Prof. Dr. Sardesai verantwortet den Lehrstuhl für Logistik und Supply Chain Management.

Derzeitige Lehrveranstaltungen:

• Interne Logistik und Prozessmanagement
• Externe und Grüne Logistik
• Bestandsmanagement
• Supply Chains erfolgreich steuern - Unternehmenssimulation im Team
• Logistisches Praxisprojekt
• Supply Chain Management (Master)
• Kooperationen und Netzwerke (Master)

Interessens-/Forschungsgebiete:

• Supply Chain Resilienz
• Künstliche Intelligenz in der Logistik
• Digitalisierung in der Logistik
• Strategisches Szenariomanagement

2024

Fornasiero, R., Kiebler, L., Falsafi, M., & Sardesai, S. (2024). Proposing a maturity model for assessing Artificial Intelligence and Big data in the process industry. International Journal of Production Research, 1-21.

2023

Sardesai, S., & Klingebiel, K. (2023). Maintaining viability by rapid supply chain adaptation using a process capability index.  Omega,  115, https://doi.org/10.1016/j.omega.2022.102778.

Gelsomino, L. M., Sardesai, S., Pirttilä, M., & Henke, M. (2023). Addressing the relation between transparency and supply chain finance schemes.  International journal of production research,  61(17), 5806-5821.

Sardesai, S., Klink, P., Bourbita, B., Kippenberger, J. K., & Henke, M. (2023). Rapid Reconfiguration of Supply Chains with Simulation as a Support to Public-Private Partnerships during Pandemics. https://doi.org/10.1007/978-3-031-16489-7_6

Sardesai, S., & Schreiber, L. (2023). Messung und Steigerung der Resilienz mittels numerischer Indizes (Vol. 2023, Issue 04). https://doi.org/10.30844/IM_23-4_45-49

Sardesai, S., & Schwemmer, M. (2023). Resilienz als neue Zielfunktion globaler Wertschöpfungsketten. Internationale Fachmesse "Transport Logistik 2023“, https://www.bvl.de/presse/meldungen/meldungen-2023/whitepaper_resilienz.

Sardesai, S., Schreckenberg, F., & Kippenberger, J. K. (2023). Transformation von Lieferketten. Whitepaper. https:doi.org/10.24406/publica-678. https://publica.fraunhofer.de/bitstreams/86c0a186-3e4b-4d87-a70a-68757c2be440/download.

Sauer, O., Haller, M. L., Sardesai, S., Henke, J., Schmelting, J., Meyer, T., Kujath, M., Seidel, H., Kuhn, T., Schnicke, F., Harst, S., & Wenzel, K. (2023). Manufacturing-X: Die Branche der Fabrikausrüster (M. ten Hompel, M. Henke, U. Clausen, & S. Ihlenfeldt, Eds.). https://doi.org/10.24406/publica-1386

2022

Sardesai, S. (2022). Bewertung und Verbesserung der Robustheit des Servicelevels in CKD-Produktionsnetzwerken unter Risiken. Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-38951-2

Sardesai, S., Klink, P., Bourbita, B., Kippenberger, J. K., & Henke, M. (2022). Rapid Reconfiguration of Supply Chains with Simulation as a Support to Public–Private Partnerships during Pandemics. In  Supply Chain Resilience: Reconceptualizing Risk Management in a Post-Pandemic World (pp. 87-112). Cham: Springer International Publishing.

Kiss, T., Terstyanszky, G., Arjun, R., Sardesai, S., Görtz, M. D., & Wangenheim, M. (2022). Supply Chain Simulation as a Service to increase Adaptation Capability in Manufacturing. Annual Modeling and Simulation Conference 2022. https://doi.org/10.23919/ANNSIM55834.2022.9859375

Sardesai, S. (2022). Logistik in Zeiten der Krisen - Eine Gebrauchsanweisung. https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/428640

Taisch, M.; Casidsid, M. L.; Acerbi, F.; Gonzàlez, C.; May, G.; Padelli, V.; Sardesai, S.; Wuest, T. (2022). Redesigning Supply Chains in the New Era of Manufacturing. The 2022 World Manufacturing Forum. https://worldmanufacturing.org/wp-content/uploads/17/6-2022_World-Manufacturing-Report_E-Book.pdf, ISBN: 978-88-943861-9-6.

