Predikce rizik v dodavatelském řetězci

Název práce: Predikce rizik v dodavatelském řetězci
Autor(ka) práce: Hanák, Vilém
Typ práce: Bakalářská práce
Vedoucí práce: Vinš, Marek
Oponenti práce: Bahenský, Michal
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Práce se věnuje rizikům, která mohou ovlivnit plynulost toku materiálu v dodavatelském řetězci a způsobům jejich predikce. Práce si dává za cíl porovnání postupů a metod predikcí rizik vybraných analytických společností s přístupem popsaným v odborné literatuře. K získání dat bylo využito metody kvalitativních rozhovorů se zástupci společností na jejichž základě jsou vyhodnoceny závěry. Ze zkoumání vyplývá, že žádná ze společností neumí rizika jako takové predikovat v pravém slova smyslu, pouze upozornit na jejich možný výskyt z informací o událostech z minulosti. Automatizovány jsou v současné chvíli v praxi pouze procesy sběru a prvotní analýzy dat, samotné vyhodnocení a případná reakce zůstává na konkrétních osobách, což se však může v blízké budoucnosti, společně s nástupem umělé inteligence, změnit.
Klíčová slova: Dodavatelský řetěze; predikce rizik; automobilismus; analýza rizik
Název práce: Prediction of Risks in Supply Chain
Autor(ka) práce: Hanák, Vilém
Typ práce: Bachelor thesis
Vedoucí práce: Vinš, Marek
Oponenti práce: Bahenský, Michal
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
The thesis focuses on risks that can affect the continuity of material flow in the supply chain and how to predict them. The paper aims to compare the risk prediction procedures and methods of selected analytical companies with the approach described in the academical literature. The method of qualitative interviews with representatives of the companies was used to obtain the data based on which conclusions are evaluated. The research shows that none of the companies can predict risks as such in the true sense of the word, only to highlight their possible occurrence from information about past events. At the moment, only the processes of data collection and initial analysis are automated in practice, the actual evaluation and possible response remains up to specific people, but this may change in the near future, together with current advancements in field of artificial intelligence.
Klíčová slova: Supply chain; Risk prediction; Automotive; Risk analysis

Informace o studiu

Studijní program / obor: Podniková ekonomika a management
Typ studijního programu: Bakalářský studijní program
Přidělovaná hodnost: Bc.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta podnikohospodářská
Katedra: Katedra logistiky

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 25. 11. 2022
Datum podání práce: 11. 5. 2023
Datum obhajoby: 7. 6. 2023
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/82920/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: