Aktuelle logistische Trendstudien zeigen, dass Supply Chains den „one size fits all“ Ansatz bei ihrem Produkt- und Leistungsangebot nicht mehr verfolgen können. Vor dem Hintergrund einer vermehrt zunehmenden Marktmacht von Kunden stellt eine möglichst hohe kundenorientierte Wertschöpfung in Supply Chains eines der wichtigsten Themen der nächsten Jahre dar. Für eine kundenorientierte Ausgestaltung der Wertschöpfung sind zunächst ökonomisch sinnvolle Kundensegmente zu bilden, die die unterschiedlichen Ansprüche der Kunden und ihr unterschiedliches Kaufverhalten an die Produkte und Leistungen der jeweiligen Supply Chain abbilden. Für eine Identifizierung von Kundensegmenten wird in der Forschung oft der Einsatz von multikriteriellen Clusterverfahren empfohlen. Einhellige Meinung ist jedoch, dass eine allgemeine Empfehlung für ein bestimmtes Clusterverfahren im Vorhinein nicht möglich ist. Stattdessen ist es nötig, verschiedene Clusterverfahren in dem jeweiligen Anwendungsfall anzuwenden und die resultierenden Kundensegmente auf ihre ökonomische Vorteilhaftigkeit zu evaluieren.

Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit soll gezeigt werden, wie unter Anwendung multikriterieller Clusteralgorithmen sowohl eine höhere Kundenorientierung als auch eine ökonomische Verbesserung (Reduzierung von Lagerkosten) erzielt werden kann. Hierzu müssen zunächst durch eine Literaturrecherche geeignete Clusterverfahren ausgewählt werden. Auf Basis von vorgegebenen logistischen Clusterkriterien (bspw. akzeptierte Lieferzeit, Nachfrageverhalten des Endkunden, etc.) und auf Basis von realen Unternehmensdaten sollen im Anschluss die identifizierten Clusterverfahren angewendet und die Clusterergebnisse mit Hilfe eines zur Verfügung stehenden Softwaretools unter ökonomischen und logistischen Kriterien bewertet werden.