Multi-Kriterien-Lieferantenauswahl für einen Automobilzulieferer
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Führe einen AHP-Workshop mit drei Stakeholdern durch, gewichte Kriterien und wende TOPSIS an. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Der Zulieferer (familiengeführt, Exportquote rund 70 %, neue Lithium-Druckguss-Linie als Wachstumsthema) hat in der letzten Lieferantenauswahl ein 'Bauchgefühl'-Ergebnis getroffen, das nachträglich zu Konflikten in der Qualität führte — Anlass für die methodische Investition.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie wählt man 3 von 12 Lieferanten mit AHP + TOPSIS so aus, dass die Entscheidung mit dokumentierter Konsistenz und Sensitivitäts-Analyse verteidigt werden kann?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- AHP-Paarvergleiche durchführen und die Konsistenz prüfen
- TOPSIS — Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution — auf reale Auswahl anwenden
- Sensitivitäts-Analyse einbauen, statt nur einen Punktwert zu präsentieren
- Eine multi-kriterielle Entscheidung einem Gremium verteidigen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Multi Criteria Decision Making
Apply multi criteria decision making to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Ahp
Apply ahp to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Topsis
Apply topsis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Sensitivity Analysis
Apply sensitivity analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Stakeholder Elicitation
Apply stakeholder elicitation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Data Scientist
Multi-kriterielle Entscheidungsunterstützung ist ein klassisches Operations-Research-Werkzeug, das in Beschaffung und Strategie immer noch produktiv gefragt ist; die Challenge produziert ein portfolio-fähiges Beispiel.
Dieses Projekt schärft
- multi-criteria-decision-making
- ahp
- topsis
AI-Produktmanager:in
Stakeholder-Elicitation und Sensitivitäts-Verteidigung sind das tägliche Geschäft eines AI-PMs in Entscheidungsunterstützungs-Produkten.
Dieses Projekt schärft
- stakeholder-elicitation
- sensitivity-analysis
- multi-criteria-decision-making
AI-Lösungsarchitekt:in
Methodische Auswahl-Architekturen für Konzern-Beschaffung sind ein typischer Solutions-Architect-Schwerpunkt.
Dieses Projekt schärft
- ahp
- topsis
- multi-criteria-decision-making
Noch eine Sache