Datengetriebene Logistik: Weichenstellung in Richtung Normalität

 

Die Entwicklungen der vergangenen Monate haben die Störanfälligkeit von Lieferketten in den Blickpunkt gerückt. Ein Großteil resultiert aus mangelnder Sichtbarkeit von Beständen, seien sie im Lager vorrätig oder auf dem Transportweg. Weitere wesentliche Einflussfaktoren liegen typischerweise außerhalb der Reichweite der eigenen Lieferkette eines Unternehmens und fernab von dessen Einflussbereich.

Vor diesem Hintergrund wird die Fähigkeit immer wichtiger, mit verschiedenen Beteiligten auf den verschiedenen Ebenen der Lieferkette effektiv zusammenzuarbeiten. Zuverlässige und genaue Daten, die von allen Akteuren gemeinsam genutzt werden und für alle sichtbar sind, sind der Schlüssel zu besseren Ergebnissen und Kosteneinsparungen.

Gerade in der Logistik geht es um Netzwerke, die starke Partner oder auch Start-ups ausdrücklich einbeziehen, sei es im Geschäftsbetrieb oder in der IT. Unabhängig von der Branche wenden sich Unternehmen zunehmend neuen Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML), Blockchain und dem Internet of Things (IoT) zu. Ziel ist es, auf einer noch granulareren, zeitnahen und physischen Ebene zu verstehen, wie ihre Lieferkette durch Probleme im eigenen Betrieb, mit ihren Lieferanten (und den Lieferanten der Lieferanten) oder mit ihren Kunden (und den Kunden dieser Kunden) beeinflusst werden kann.

In letzter Zeit haben wir gemeinsam mit Partnern an einer Vielzahl von Anwendungsfällen von datengetriebener Logistik für einige der innovativsten Unternehmen gearbeitet. Dieses Engagement hat einen wertvollen Beitrag geliefert, für unsere Kunden systematische Wege zur Wertschöpfung abzuleiten.

 

Schauen wir uns drei Schwerpunktbereiche genauer an:

 

Resilienz der Lieferkette und Risikomanagement

Seien es der Klimawandel, ungewöhnliche Wetterbedingungen, die wachsende Zahl physischer Angriffe auf Lastwagen und Schiffe, die Bedrohung durch schwere Cyberattacken oder nicht zuletzt die aktuelle Covid-19 Pandemie – all diese Störungen können kontinuierliche Services gefährden und die Versorgung mit kritischen Gütern unterbrechen. Zudem können sie zu Vertrauensverlust bei den Kunden führen, den Ruf der Marke von Herstellern schädigen und erhebliche Kosten verursachen, die sich auf das Geschäftsergebnis auswirken.

Immer wichtiger werden daher das Management sowohl der mittelfristigen Lieferplanung als auch des laufenden Transportbetriebs im vollen Bewusstsein für Risiken und sicherheitsrelevante Ereignisse. Viele Unternehmen haben bereits Schritte zur Digitalisierung ihrer Lieferketten unternommen. Allerdings haben sie nicht unbedingt darauf geachtet, die Sichtbarkeit und Rückverfolgbarkeit der Lieferkette zu verbessern. Dasselbe gilt für die Planung der Resilienz – der Belastbarkeit der Supply Chain – durch Einbeziehung externer Daten.

Um Logistikplanern und Kundendienstmitarbeitern, die das Oracle Transportation Management einsetzen, diese Optionen zu bieten, hat Oracle als Kooperationspartner mit DHL Resilience360 zusammengearbeitet, einer webbasierten Big Data Supply Chain Risk Management-Lösung. Die Vorteile, von denen die Anwender profitieren sollen:

eine verbesserte Sichtbarkeit potenzieller Risiken auf globaler Ebene für die Supply-Chain-Operationen erreichen, um auf Vorfälle nahezu in Echtzeit sowohl während der Planung als auch während der Ausführung reagieren zu können, einschließlich der Möglichkeit, Sendungen bei Bedarf neu zu planen, um Unterbrechungen zu vermeiden.

Endkunden proaktiv über mögliche Verzögerungen und Lieferunterbrechungen informieren, indem sie Informationsdienste mit Mehrwert anbieten, Reputationsverluste vermeiden und den Umsatz ihres Unternehmens schützen.

Seit einiger Zeit betreibt DHL Supply Chain eine Integration beider Lösungen, um seinen Lead Logistics Partner-Service globalen Versendern aus verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie und dem Life Science-Segment anzubieten.