2021

Fornasiero, R.; Sardesai, S.; Barros, A. C.; Matopoulos, A. (Hg.), Next Generation Supply Chains, Bd. 14, Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63505-3

Darin Beiträge in folgenden Artikeln:

Sardesai, S., Stute, M., & Kamphues, J. (2021). A Methodology for Future Scenario Planning. Next Generation Supply Chains: A Roadmap for Research and Innovation, 35-59. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63505-3_2

Sardesai, S., Stute, M., Fornasiero, R., Kalaitzi, D., Barros, A. C., & Muerza, V. (2021). Future scenario settings for supply chains. Next Generation Supply Chains: A Roadmap for Research and Innovation, 61-78. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63505-3_3

Stute, M., Sardesai, S., Parlings, M., Senna, P. P., Fornasiero, R., & Balech, S. (2021). Technology Scouting to Accelerate Innovation in Supply Chain. Next Generation Supply Chains: A Roadmap for Research and Innovation, 129-145. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63505-3_6

Kalaitzi, D., Matopoulos, A., Fornasiero, R., Sardesai, S., Barros, A. C., Balech, S., & Muerza, V. (2021). Megatrends and Trends Shaping Supply Chain Innovation. Next Generation Supply Chains: A Roadmap for Research and Innovation, 3-34. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63505-3_1

Fornasiero, R., Marchiori, I., Pessot, E., Zangiacomi, A., Sardesai, S., Barros, A. C., Thanous, E., Weerdmeester, R., & Muerza, V. (2021). Paths to Innovation in Supply Chains: The Landscape of Future Research. Next Generation Supply Chains: A Roadmap for Research and Innovation, 169-233. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63505-3_8

Sardesai, S., & Hölze, S. (2021). Das größte Problem ist und bleibt Corona. Münchner Merkur.https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/270768

Schreckenberg, F., Motta, M., Kamphues, J., Sardesai, S., & Klink, P. (2021a). ACES - A revolution for risk management in the automotive industry? Fraunhofer IML. https://doi.org/10.24406/iml-n-639070

Schreckenberg, F., Motta, M., Kamphues, J., Sardesai, S., & Klink, P. (2021b). ACES - Eine Revolution auch für das Risikomanagement in der Automobilbranche? - Erste Ansätze zur Nutzbarmachung und Anreicherung von Unternehmensdaten für das Management lieferantenbezogener Risiken. Fraunhofer IML. https://doi.org/10.24406/IML-N-635040

2020

Fruhner, D., Grimm, D., Sardesai, S., Wagenitz, A., Vennemann, A., & Hegmanns, T. (2020). A Tool-Independent Generalized Description for Substainable Supply Chain Design. International Conference on Modeling and Applied Simulation (MAS) 2020. https://doi.org/10.46354/i3m.2020.mas.013

Klink, P., & Sardesai, S. (2020). Fast Ramp-Up - Willkommen zurück, aber mit Bedacht! Logistik entdecken. https://doi.org/10.24406/publica-fhg-265585

Sardesai, S., Klink, P., & Motta, M. (2020). So klappt das mit dem Hochfahren. Deutsche Verkehrszeitung. https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/264055

Klink, P., Sardesai, S., Gehring, J., & Görtz, M. D. (2020). Fast Ramp-Up. Anlaufmanagement nach disruptiven pandemischen Ereignissen (M. Ten Hompel, M. Henke, & U. Clausen, Eds.). Fraunhofer IML. https://doi.org/10.24406/iml-n-599453

Kiebler, L., Ebel, D., Klink, P., & Sardesai, S. (2020a). Risikomanagement disruptiver Ereignisse in Supply Chains. Fraunhofer IML. https://doi.org/10.24406/iml-n-599788

Kiebler, L., Ebel, D., Klink, P., & Sardesai, S. (2020b). Risk management of disruptive events in supply chains. Fraunhofer IML. https://doi.org/10.24406/iml-n-599828

Sardesai, S. (2020). Blick nach vorn statt in die Sterne. https://doi.org/10.24406/publica-fhg-265581

2019

Moroff, N. U., & Sardesai, S. (2019). Machine learning in demand planning: Cross-industry overview. Hamburg International Conference of Logistics (HICL) 2019. https://doi.org/10.15480/882.2476

Wenzel, H., Smit, D., & Sardesai, S. (2019). A literature review on machine learning in supply chain management. Hamburg International Conference of Logistics (HICL) 2019. https://doi.org/10.15480/882.2478

2018

Sardesai, S. (2018). Forschung statt Kristallkugel. Logistik entdecken. https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/255009

2017

Sardesai, S., & Klingebiel, K. (2017). Performance measurement in global distribution networks - influences on the service level under uncertainty in CKD networks. European Operations Management Association (EurOMA International Annual Conference) 2017. https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/400328

