Mauro Adorno

Im Gegensatz zu anderen Geschäftsbereichen, die sich digital verändern, operieren die meisten Supply Chains bislang mit physischen Objekten. Doch auch hier zeichnet sich eine Wende ab, die sich in fünf Punkten zusammenfassen lässt.

Supply Chains können sich, je nach Kontext, unterschiedlich komplex gestalten. Einer positiven Customer Experience darf dies aber keinen Abbruch tun. Eine serviceorientierte Bestandsplanung kann helfen – wir erklären, wie das funktioniert.

Maschinelles Lernen (ML) ist eine leistungsstarke Technologie. Falsch angewendet, werden mit ML jedoch nicht nur Zeit und Ressourcen verschwendet, sondern es kommt auch zu Fehlentscheidungen. Für welchen Bereich der Supply Chain ist der Einsatz von ML denn vielversprechend?

Beim Einsatz von IoT in der Supply Chain wird meist vor allem an die Logistik gedacht. Dabei kommt die Technologie auch der Supply-Chain-Planung zugute. Und das sogar beim zweit meist gehandelte Rohstoff der Welt - Kaffee.

Viele assoziieren das Thema Blockchain mit Bitcoin, dabei ist die verteilte Datenbanktechnologie nicht nur für Kryptowährungen und andere Finanzdienstleistungsanwendungen geeignet, sondern hat auch das Potenzial, die Planung der Lieferkette wesentlich zu beeinflussen.

Wir leben in Zeiten der Ungewissheit, in denen es schwierig geworden ist, Vorhersagen zu treffen. Egal ob Brexit, extreme Wettersituationen oder Technologie- Start-ups, die ganze Branchen durcheinanderwürfeln – wir haben es nicht kommen sehen.

Supply Chains werden zunehmend komplexer, die Menge an auswertbaren Daten steigt stetig. Alte mathematische Vorhersagemodelle wie der „One-Number Forecast“ stoßen hier an ihre Grenzen und führen zu hohen Sicherheitsbeständen und Obsoleszenzen. Eine Lösung: neue probabilistische Vorhersagemethoden.

Egal ob selbstfahrende Autos, Gesichtserkennung oder Sprachassistenten – Künstliche Intelligenz (KI) ist auf dem Vormarsch. Doch wie sieht das in der Supply-Chain-Planung aus?

Systembasierte Ansätze sind in der Supply-Chain-Planung auf dem Vormarsch. Damit ist auch das Konzept des digitalen Zwillings ins Rampenlicht gerückt.

Von Robotern in der Lagerhalle (sehr gängig) bis hin zu Hirnsteuerung (im Frühstadium) - neue Technologien tauchen so regelmäßig auf, dass es schwer fällt, Science-Fiction und Realität auseinander zu halten. Wenn es um den Einsatz von 3D-Druck für Ersatzteile geht, trifft allerdings letzteres zu, denn diese Technologie ist mittlerweile gang und gäbe.

Im Gegensatz zu anderen Geschäftsbereichen, die sich digital verändern, operieren die meisten Supply Chains bislang mit physischen Objekten. Doch auch hier zeichnet sich eine Wende ab, die sich in fünf Punkten zusammenfassen lässt.

Viele assoziieren das Thema Blockchain mit Bitcoin, dabei ist die verteilte Datenbanktechnologie nicht nur für Kryptowährungen und andere Finanzdienstleistungsanwendungen geeignet, sondern hat auch das Potenzial, die Planung der Lieferkette wesentlich zu beeinflussen.

Von Robotern in der Lagerhalle (sehr gängig) bis hin zu Hirnsteuerung (im Frühstadium) - neue Technologien tauchen so regelmäßig auf, dass es schwer fällt, Science-Fiction und Realität auseinander zu halten. Wenn es um den Einsatz von 3D-Druck für Ersatzteile geht, trifft allerdings letzteres zu, denn diese Technologie ist mittlerweile gang und gäbe.

Systembasierte Ansätze sind in der Supply-Chain-Planung auf dem Vormarsch. Damit ist auch das Konzept des digitalen Zwillings ins Rampenlicht gerückt.

Supply Chains können sich, je nach Kontext, unterschiedlich komplex gestalten. Einer positiven Customer Experience darf dies aber keinen Abbruch tun. Eine serviceorientierte Bestandsplanung kann helfen – wir erklären, wie das funktioniert.

Maschinelles Lernen (ML) ist eine leistungsstarke Technologie. Falsch angewendet, werden mit ML jedoch nicht nur Zeit und Ressourcen verschwendet, sondern es kommt auch zu Fehlentscheidungen. Für welchen Bereich der Supply Chain ist der Einsatz von ML denn vielversprechend?

Beim Einsatz von IoT in der Supply Chain wird meist vor allem an die Logistik gedacht. Dabei kommt die Technologie auch der Supply-Chain-Planung zugute. Und das sogar beim zweit meist gehandelte Rohstoff der Welt - Kaffee.

Supply Chains werden zunehmend komplexer, die Menge an auswertbaren Daten steigt stetig. Alte mathematische Vorhersagemodelle wie der „One-Number Forecast“ stoßen hier an ihre Grenzen und führen zu hohen Sicherheitsbeständen und Obsoleszenzen. Eine Lösung: neue probabilistische Vorhersagemethoden.

Egal ob selbstfahrende Autos, Gesichtserkennung oder Sprachassistenten – Künstliche Intelligenz (KI) ist auf dem Vormarsch. Doch wie sieht das in der Supply-Chain-Planung aus?

Wir leben in Zeiten der Ungewissheit, in denen es schwierig geworden ist, Vorhersagen zu treffen. Egal ob Brexit, extreme Wettersituationen oder Technologie- Start-ups, die ganze Branchen durcheinanderwürfeln – wir haben es nicht kommen sehen.