Track and Trace über mehrstufige Netzwerke

Moderne Lieferketten sind zum Teil hochkomplex und verknüpfen häufig Akteure aus Netzwerken, die sich über mehrere Ebenen und Regionen erstrecken. Deshalb ist die Überwachung der Transaktionen und der Bewegung von Vermögenswerten oder Waren zwischen Organisationen immer schwieriger geworden. Das gilt auch für die Erkennung des Zustands von Produkten, für die Verifizierung ihres Ursprungs sowie die Serialisierung und Genealogie von Produktkomponenten. Die siloförmigen, zentralisierten IT-Systeme der Vergangenheit sind für die Bewältigung dieser verzweigten Organisations- und Betriebsstrukturen keineswegs mehr optimal, weshalb sich einige Unternehmen jetzt den architektonischen Vorteilen des Distributed Ledgers zuwenden, das an die Blockchain-Technologie gekoppelt ist.

Volvo Cars ist zum Beispiel der erste Automobilhersteller, der die globale Rückverfolgbarkeit des in seinen Batterien verwendeten Kobalts durch Anwendung der Blockchain einführt. Das Technologieunternehmen Circulor und Oracle betreiben gemeinsam die Blockchain-Technologie in der gesamten Lieferkette von CATL, einem der beiden globalen Batterielieferanten von Volvo. Da die Lieferkette jetzt sichtbar, rückverfolgbar und durch die Blockchain verifiziert ist, können sich sowohl Volvo Cars als auch die Kunden sicher sein, dass nur unverfälschte Autoteile verbaut wurden, die verantwortungsbewusst unter Einhaltung gültiger Compliance-Vorgaben beschafft worden sind.

Mischen und Filtern großer Datenmengen für eine zeitnahe Entscheidungsfindung

Die Übernahme neuer Technologien wie Blockchain und IoT ist schön und gut, aber der unvermeidliche Nebeneffekt ist, dass wir exponentiell wachsende Datenmengen erzeugen. Für Supply Chain-Praktiker wird es immer schwieriger, diesen Datenberg innerhalb eines ausreichend kurzen Zeithorizonts abzuernten, zu bereinigen, zu analysieren und zu interpretieren, um die Schlussfolgerungen aussagekräftig auf den Punkt zu bringen und alle Empfehlungen umzusetzen.

Daher ist es inzwischen von entscheidender Bedeutung, ein angemessenes Gleichgewicht zwischen maschineller und menschlicher Intelligenz zu finden, um den Wert zu maximieren, den neue Basistechnologien im täglichen Betrieb der Supply Chain bieten. In diesem Kontext wenden sich Unternehmen zunehmend dem maschinellen Lernen und der KI zu, um den Entscheidungsprozess zu optimieren.

Ein anschauliches Beispiel dafür liefert der Konsumgüterriese Unilever, der Cloud, IoT und KI gezielt nutzt, um datengesteuert Entscheidungen zu treffen. Dazu werden interne Daten aus der Transportplanung mit externen Daten aus dem Track and Trace-Bereich kombiniert, um Transparenz zu erreichen und Analysen in Echtzeit bereitzustellen. Zugleich setzt das Unternehmen auf IoT und maschinelles Lernen, um Prozesse rund um das Thema Predictive Maintenance zu optimieren.

 

Dringend gesucht: der optimale Kurs in Richtung Normalität

Lieferketten und Logistikprozessen sind darauf ausgelegt, kundenorientierter, selbstbewusster, umtriebiger, autonomer und sicherlich auch resilienter zu werden. Gleichzeitig sind sie aber auch einer immer größeren Vielfalt von Risiken ausgesetzt. Da Produktionsbetriebe zusehends wieder in Schwung kommen und die Supply Chain-Abläufe allmählich zur Normalität zurückkehren, befinden sich die Unternehmen in einer besonderen Situation: Für sie gilt es, ihre Prozesse zu bewerten und die technologischen Grundlagen zu schaffen, die es ihnen ermöglichen, mittel- und langfristig messbare Vorteile zu erhalten und davon zu profitieren.

Dominic Regan, Senior Director for Oracle’s Value Chain Executive Solutions, Oracle Western Europe, EMEA und

Holger Klug, Leader EMEA Industry Advisors Consumer/Energy/Healthcare/Industrials

 


 

Robuste und widerstandsfähige Lieferketten: So hält Data Analytics die Supply Chain am Laufen

Die rasche Verbreitung von Covid-19 hat viele Lieferketten unter Stress gesetzt. Hamsterkäufe und Produktionsstopps angesichts fehlender Rohstoffe machten es schwer, die Nachfrage der Märkte zu erfüllen. Da viele Branchen von Lieferungen aus anderen Ländern abhängig sind, müssen Entscheidungsträger in der Lage sein, schnell Anpassungen an der Supply Chain vorzunehmen. Dies funktioniert jedoch nur, wenn verlässliche Daten vorliegen.