2015

Sardesai, S., Kamphues, J., & Hegmanns, T. (2015). Simulation-based concept for increasing robustness in distribution networks. European Operations Management Association (EurOMA International Annual Conference) 2015. https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/389574

2014

Sardesai, S., Sydow, A., Hinrichs-Stark, W., Beißert, U., & Motta, M. (2014). Visuelles Logistikmanagement. Magdeburger Logistiktage “Sichere und nachhaltige Logistik” 2014. https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/384507

Datenfabrik.NRW

• Projekt zur digitalen Transformation von Produktionsumgebungen und ihrer Weiterentwicklung zu datenbasierten Zukunftsfabriken
• Einsatz der fortgeschrittenen Datenanalytik und Künstlicher Intelligenz (KI) zur Neuausrichtung der Produktionsumgebung und sich anschließender Logistikprozesse
• Implementierung verbesserter Transportvorhersagen und Umsetzung von dynamischer Transportbündelung in realen Anlieferprozessen
• Ergebnisse dienen als Blaupause für produzierende Unternehmen in NRW

AI-CUBE

• Untersuchung des Einsatzes und Nutzung von KI und Big Data in der Prozessindustrie
• Analyse der Herausforderungen zur Implementierung von KI und Big Data
• Entwicklung einer Roadmap zur Darstellung, welche digitalen Technologien der KI und Big Data in der Prozessindustrie zum Einsatz kommen oder potenziell übertragbar sind

Transfer-X

• Aufbau einer zielgerichteten Plattform für Unternehmen, um auf relevante Projektergebnisse im Kontext von Datenökosystemen zuzugreifen.
• Entwickelte Technologien und Werkzeuge sollen in die Industrie getragen und Services, Apps, Konnektoren und weitergehende Lösungen skaliert werden.

CO-VERSATILE

• Projekt zur Verbesserung der Resilienz und Adaption der europäischen Produktion im verarbeitenden Gewerbe während der Pandemie.
• Entwicklung von Servicekomponenten zur Evaluierung einer Umgestaltung mit Simulation:
  • Aufbau regionaler Produktionsnetzwerke unter Beachtung pandemischer Risiken
  • Zeitliche und kapazitive Engpassanalyse bei der Umstellung von Lieferanten

ResKriVer

• Aufbau einer Plattform mit krisenrelevanten Daten, die im Krisenfall frühzeitig Engpässe an Kliniken, Zivil- und Katastrophenschutz, Rettungskräfte und Hersteller übermitteln kann
• Entwicklung von Servicekomponenten zur Analyse von Risikoeffekten auf die Supply Chain, Identifikation von Alternativen zur Sicherung der Versorgung durch Simulation und KI und deren Bewertung mittels eines AI Solution Assessment Service

Fast Ramp-Up

• Analyse des Wiederanlaufs der Wirtschaft mit ihren komplexen Supply Chains anhand einer Supply Chain Simulation (OTD-NET)
• Erarbeitung von Empfehlungen zum Einschwingen der asynchronen Supply Chain-Zustände im Rahmen eines Whitepapers

NEXT-NET

• Adaption einer Szenarioanalyse zur Evaluierung der Auswirkungen von technologischen Innovationen und marktseitigen Veränderungen auf Supply Chains
• Aufbau einer strategischen Forschungsagenda für die Innovationspolitik der Europäischen Kommission

E2Design

• Befähigung von Unternehmen, die Energieeffizienz als weitere Zielgröße in die strategische und taktische Planung von Supply Chains einzubinden
• Optimierung des Energiebedarfs für die gesamte Supply Chain inkl. einer energetischen Bewertung von Teilprozessen und einer energiebasierten Lieferantenbewertung

seit 2025
Professorin für „Logistik und Supply Chain Management“ an der Hochschule Ostfalia

2023 - 2024
ConMoto Strategie und Realisierung GmbH
Principalin

2022
Promotion zum Dr. rer. pol. am Lehrstuhl Maschinenbau der TU Dortmund
Thema: Bewertung und Verbesserung der Robustheit des Servicelevels in CKD-Produktionsnetzwerken unter Risiken

2012 - 2023
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik, Abteilung Supply Chain Engineering
Stellvertretende Abteilungsleitung und Senior Scientist SCM

2008 - 2012
Kuehne + Nagel Pvt. Ltd., Neu-Delhi, Indien
National Production System Manager – Kontraktlogistik

2003 - 2004
Auslandsstudium an der Ecole Supérieure de Commerce de Grenoble, Frankreich

2001 - 2008
Studium der Wirtschaftswissenschaften, Freie Universität Berlin
Vertiefung: Produktionswirtschaft, Finanzierung und Ökonometrie