.
• Reliabilität: Beständigkeit und Reproduzierbarkeit der Messergebnisse.
• • Test-Retest-Reliabilität: Konsistenz über die Zeit.
  • Interrater-Reliabilität: Übereinstimmung zwischen verschiedenen Beobachtern.
  • Interne Konsistenz: Homogenität der Items innerhalb eines Tests (Cronbachs Alpha: \(\alpha\)).

Systematische Literaturrecherchestrategien

Definition:

Systematische Methoden zur Identifizierung, Bewertung und Synthese relevanter Literatur, um den aktuellen Stand der Forschung zu einem spezifischen Thema zu verstehen.

Details:

• Planung der Recherche: Fragestellung festlegen, relevante Datenbanken identifizieren.
• Suchstrategie entwickeln: Schlüsselwörter und Suchbegriffe festlegen, Suchstrings erstellen.
• Studienauswahl: Einschluss- und Ausschlusskriterien definieren.
• Datenextraktion: Relevante Daten aus den Studien sammeln.
• Bewertung der Studienqualität: Validität und Zuverlässigkeit prüfen.
• Ergebnisse synthetisieren: Quantitative und qualitative Analysen durchführen.
• Berichterstellung: Ergebnisse klar und strukturiert präsentieren.

Wissenschaftliche Zitierweisen und -standards

Definition:

Verfahren und Richtlinien zum korrekten Zitieren und Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten. Ziel: Nachvollziehbarkeit und Plagiatsvermeidung.

Details:

• Direktes Zitat: Wörtliche Übernahme, in Anführungszeichen, mit Quellenangabe.
• Indirektes Zitat: Sinngemäße Wiedergabe, ohne Anführungszeichen, mit Quellenangabe.
• Quellenangabe: Autor, Jahr, Titel, Erscheinungsort, Verlag, Seitenzahl.
• Zitiersysteme: APA, Harvard, Chicago, MLA.
• Beispiel APA: (Autor, Jahr, S. Seitenzahl).
• Literaturverzeichnis: Alphabetische Ordnung nach Nachnamen der Autoren.
• Nachvollziehbarkeit und Transparenz sind essentiell.

Theoretische Modelle und Rahmenwerke im SCM

Definition:

Theoretische Modelle und Rahmenwerke bieten strukturelle und analytische Werkzeuge zur Untersuchung und Optimierung von SCM-Prozessen.

Details:

• SCOR-Modell: Standardisierte SCM-Prozesse in fünf Bereiche unterteilt (Plan, Source, Make, Deliver, Return).
• Bullwhip-Effekt: Verzerrung der Nachfragesignale entlang der Lieferkette, führt zu Ineffizienzen.
• Bestandsmanagementmodelle: EOQ, Just-in-Time (JIT), ABC-Analyse zur Optimierung der Lagerbestände.
• Spieltheorie: Analyse von Interaktionen und Strategien zwischen verschiedenen Akteuren der Lieferkette.
• Netzwerk-Theorie: Untersuchung der Struktur und Dynamik von Lieferkettennetzwerken.
• Agentenbasierte Modelle: Simulation individueller Akteure und deren Interaktionen zur Untersuchung globaler SCM-Dynamiken.
• Triple Bottom Line: Rahmenwerk zur Bewertung ökologischer, sozialer und wirtschaftlicher Leistung in der Lieferkette.