Illustration: Absmeier,

Illustration: Absmeier, Tumisu

Nur wenige Funktionsbereiche innerhalb eines Unternehmens spüren die Auswirkungen einer Krise so stark wie die Beschaffung. Ein einzelnes Ereignis kann einen Dominoeffekt über eine ganze Lieferkette hinweg auslösen. Führungskräfte müssen dann schnell handeln und Maßnahmen implementieren, um die Nachfrage decken zu können.

Die meisten Manager wissen, wie wichtig Reaktionsfähigkeit ist, wenn sich Marktbedingungen ändern. Krisenszenarien bringen jedoch ganz neue Herausforderungen und zusätzlichen Druck mit sich. Der Schutz der Supply Chain in einer Krise erfordert Schnelligkeit und Geschicklichkeit; es ist besser, Krisenszenarien schon im Voraus einmal geplant zu haben, als erst während der Krise neue Maßnahmen zu realisieren.

Naturkatastrophen und Unfälle lassen sich jedoch nicht vorhersehen. Wichtig ist daher die Fähigkeit einer Organisation, Szenarien durchzuspielen und einen Wiederherstellungsplan für den Katastrophenfall zu haben. Unternehmen können es sich nicht leisten, erst auf das Eintreten einer Krise zu warten, bevor sie Maßnahmen ergreifen. Um den Geschäftsbetrieb zu sichern, sind Datentransparenz, Agilität und vorbereitete Handlungsempfehlungen erforderlich.

Wenn sich die Unternehmen von den Folgen der aktuellen Pandemie erholt haben, wird es für die Planer darauf ankommen, zunächst mit Hilfe von Daten Transparenz über die Lage herzustellen. Anschließend muss diese Transparenz genutzt werden, um das Risiko einzuschätzen und schließlich Empfehlungen für die weitere Planung abzugeben. Datenanalysen können also dazu beitragen, die Reaktion in einer Krise zu verbessern und helfen vorherzusagen, wie sich die Nachfrage entwickelt.

 

Prognosen neu erstellen

Dazu das Beispiel eines Herstellers von Körperpflegemitteln in Asien. Dieser musste in der Krise Produktionsstätten in Südkorea und China schließen. Für das Unternehmen war es wichtig zu verstehen, wo sich weitere Betriebsvorräte befinden, um die Nachfrage des Marktes erfüllen zu können. Die Planer analysierten zudem, ob sich die Produktion in anderen Fabriken steigern lässt, um fehlende Bestände auszugleichen und wie schnell eine Lieferung von Rohstoffen und Produkten überhaupt möglich ist.

Die Planer konnten die Zeiten für die Fertigung oder für die Zollabfertigung analysieren. Auf diese Weise erhielten sie eine realistische Prognose und konnten die Auswirkungen auf die weitere Fertigung, die Verfügbarkeit von Rohstoffen und die Vertriebszeit bewerten.

Aber auch Nachfragespitzen können Planer dazu veranlassen, das Niveau des Bestands an Rohstoffen neu zu bewerten und Betriebsstoffe zu verlagern, um die Produktion zu sichern. Durch Analyse von Demografie und Bevölkerungsdichte ist es zudem möglich, Versandorte neu zu priorisieren sowie Fahrzeiten und weitere logistische Details zu verwenden, um Lagerbestände anzupassen.

Bei sich verändernden Nachfragemustern ist es notwendig, die Produktion kontinuierlich anzupassen. Dazu müssen Planer und Käufer möglicherweise frühere Prognosen auf der Grundlage alternativer Lieferanten und der Rohstoffverfügbarkeit, einschließlich der aktuellen Betriebs- und Sicherheitsbestände, neu erstellen. Analysten müssen historische Daten aus bekannten Situationen wie früheren Rezessionen oder Krisendaten aus Flut- oder Hurrikan-Notfällen interpretieren, um eine vorausschauende Prognose für die Erholung zu modellieren und zu erstellen. Data Science und prädiktive Modellierung liefern die Möglichkeiten, um solche vorausschauenden Szenarien zu entwickeln. Dieser Ansatz liefert detaillierte und umsetzbare Erkenntnisse für Teams, die die Produktion und Verteilung von Ausrüstung, Dienstleistungen oder anderen erforderlichen Lieferkettenprozessen optimieren wollen.

