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Expertenbeitrag

 Hans-Christian Brockmann

Hans-Christian Brockmann

CEO, eccenca GmbH

Supply Chain Management

Mit einem digitalen Zwilling zur Smart Supply Chain

| Autor/ Redakteur: Hans-Christian Brockmann / Marlene Mahlo

Die Verantwortlichen im Supply Chain Management kämpfen noch immer mit der übergreifenden Nutzbarmachung ihrer Daten. Ein Digital Supply Chain Twin auf Basis der Knowledge-Graph-Technologie kann die notwendige Datentransparenz und -integration sicherstellen.

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Digitale Marktführer bauen bereits ihre Lieferkette der nächsten Generation auf einer wissensgestützten Digital Twin Infrastruktur auf.
Digitale Marktführer bauen bereits ihre Lieferkette der nächsten Generation auf einer wissensgestützten Digital Twin Infrastruktur auf.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Christian Titze, Research Vice President bei Gartner und Research Director für Supply Chain Management, ist sich sicher: „Digital Supply Chain Twins sind unumgänglich, wenn die digitale Welt und die physische Welt immer mehr verschmelzen“. Titze und sein Forschungsteam identifizieren den Digital Supply Chain Twin als einen der Top 8 Supply Chain Technology Trends 2019. Die im Trendbericht aufgeführten Technologien „sind diejenigen, die Supply Chain Leader einfach nicht ignorieren können“, erklärt Christian Titze. Er fügt hinzu, dass es sehr wahrscheinlich ist, dass diese Technologien innerhalb der nächsten fünf Jahre Menschen, Geschäftsziele und IT-Systeme stark beeinflussen werden.

Neben dem Digital Supply Chain Twin haben auch die üblichen Verdächtigen künstliche Intelligenz, Robotic Process Automation (RPA), IoT, Immersive Experience und Blockchain einen Platz unter den Top 8 von Gartner erlangt. Auch wenn man argumentieren mag – und Christian Titze nennt die Unumgänglichkeit aus gutem Grund – wird der Digital Supply Chain Twin nicht nur eine weitere Technologie innerhalb der Top 8 Cluster sein. Tatsächlich ist sie die Grundlage für die zielführende Digitalisierung der Lieferkette.

Daten brauchen Kontext

Wie Gartner in seiner Mitteilung feststellt „ist ein Digital Supply Chain Twin eine digitale Darstellung der Beziehungen zwischen allen physischen Einheiten der End-to-End Supply-Chain-Prozesse – Produkte, Kunden, Märkte, Distributionszentren/Lagerhäuser, Werke, Finanzen, Attribute und Wetter. Sie sind mit ihren realen Gegenstücken eng vernetzt. Verwendet werden sie, um die Situation oder den Zustand des Systems zu verstehen, um den Betrieb zu optimieren und effizient auf Veränderungen zu reagieren.“ Daher ist die digitale Lieferkette nicht nur die Brücke zwischen der realen, gewinnorientierten und der informationsbasierten, entscheidungsorientierten Welt. Sie ist auch das Bindeglied zwischen all den verschiedenen Datenquellen, die die wichtigsten fünf Ps eines Unternehmens mit einem wirklich digitalisierten Ökosystem verbinden. In einem Unternehmen bilden die fünf Ps die wichtigsten Säulen des Geschäftserfolgs:

  • Produkte,
  • Prozesse,
  • People (Mitarbeiter),
  • Partner und
  • Policy (Richtlinien).

Es bleibt jedoch die Frage, wie dies in Unternehmen erreicht werden kann, die sich durch Tausende von unterschiedlichen Systemen und eine IT auszeichnen, die kurz vor der Kapazitätsgrenze steht. Aufgrund der individuellen Kundenanforderungen, Losgröße 1 und der ständig steigenden Erwartungen an den Kundenservice müssen Chief Supply Chain Officers auf eine nahtlose End-to-End-Zusammenarbeit in ihrem gesamten Ökosystem drängen. Und dafür benötigen sie Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen. Aber Daten ohne Kontext und ein gemeinsames Verständnis werden zu Lärm. Um die digitale Reife voranzutreiben, benötigen Unternehmen eine Datenmanagement-Basis, die alle Punkte zwischen den verschiedenen Datenquellen verbindet.

Der Knowledge Graph für Metadaten, KPI-Definitionen und Datenmodelle
Der Knowledge Graph für Metadaten, KPI-Definitionen und Datenmodelle
(Bild: Gartner)

Hierfür hilft ein Blick auf die erfolgreichen Spieler auf dem digitalen Markt. Apple, Facebook, Alphabet, Amazon, Alibaba und Tencent sind die am schnellsten (in Maßstäben) wachsenden Unternehmen der Welt. Sie haben alle eins gemeinsam: Sie pflegen, verknüpfen und virtualisieren ihre Daten in Knowledge Graphen. Im Gegensatz zu klassischen Datenmanagementansätzen erlauben Knowledge Graphen die systemunabhängige und flexible Integration aller Formen von Daten - ganz unabhängig davon, ob diese z. B. aus Excelsheets, .csv-Dateien oder binären Datensätzen stammen. Eine Änderung der meist proprietären Quellsysteme oder aufwendige Datenmigrationsprojekte sind dafür nicht notwendig. Das ist insbesondere in Bereichen relevant, in welchen komplexe Prozesse wie Planungs- und Entscheidungsprozesse an ebenso komplexen IT- und Datenarchitekturen basieren. Wie eben im Supply Chain Management.

Nokia und RFS zeigen den Weg

Digitale Marktführer wie Nokia und RFS (Radio Frequency Systems) bauen bereits ihre Lieferkette der nächsten Generation auf einer wissensgestützten Digital Twin Infrastruktur auf. Nokia arbeitet derzeit an einem vollautomatischen und digitalisierten Software-Delivery-Prozess für sein B2B-Portfolio und verkürzt die Durchlaufzeiten von Wochen auf wenige Minuten.

RFS, einer der weltweit führenden Anbieter innovativer Telekommunikations-Infrastrukturlösungen, hat den Aufwand für die Datenaufbereitung um 50 Prozent reduziert. Dies und die vollständige Integration der unterschiedlichen Produktionsdaten ermöglichten es ihnen, die Produktionskapazität und den Lagerumschlag deutlich zu erhöhen, was zu einem ROI von 200 % innerhalb der ersten 6 Monate führte.

Diese Ergebnisse zeigen, dass die Digitalisierung auf Daten und deren sinnvoller Verwaltung fußt. Es gibt viele gute, aber spezifische Lösungsanbieter für jeden denkbaren Anwendungsfall. Wenn Unternehmen jedoch nicht in der Lage sind, ihre 5 Ps zu verbinden, wird jeder Digitalisierungsaufwand in einer Sackgasse münden. Das Ergebnis sind dann in der Regel Silo-Lösungen und Datenrauschen, anstelle von Erkenntnissen.

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