Der Supply Chain Data Analyst (Supply Chain / Data Security) analysiert umfassende Datenströme entlang der Lieferkette. Er identifiziert Muster, Optimierungspotenziale und Sicherheitsrisiken in Logistikprozessen. Seine Kernaufgaben umfassen die Implementierung von Datenschutzmaßnahmen, Entwicklung prädiktiver Modelle sowie die Überwachung der Datenkonsistenz. Er erstellt Dashboards für Entscheidungsträger und arbeitet mit IT-Teams an der Integration von Sicherheitsprotokollen. Der Data Analyst verknüpft Lieferkettenmanagement mit Cybersecurity-Standards und verbessert durch datengetriebene Ansätze die Effizienz und Sicherheit der Supply Chain.

Supply Chain Management - Planung und Steuerung moderner Produktions- und Lieferprozesse

• Struktur und Grundlagen der Supply Chain Planung und Steuerung
• Methoden und KI-basierte Ansätze der Absatz- und Bedarfsplanung
• Master Planning: Produktionsprogramme, Kapazitätsabgleich und digitale Planungstools
• Materialbedarfsplanung und Bestandsmanagement: MRP, Disposition und digitale Optimierung
• Logistics Execution: Smarte Transportplanung, Routenoptimierung und Sendungsverfolgung
• Green Planning & Steuerung: ESG-Integration, CO₂-Reduktion und Kreislaufwirtschaft
• Digitales Performance Monitoring und KI-basierte Frühwarnsysteme für Planung und Steuerung

Supply Chain Management - Strategien zur Optimierung der Lieferkette und Logistik

• Supply Chain Management als Wertschöpfungsnetzwerk - Grundlagen, Archetypen und Standards
• Strategische Ausrichtung der Supply Chain: Typen, Sourcing-Strategien und Entscheidungsmodelle
• Risikomanagement, Resilienzstrategien und Compliance-Anforderungen in globalen Lieferketten
• Digitalisierung und KI-basierte Optimierung von Lieferketten und Netzwerken
• Green Supply Chain: Nachhaltigkeitsstrategien und ESG-orientierte Optimierung
• Supply Chain Netzwerke strategisch gestalten und KI-gestützt optimieren
• Strategische KPIs und Monitoring für die Optimierung der Supply Chain

Informatikgestützte Big Data Analyse & Data Science - Technologien, Sicherheit, Anwendungen

• Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
• Datenkompetenz
• KI-Kompetenz
• Big Data Technologien und Architektur
• Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
• Governance - Datenschutz und Cybersecurity
• Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
• Big Data Projektplanung und Dokumentation

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