 

Lieferanten neu bewerten

Die Aufrechterhaltung von Lieferketten ist in Krisenzeiten von entscheidender Bedeutung. Der Ausfall eines Lieferanten kann schon zu einem sofortigen Betriebsstopp führen, wenn die für die Herstellung erforderlichen Rohstoffe nicht rechtzeitig zur Verfügung stehen. Die Konsumgüterindustrie (CPG) ist besonders anfällig, da die Rohstoffe oft von verschiedenen Quellen bezogen werden und jegliche Abweichungen in der Rohstoffzusammensetzung sich direkt auf die Rezepte und die Qualität des Endprodukts auswirken. Wissenschaftler müssen daher ständig alternative Rezepte analysieren und eine innovative Software-Anwendung nutzen, die die Auswirkung unterschiedlicher Rohstoffe aufzeigt. Die Analyse verschiedener Produktrezepturen kann dabei helfen, eine Maschine auf die Nutzung neuer Rohstoffe zu kalibrieren und so sicherzustellen, dass jede Charge trotz unterschiedlicher Materialien eine gleichbleibende Qualität liefert.

Die Messung und Optimierung von Lieferanten ist daher für das Procurement eine wichtige Aufgabe. Komplexe Lieferkettenumgebungen erfordern zudem einen Pool von alternativen Lieferanten, auf die ein Unternehmen zurückgreifen kann, um Ausfälle während einer Krise zu vermeiden.

Unternehmen sollten auf folgende Aspekte achten, die die Sicherheit von Lieferketten steigern können:

  • Mitarbeiter im Einkauf sollten eine Risikobewertung von alternativen Lieferanten vornehmen können, um Teile oder Rohstoffe zu identifizieren, die in eine Neuentwicklung von Produkten einfließen können.
  • Unternehmen sollten mit analytischen Prognosen sicherstellen, dass unterschiedliche Abteilungen bei der Beschaffung eine Diversifizierung der Lieferanten vornehmen. So lässt sich die Abhängigkeit von einzelnen Komponenten oder Rohstoffen verringen.
  • Unternehmen sollten Was-wäre-wenn-Szenarien zur Beschaffung entwickeln. Dazu gehören auch vorab genehmigte alternative Anbieter der Stufen zwei und drei oder Produktsubstitutionen, um fehlendes Material beschaffen zu können. So wird auch ein Redesign von Produkten auf der Grundlage verfügbarer Ressourcen möglich.

 

Logistik und Lieferzeiten optimieren

Ein weiteres Best-Practice-Beispiel liefert eine Fast-Food-Kette aus den USA mit mehr als 4.000 Standorten. Das Unternehmen wollte seine Lieferkette optimieren, um Transportwege zu minimieren. Dazu wurden Geodaten verwendet, um festzustellen, welche Lieferanten sich in geografischer Nähe der Standorte befinden. Dies war besonders wichtig, falls es künftig einmal zu einem Rückruf von Produkten kommen sollte. Bislang war dies für die Franchise-Organisation eine Herausforderung, da die Franchisenehmer dafür verantwortlich waren, dass die Produkte ordnungsgemäß nachverfolgbar sind. Die Mitarbeiter entwickelten mit einem Analyseteam eine sekundäre Produktoption für den Fall eines Rückrufs, um so die Verbraucher zu schützen. Zuvor war diese Analyse eine Aufgabe, die von vier Mitarbeitern unter hohem Zeitaufwand durchgeführt wurde. Durch den Einsatz hochentwickelter Analysesoftware lässt sich diese Aufgabe nun in einem durchgängigen und wiederholbaren Workflow abarbeiten.

 

Flottenmanagement

Ein weiteres Beispiel zur Supply-Chain-Optimierung liefert das Flottenmanagement. Bei der Umverteilung von Lagerbeständen oder von Materialien aus Quarantänegebieten ist es notwendig, schnell zusätzliche Transportmittel auf der Grundlage individueller Produktvorlaufzeiten bereitzustellen. Dafür sind Kenntnisse über Speditionen ebenso notwendig wie aktuelle Geodaten und ein Tracking von Fahrzeugen in Echtzeit. Wer nachvollziehen kann, wo sich 100.000 Lastwagen mit Rohstoffen über die Kontinente verteilt gerade befinden, kann diese Informationen dazu verwenden, um die Produktion zu sichern und Ausfallzeiten zu reduzieren.

