Lieferkettenmanagement

Immer alles im Blick: Data-Analytics für die Supply Chain

| Autor / Redakteur: Christoph Hartmann / Sebastian Human

Mit den richtigen Analysetools lassen sich Lieferketten vernetzt und datengetrieben organisieren.
Mit den richtigen Analysetools lassen sich Lieferketten vernetzt und datengetrieben organisieren. (Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Effizientes Supply-Chain-Management erfordert einen detaillierten Blick auf sämtliche Schritte der Lieferkette. Die Analyse von IoT-Daten reduziert die Komplexität dieser Aufgabe und ermöglicht es, unmittelbar auf potenzielle Probleme zu reagieren.

Die Analyse von Daten rund um die Supply Chain ist im Grunde nichts Neues. Neu ist die Qualität und Quantität der Daten: Durch die Digitalisierung in Produktion, Transport und Logistik entsteht ein riesiges Volumen an Daten, die über Sensoren und Kameras gesammelt werden. Und die möglichst zeitnah – sprich noch im Datenstrom – interpretiert werden müssen. Denn eine Auswertung dieser Informationen birgt die Chance für eine verbesserte Planung, Ausführung und Reaktivität der Lieferkette. Voraussetzung dafür sind jedoch leistungsstarke Analytics-Plattformen, die die Möglichkeit bieten, komplexe statistische Auswertungen durchzuführen.

Vernetzte Supply Chain – wo hilft sie konkret?

Die heute vorhandenen Analysemöglichkeiten haben einen Paradigmenwechsel hin zu einer vernetzten und datengesteuerten Lieferkette eingeleitet. In dieser vernetzten Supply Chain können IoT und Analytics sinnvoll für eine ganze Reihe von Aufgaben eingesetzt werden.

Sichtbarkeit und Frühwarnung: Edge Analytics und Sensordaten können KPI-Dashboards und Kontrolltürme in der Lieferkette nahezu in Echtzeit „befüttern“, um den Status von Produktionsmaschinen, Bestellungen und Sendungen anzuzeigen. Ist „Gefahr in Verzug“, wird prädiktiv ein Alarm ausgelöst und anschließend eine Neuplanung/Optimierung in die Wege geleitet.

Demand Management: Maschinelles Lernen ermöglicht genauere Absatzprognosen für neue Produkte. Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt Planer bei der Entscheidung, welche Produkte sie idealerweise in welcher Menge anpassen, um genauere Planungsergebnisse zu erzielen.

Planungsprozess: Sales & Operations Planning (S&OP) und Integrated Business Planning (IBP) können heutzutage noch effizienter gesteuert werden, wenn Informationen entlang der Funktionseinheiten der Supply Chain effektiver weitergegeben werden.

Produktionsqualität und Predictive Maintenance: Mithilfe von Sensordaten können Anlagen überwacht werden, um Ausfälle vorherzusagen. Gleichzeitig werden Maßnahmen eingeleitet, um kostspielige Produktionsfehler zu vermeiden, Instandhaltung proaktiv durchzuführen und die Verfügbarkeit kritischer Anlagen zu maximieren.

Kunden-Feedback zum Endprodukt: IoT- und Social-Media-Daten lassen sich nutzen, um frühzeitig Kundenreaktionen nach der Einführung von neuen Produkten zu analysieren. So können rechtzeitig Korrekturen vorgenommen werden, um die Rentabilität und den Marktanteil zu steigern.

Aftermarket und Service Parts: Eine höhere Prognosegenauigkeit schafft auch die Voraussetzung, um Ersatzteillager und Bestände zu optimieren sowie gleichzeitig Service-Level-Ziele zu erreichen. Wichtig dafür sind Zusatzinformationen und Daten zur technischen Zuverlässigkeit wie Weibull-Kurven, Einsatzalter, Betriebsstunden oder Umgebungsfaktoren (Windstärke, Temperatur, Feuchtigkeit usw.), die bei der Absatzprognose genutzt werden.

Konkrete Use Cases definieren

Fest steht: Digitale Unternehmen haben wirtschaftlich die Nase vorn, das gilt auch für die Supply Chain. Dennoch ist es nicht immer möglich, die gesamte Lieferkette von heute auf morgen komplett zu digitalisieren. Hier lohnt es sich, klein anzufangen. Unternehmen sollten also einen konkreten Anwendungsfall definieren, der ihnen einen Wertbeitrag liefert. Auf diesem Erfolg aufbauend lassen sich nach und nach weitere Prozessschritte integrieren – bis zur vollständig vernetzten Supply Chain.

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