Supply Chain Nachschub von der Bohne auf: Mit Telemetrie-Daten den Kaffeenachschub effizienter managen

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.

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Ein gutes Beispiel dafür, wie IoT-Daten in der Supply-Chain-Planung genutzt werden können, ist Costa Express. Bereits seit 2012 nutzt Großbritanniens größte und am schnellsten wachsende Coffeeshop-Marke ein Nachfrage- und Nachschub-Planungssystem, das alle 15 Minuten Telemetrie-Daten von 7000 unbemannten Self-Service-Kaffeeautomaten bezieht, um den Bedarf zu prognostizieren, die Bestände zu optimieren und nächtliche Nachschubvorschläge für Vertrieb und Beschaffung zu generieren.

Alles hatte damit begonnen, dass nach anfänglichem Erfolg mit einigen hundert Selbstbedienungs-Kaffeeautomaten das Unternehmen den ambitionierten Plan schmiedete, in weniger als fünf Jahren auf 7000 Standorte in Flughäfen, Bahnhöfen, Convenience Stores und anderen Locations mit wachsender Nachfrage nach hochwertigem Kaffee-to-go anzuwachsen. Um sein Modell der Umsatzbeteiligung beibehalten zu können, benötigte Costa Express Sichtbarkeit in und Kontrolle über seine Bestandsauffüllung auf Bestelldaten-Ebene.

Wenn die Telemetrie-Daten brachliegen

Die Kaffeeautomaten von Costa Express verwendeten integrierte Telemetrie, die in Echtzeit über die Maschinenleistung und den Getränkeverkauf berichtete. Doch kurz nachdem der damalige Supply-Chain-Manager Chris Clowes im April 2012 zu Costa Express kam, entdeckte er, dass die Echtzeit-Verkaufsdaten gar nicht für den Nachschub verwendet wurden. Da es kein System zur Konsolidierung und Analyse dieser Daten gab, stützte sich das Team auf manuelle, tabellenbasierte Schätzungen, die auf dem aktuellen Lagerbestand und den durchschnittlichen Becherverkäufen basierten. Ein „Brand Guardian“ unterstützte 800 Stationen. Seine Aufgaben umfassten neben vielen anderen auch das Auffüllen des Bestands. Mit diesem Ansatz war es nicht möglich, mit den Wachstumsplänen des Unternehmens Schritt zu halten. Denn Costa Express gewann die notwendigen Partner schneller als angenommen und Chris Clowes wollte sichergehen, dass das Wachstum profitabel blieb.

Das Supply-Chain-Team evaluierte einige Anbieter von Supply-Chain-Planungslösungen und entschied sich für eine Lösung, die in der Lage ist, die Echtzeit-Verkaufsdaten der Kaffeeautomaten zu analysieren. Um die Implementierung zu beschleunigen und schneller Vorteile zu erzielen, setzte Costa Express auf eine gehostete SaaS-Version der Lösung.

Mehr Transparenz und Kontrolle in der Nachschubplanung

Vor der Implementierung der neuen Lösung schätzte Costa Express anhand der von den Partnern zur Verfügung gestellten Zahlen, wie viel Lagerbestand am Ende eines jeden Monats an jeden Standort geliefert werden musste. Jetzt vergleicht Costa Express die tatsächlichen Verkaufsdaten mit den in den Standorten deklarierten Lagerbeständen, was zu einer weitaus besseren Transparenz und Kontrolle führt.

Dazu verwendet die neue Supply-Chain-Planungslösung die tatsächlichen Verkaufsdaten der Kaffeeautomaten, um den Bedarf zu prognostizieren, die Bestände zu optimieren und Nachschubvorschläge für die Vertriebs- und Beschaffungsaktivitäten von Costa Express zu generieren. Auf diese Weise kann Costa Express die Lieferung der Rohstoffe aus dem Zentrallager in Andover an über 2600 Standorte optimal steuern.

Nach nur sechs Monaten mit der neuen Lösung konnte Costa Express erhebliche betriebliche Einsparungen und Service-Verbesserungen feststellen:

• Reduzierung der Lagerbestände bei den Partnern um 20 Prozent

• Reduzierung der Annahmeverweigerungen durch die Partner um 50 Prozent

• Reduzierung der jährlichen Logistikbetriebskosten um 30 Prozent und dadurch eine jährliche CO2-Einsparung von 70 Tonnen

• Anstieg des Net Promoter Score um 10 Prozent

Die Ergebnisse von Costa Express machen deutlich, wie stark die Supply-Chain-Planung von der effizienten Nutzung bereits vorhandener IoT-Daten profitieren kann. Das Beispiel bestätigt auch, dass IoT-Initiativen oft dann erfolgreich sind, wenn Unternehmen ihre Stärken ausspielen, anstatt auf neue oder unbekannte Märkte oder neue Produkte zu setzen. Mit dem zu beginnen, was Unternehmen bereits tun, herstellen oder verkaufen, hat das Beratungsunternehmen McKinsey in der kürzlich veröffentlichten Studie „What it takes to get an edge in the Internet of Things“ als eine von drei Charakteristika erfolgreicher IoT-Projekte definiert. Es lohnt sich also, auch bei der Supply-Chain-Planung zu evaluieren, wo bereits IoT-Daten vorliegen, die noch nicht verwendet werden, und diese nutzbar zu machen.

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