Rohstoffe können aber auch an Qualität verlieren, wenn sie lange Zeit an Grenzübergängen auf die Abfertigung warten. Prädiktive Analysen können dabei helfen, Szenarien zu modellieren und helfen bei der Erstellung von Arbeitsabläufen, um Echtzeit-Schätzungen von Beständen und Prognosen für Kapazitätsreserven zu liefern. Häufig als Maß für die Ineffizienz innerhalb eines Just-in-Time-Industrieprozesses eingestuft, kann die Analyse in Krisenzeiten dazu beitragen, aufzuzeigen, wo überschüssige Teile zurückgehalten werden, die als Puffer dienen, bevor neue Lieferungen benötigt werden.

 

Aufbau robuster Lieferketten

Planer und Einkäufer benötigen Lösungen, um Engpässe in der Beschaffung zu vermeiden und Risiken zu verringen. Dazu ist es jedoch erforderlich, eine Fülle von Daten aus ganz unterschiedlichen Quellen zu nutzen, um verlässliche Informationen über potenzielle Versorgungslücken zu erhalten.

Eine Entscheidungsfindung erfordert daher verlässliche Informationen und korrekte Daten. Folglich sollten Daten und Analysen als Stabilisatoren dienen, um Unternehmen bei der Modellierung von Geschäftsszenarien zu unterstützen, damit sie die notwendige Bewertung, Anpassung und Kurskorrektur als Reaktion auf die Marktbedingungen vornehmen können.

Der Wert von Daten wird jedoch erst dann erkannt, wenn Daten für den Zugriff im gesamten Unternehmen verfügbar sind. Ohne eine breite Bereitstellung von Daten könnten einige Führungskräfte benachteiligt sein. Organisationen können nur dann bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Analysen treffen, wenn benötigte Informationen innerhalb der gesamten Organisation verfügbar sind.

Viele erfolgreiche Unternehmen verfügen über sogenannte Citizen Data Scientists. Das sind analytisch versierte Datenarbeiter, die in Daten wertvolle Muster erkennen und sinnvolle Korrelationen finden. Die kognitiven Fähigkeiten dieser Mitarbeiter in Kombination mit leistungsfähigen analytischen Softwarelösungen helfen Unternehmen dabei, bei Störungen in der Lieferkette in Echtzeit Alternativen zu entwickeln. Außerdem lassen sich Schritte zur Verbesserung der Widerstandsfähigkeit der Organisation für eine verbesserte Kontinuität identifizieren.

 

Transformative datengesteuerte Antworten

Um eine effiziente Lieferkette zu betreiben, sind verschiedene interne und externe Faktoren zu berücksichtigen. Von den Unternehmen wird erwartet, dass sie auch bei Betriebsstörungen, bei limitierten Ressourcen und fehlender Klarheit darüber, wie die Welt kurz- oder langfristig aussehen wird, die Produktion aufrechterhalten können. Diejenigen, die bereits strategisch agile, fortschrittliche Analysen für ihre Lieferkettenplanung einsetzen, werden die aktuelle Krise besser überstehen als Unternehmen ohne diese Lösung.

Die Stabilität und Belastbarkeit wiederholbarer Analysen sorgt für verbesserte Effizienz in der gesamten Lieferkette. So lässt sich eine Fahrzeugflotte schneller umleiten, Lieferengpässe werden schneller erkennbar und der Personalbedarf lässt sich genauer vorhersagen. Doch um in Krisen schnell wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, bedarf es einer soliden, robusten Analysegrundlage. Analyseplattformen müssen in der Lage sein, mit einer Vielzahl von Daten und Quellen zu arbeiten, um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen – ob es sich nun um Daten handelt, die in proprietären internen Systemen gehalten werden, um Webseiten externer Anbieter oder um Echtzeit-Tracking-Telemetrie. Daher sollten Organisationen in Self-Service-Analyseplattformen investieren, die sie in die Lage versetzen, Datentransparenz für alle Mitarbeiter zu schaffen. So können Fachabteilungen erfahrene Mitarbeiter als Citizen Data Scientist einsetzen, um die aus der aktuellen Krise gezogenen Erfahrungen in künftige Szenarien einfließen zu lassen.

 

Fazit

Die Macht von Data Analytics geht weit über die Fähigkeit einer Organisation hinaus, den Sturm zu überstehen, kann aber als entscheidende Triebkraft für das Erreichen einer globalen Lösung dienen. Parallel zur Reaktion auf kurzfristige geschäftliche Auswirkungen müssen Führungskräfte auch eine robuste Analysestrategie implementieren, die vorausschauende Erkenntnisse nutzt, um zukünftige Schwachstellen zu erkennen.

Alan Jacobson, Chief Data and Analytics Officer (CDAO), Alteryx


 

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