Supplier Network Analysis

Das „Kleine-Welt-Phänomen“, auch bekannt als “Six degrees of separation” von Stanley Milgram beschreibt die Kette von Bekanntschaftsbeziehungen zwischen zwei Individuen. Auch Webseiten können als Diagramm aus verbundenen Dokumenten, die Informationen zu unterschiedlichen Parteien (beispielsweise Unternehmen, Personen, Events) beinhalten, verstanden werden. Aus diesem Grund ist es statistisch möglich, die Stärke der Beziehung zwischen diesen Parteien aufzudecken. Einige Unternehmen nutzen diese Tatsache bereits und haben sie sogar zu ihrem Kerngeschäft gemacht, als gutes Beispiel kann hier Google genannt werden.

Auch ADASTRA hat dieses Wissen angewandt und eine Lösung entwickelt, die die Beziehung zwischen unterschiedlichen Unternehmen identifiziert:

  • Daten aus verschiedenen Quellen werden zentral zusammengeführt: News, Nachrichten, Twitter und sonstige strukturierte Datenbanken
  • Identifizierung von Beziehungen zwischen einzelnen Parteien basierend auf den Informationsquellen
  • Darstellung der Ergebnisse im Diagramm auf verschiedenen Ebenen
  • Bewertung der Auswirkung auf das Netzwerk, falls eine oder mehrere Parteien wegfallen

 

Graph-Visualisierung

Daten können in verschiedenen Layouts visualisiert werden, so zum Beispiel auch in einer Graph-Visualisierung.

 

Das konzentrische Layout zeigt die verschiedenen Zuliefererstufen in organisierter Form. In der Mitte befindet sich das Hauptunternehmen und die Stufen sind darum in konzentrischen Kreisen angeordnet. Tier 1 Zulieferer liegen auf dem innersten Kreis, tier 2 auf dem nächsten, usw. Durch Farben und Knotengrößen werden andere Metadaten visualisiert, beispielsweise Größe des Unternehmens, Knotengrad, Knotenzentralität, Kategorisierung bzgl Produkten und weiteres.

 

Geographische Visualisierung

Die Anordnung der Knoten nach Geoinformationen kann in anderen Use Cases hilfreich sein.

 

Geoinformationen sind wichtige Metadaten über Zulieferer. Den Ort eines Zulieferers zu kennen kann bei informierten Unternehmensentscheidungen unterstützen. Besteht beispielsweise die Wahl zwischen unterschiedlichen Zulieferern für dieselbe Komponente sind Zulieferer nahe bestehender Infrastruktur zu bevorzugen.

 

Anwendungsbeispiele

Durch die vorgestellte Lösung kann das Risiko verschiedener Szenarien festgestellt und entsprechende Gegenmaßnahmen implementiert werden, beispielsweise:

  • Einschätzung des Risikos bei der Vergabe von Krediten. Durch die Netzwerkanalyse kann die Beziehung von Unternehmen zu Kunden und Lieferanten aufgedeckt werden
  • Einschätzung des Ausfallsrisikos in der Produktionskette, falls einer der Hauptlieferanten ausfällt

 

Kerntechnologien:

                

 

Kernmethodologien:

Crawling, Text Mining, Named Entity Recognition, Relation Recognition and Extraction, Web Mining, Statistical Models, Support Vector Machines, Classification Algorithms, Feature Engineering

Weitere mögliche Use Cases:

Party-relations Network Analysis, Network Analysis for Risk Management, Relation Identification, Business Network

Weitere Informationen bekommen Sie hier:

Kleine-Welt-Phänomen

What is Google PageRank? A Guide for Searchers & Webmasters

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