Informations und Datenmanagement
Datenqualität, Stammdaten, ERP, WMS, TMS, Schnittstellen, BI, Governance, Datenschutz und Roadmaps.
Dieses Lernfeld umfasst 20 Module mit Theorie, interaktiven Übungen und Prüfungssimulationen.
Module und Lektionen
1. Grundlagen des Informations- und Datenmanagements
1 Daten, Informationen und Wissen in der Logistik. Daten sind einzelne, noch nicht interpretierte Werte. In der Logistik können das Artikelnummern,.
2. Datenqualität, Stammdaten und Daten Governance in der Logistik
1 Datenqualität als Voraussetzung für logistische Leistungsfähigkeit. Logistikprozesse bestehen aus Materialflüssen, Informationsflüssen und.
3. ERP, WMS, TMS und Systemlandschaften in der Logistik
1 Systemlandschaften als Führungsinstrument. Moderne Logistikbetriebe werden nicht mehr nur über Hallen, Fahrzeuge, Personal und Bestände gesteuert..
4. Datenformate, Schnittstellenstandards und Identifikationssysteme
1 Datenformate als betriebliche Vereinbarung. Ein Datenformat beschreibt, wie Informationen technisch und logisch strukturiert werden. In der.
5. Datenerfassung, Auto ID und Track and Trace in Logistikprozessen
1 Datenerfassung als Führungsaufgabe. Datenerfassung ist in der Logistik kein administrativer Nebenprozess. Sie entscheidet darüber, ob ein.
6. Business Intelligence, Reporting und Datenanalyse in der Logistik
1 Business Intelligence als Führungsinstrument. Business Intelligence umfasst die systematische Sammlung, Integration, Aufbereitung, Auswertung und.
7. Datenschutz, Informationssicherheit und Cyberresilienz in der Logistik
1 Datenschutz als Führungsaufgabe in Logistikprozessen. Datenschutz betrifft in der Logistik nicht nur Kundendaten. Personenbezogene Daten entstehen.
8. Advanced Analytics, künstliche Intelligenz und Automatisierung in Logistikprozessen
1 Von rückblickender Auswertung zu vorausschauender Steuerung. Klassisches Reporting beantwortet vor allem die Frage, was passiert ist. Das ist.
9. Prozessanalyse mit Daten
1 Datenbasierte Prozessanalyse als Führungsaufgabe. Eine Prozessanalyse beginnt nicht mit einer Softwarefunktion, sondern mit einer Die.
10. Digitale Workflows, RPA und Low-Code-Automatisierung
1 Workflow-Automatisierung als Führungsaufgabe. Ein Workflow beschreibt die geregelte Abfolge von Aufgaben, Entscheidungen, Rollen und Daten. In der.
11. IoT, Sensorik, Echtzeitdaten und digitale Zwillinge in der Logistik
1 Echtzeitdaten als Führungsaufgabe. Echtzeitdaten bedeuten, dass Informationen sehr nahe am Zeitpunkt des Ereignisses verfuegbar sind. In der.
12. Datenprojekte, Systemeinführung und Change Management
1 Projektauftrag und Zielbild. Ein Datenprojekt beginnt mit einem klaren Projektauftrag. Ohne Projektauftrag entsteht schnell eine Sammlung von.
13. Wirtschaftlichkeit digitaler Lösungen, Business Case und TCO
1 Wirtschaftlichkeit als Wirtschaftlichkeit bedeutet daher nicht, die billigste Lösung zu wählen. Wirtschaftlichkeit bedeutet, die beste.
14. Datenbasierte Optimierung, Simulation und Entscheidungsunterstützung in der Logistik
1 Optimierung als Führungsaufgabe. Optimierung beginnt mit einer klaren Der Logistikfachmann muss Optimierung als Regelkreis führen. Zuerst wird der.
15. Digitalisierung von Supply Chain Prozessen, Control Tower und kollaboratives Informationsmanagement
1 End-to-End-Transparenz als Führungsaufgabe. End-to-End-Transparenz beschreibt die Fähigkeit, relevante Informationen entlang eines gesamten.
16. Datenkultur, Data Literacy und organisatorische Verankerung
1 Datenkultur als Führungsaufgabe. Datenkultur beschreibt die Art und Weise, wie ein Betrieb mit Daten denkt, arbeitet und entscheidet. Sie zeigt.
17. Dokumentenmanagement, Nachweisführung und Auditfähigkeit in der Logistik
1 Dokumentenmanagement als Führungsaufgabe. Die zentrale In einem Logistikbetrieb sind Dokumente direkt mit Prozessleistung verbunden. Ein fehlender.
18. Nachhaltigkeitsdaten, CO2-Reporting und digitale Produktpässe in der Logistik
1 Nachhaltigkeitsdaten als Führungsaufgabe. Die wichtigste Für den Logistikfachmann ist besonders relevant, dass Nachhaltigkeitsdaten operativ.
19. Datenstrategie, Zielarchitektur und Roadmap für digitale Logistiksysteme
1 Datenstrategie als Führungsaufgabe. Datenstrategie bedeutet, dass ein Unternehmen bewusst festlegt, welche Daten für welche Entscheidungen.
20. Integrierte Fallstudien, Prüfungsvorbereitung und Transfer in die Praxis
1 Fallstudienlogik im Informations- und Datenmanagement. Eine Fallstudie beginnt fast immer mit Symptomen. Ein Dashboard zeigt widersprüchliche.
Zugang zum Lernfeld
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