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Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,0, Europäische Fernhochschule Hamburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Die fortschreitende Globalisierung verursacht eine ständige Zunahme der weltweiten Arbeitsteilung. Dadurch steigt das Welthandelsvolumen stärker als die weltweite Produktion, was wiederrum ein wachsendes Transportaufkommen hervorruft. Aktuelle und zukünftige logistische Netzwerke werden aufgrund von steigendem Handelsaufkommen, der Automatisierung von Ladungen und zunehmender Weiterentwicklung von Lieferketten hin zu Liefernetzwerken immer komplexer und dynamischer. Gleichzeitig sind Ausmaße wie auch Schwankungen dieser steigenden Komplexität nur schwer vorhersehbar. Dabei entsteht durch das Internet und den E-Commerce allein in Deutschland ein zusätzliches Sendungsvolumen von ca. 100 Millionen Paketen pro Jahr. Zudem nimmt durch die individuelle Gestaltungsmöglichkeit beim Einkaufen von Waren der Anteil an unterschiedlichen Artikeln exponentiell zu.

Die Realisierungszeit zur Entwicklung und Implementierung von heutigen Logistiksystemen kann im Verhältnis zu ihrer Nutzungsdauer als sehr lang bezeichnet werden. So lag der durchschnittliche Lebenszeitzyklus von Geschäftsmodellen und -strategien in Industrie und Handel im Jahre 2010 bei zwei bis drei Jahren, währenddessen deren Modellierung durchschnittlich zwischen sechs bis zehn Monaten betrug. Wird zudem eine leistungsstarke neue IT-Landschaft benötigt, steigt die Gesamtrealisierungszeit auf zwölf bis 24 Monate.

Aufgrund der steigenden Anforderungen an Planungs- und Steuerungsinstanzen, werden diese nach heutigen Standards in Zukunft nicht ausreichend leistungsfähig sein und den hohen Anforderungen nicht gerecht werden können. Als Lösungsansatz fordert die Literatur grundlegend neue Architekturen mit dementsprechend kürzeren Realisierungszeiten. Hierzu wurde das Internet der Dinge entwickelt. Dabei handelt es sich um adaptive logistische Prozesse, die sich selbst steuern. Dabei stand die Natur Modell, denn sie liefert grundlegende Erkenntnisse aus dem Verhalten von Honigbienen, Ameisen und Fischen. All diese Insekten und Tiere besitzen eine ausgeprägte Schwarmintelligenz. Diese wurde für die Entwicklung des Internet der Dinge genutzt, um den o.g. Ansprüchen zukünftig entsprechen zu können.

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