Entwicklung einer Ontologie zur Modellierung von Risiken und zeitlichen Abhängigkeiten in globalen Lieferketten (BA/MA)
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- Ausschreibung wissenschaftlicher Arbeiten
- Bachelorarbeit
- Masterarbeit
Globale Lieferketten sind zunehmend komplex, digital vernetzt und anfällig für Störungen durch geopolitische Krisen, Naturkatastrophen, Logistikengpässe oder regulatorische Änderungen. Eine strukturierte semantische Modellierung solcher Risiken – unter Berücksichtigung zeitlicher Abhängigkeiten und Prozessbeziehungen – bietet große Potenziale für Transparenz, Frühwarnung und automatisierte Analyse.
Ontologien (OWL/RDF) ermöglichen die formale Beschreibung und Verknüpfung von Entitäten, Beziehungen und Ereignissen. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Supply-Chain-Risiko-Ontologie, die sich für wissensbasierte Systeme, KI-Anwendungen oder Neo4j-Datenmodelle eignet.
Im Rahmen dieser Arbeit soll eine domänenspezifische Ontologie konzipiert, implementiert und evaluiert werden, mit Fokus auf:
- Identifikation und Modellierung typischer Risikokategorien in der Lieferkette
- Verknüpfung von Risiken mit Prozessen, Akteuren, Produkten und Zeitpunkten
- Abbildung zeitlicher Abhängigkeiten und Kausalitäten
- Kompatibilität mit bestehenden Standards wie SCOR, ISO 28000, IOF-SCRO
- Umsetzung in OWL oder RDF(S)
Aufgabenstellung
- Literatur- und Standardanalyse
– Bestehende Ontologien, ISO-Normen, wissenschaftliche Modelle zu Supply Chain Risks evaluieren - Konzeptentwicklung
– Definition relevanter Klassen, Relationen, Vokabulare
– Risikomodell (Quellen, Schwere, Eintrittswahrscheinlichkeit etc.)
– Zeitmodell (Events, Prozesse, „before/after“-Relationen) - Implementierung der Ontologie
– Erstellung mit OWL / RDF / Protégé - Beispieldaten & Testszenarien
– Beispielinstanzen (Lieferanten, Risiken, Verzögerungen etc.) modellieren - Evaluation & Diskussion
– Vergleich mit bestehenden Modellen
– Praktische Anwendbarkeit / Erweiterbarkeit reflektieren
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