IoT-Analytics Wie digitale Tools die Supply Chain vor Wetterextremen schützen

Ein Gastbeitrag von Christian Mehrtens*

Extreme Wetterlagen werden weltweit zu einem Problem und könnten in den nächsten Jahrzehnten noch deutlich präsenter werden. Wie sich Unternehmen mit den richtigen Tools vor Fluten, Bränden oder Dürren schützen können und wieso sie dafür bessere Daten brauchen.

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Lieferketten werden durch extreme Wetterlagen wie Fluten anfällig für Unterbrechungen. Laut McKinsey wird etwa die Halbeiterfertigung in den nächsten Jahrzehnten deutlich stärker von Wirbelstürmen bedroht.
Lieferketten werden durch extreme Wetterlagen wie Fluten anfällig für Unterbrechungen. Laut McKinsey wird etwa die Halbeiterfertigung in den nächsten Jahrzehnten deutlich stärker von Wirbelstürmen bedroht.
(Bild: gemeinfrei // Unsplash)

Verspätungen? Darüber ärgern sich Bahnnutzer in der Schweiz nur selten. Schweizer Eisenbahnen sind pünktlicher als die Züge im restlichen Europa. Übrigens bei jedem Wetter: Dafür gibt es viele Gründe. Einer davon: Die Schweizer Eisenbahnen (SBB) nutzen Location Intelligence, um über betriebliche Störungen in den Transport-, Energie- und Datennetzen in Echtzeit im Bild zu sein. Eine Webanwendung visualisiert mit aktuellen Karten das Netz der Bahn. Kommt es irgendwo zu einer Störung, sind die Beschäftigten über die Zusammenhänge rasch informiert und können umgehend eingreifen.

Extreme Wetterereignisse gefährden die Lieferkette

Die Schweizer Eisenbahn taugt auch beim Umbau der Lieferkette zum Vorbild. Denn unsere Supply Chains sehen sich neuen Gefährdungen ausgesetzt: Spätestens seit der Flutkatastrophe in Deutschland, den Waldbränden in Griechenland und der Dürre in den USA wissen wir, dass Wetterextreme globale Liefernetzwerke bedrohen. Die Modelle der Klimaforscher zeigen, dass wir künftig weltweit immer öfter mit solchen Extremwetterereignissen rechnen müssen. Diese Wetterphänomene betreffen auch Unternehmen, denn deren Lieferketten sind laut McKinsey auf ein stabiles Klima ausgelegt. Doch allein die Wahrscheinlichkeit, dass ein starker Wirbelsturm die enorm wichtigen und schon jetzt stark gebeutelten Halbleiterlieferketten unterbricht, könnte bis 2040 um das Zwei- bis Vierfache steigen, prognostiziert McKinsey. Die Analystenteams raten Unternehmen daher zu kontinuierlichen Risikoanalysen.

Risikoanalyse braucht andere Daten

Wer seine Prognosefähigkeit schärfen und ein nachhaltiges Supply-Chain-Risk-Management installieren möchte, braucht dafür erstens die richtige Technologie. Und zweitens müssen Unternehmen ihre Datenbasis erweitern und zum Beispiel Informationen ihrer Lieferanten und Kunden, anderer Firmen und Organisationen sowie Geo- und Umweltdaten in ihre Datensysteme integrieren. Nur so können sie sich gegen neue Geo-Risiken wappnen. Die SAP Partner Planalytics und Esri helfen Firmen dabei, solche Risikoanalysen zu erstellen und auf diese Weise ihre Lieferketten widerstandsfähiger zu machen. Dabei verfolgen die beiden Unternehmen zwei verschiedene Ansätze:

Wetterabhängige Bedarfsanalysen - Location Intelligence

Bei aller Unterschiedlichkeit stellen die beiden Ansätze eine datenbasierte Entscheidungsfindung in den Mittelpunkt. Sie verknüpfen Datenströme, um zu Entscheidungen zu gelangen. Die Software entdeckt dabei Zusammenhänge, die dem Menschen entgehen: Etwa, wenn der Bezug zum Wetter zwar statistisch signifikant ist, aber wegen seiner geringen Größenordnung dem Menschen gar nicht auffällt.

1. Wetter macht Wirtschaft: Bedarfsanalyse

Dass Temperaturen und Niederschlagsmengen die Kaufentscheidungen seiner Kunden beeinflusst, weiß der Handel seit vielen Jahren. Kaum eine externe Variable beeinflusst das Kaufverhalten der Verbraucher so direkt wie das Wetter. Es beeinflusst, welche Kleidung wir kaufen oder ob wir unsere Eisvorräte aufstocken. Heißt für Unternehmen: Sie müssen in Echtzeit auf wetterbedingte Veränderungen reagieren können. Diese sind jedoch aufgrund des Klimawandels immer weniger vorhersehbar. Gerade in ungewissen Zeiten benötigen Unternehmen daher automatisierte Bedarfsanalysen, um das Kundenverhalten bei Wetterschwankungen erfolgreich vorherzusagen.

Unternehmen wie Unilever, Henkel, Subway oder Pepsico analysieren seit Jahren mit Planalytics den Zusammenhang zwischen Wetter und Einkaufsverhalten und integrieren die wetterabhängigen Bedarfsanalysen in ihre Systeme für den Warennachschub. Resultat: Sie können die Nachfrage genauer einschätzen und ihre Lagerbestände besser kalkulieren. Handeln die Kunden mit schnell verderblichen Lebensmitteln, lässt sich so auch die Abfallmenge reduzieren. Solche Lösungen eignen sich aber nicht nur, um den Umsatz anzukurbeln, sondern sind auch hilfreich, wenn es darum geht, die Auswirkungen von Extremwetterphänomenen in die eigenen Bedarfsprognosen, Wiederbeschaffungslösungen und Data Warehouses einzuspeisen.

Bei Planalytics lassen sich die Metriken dazu direkt in SAP-Systeme wie die SAP-Analytics-Cloud einbetten. Wer mit der Hilfe einer solchen Softwarelösungen ein wetterabhängiges Lieferkettenmodell erstellt, kann Unterbrechungen besser vermeiden und präziser einschätzen, welche Auswirkungen ein Wetterphänomen auf die Verbrauchernachfrage haben wird.

2. Echtzeit-Lagebild mit Location Intelligence

Wo gibt es gerade Engpässe, wo Optimierungspotenziale? Viele Fragen, die sich im Supply-Chain-Risk-Management stellen, haben einen Raumbezug. Deshalb verhelfen geografische Informationssysteme, raumbasierte Analysen und die Integration von Businessdaten den Unternehmen zu mehr Transparenz in ihren Lieferketten. Seit einigen Jahren visualisiert zum Beispiel Migros, das größte Einzelhandelsunternehmen in der Schweiz, mit Location Intelligence seine Lieferkette in Echtzeit. Das Unternehmen überwacht die Supply Chain mit einer webbasierten Applikation, die alle verfügbaren Informationen aggregiert und mittels Kartenansichten veranschaulicht. Die Migros-Beschäftigten erhalten zum Beispiel Echtzeit-Infos über Lieferfahrzeuge, Lieferstatus oder Lagerbestände.

Sollten globale (Wetter-)Ereignisse die Lieferkette bedrohen, sind die Verantwortlichen damit früh gewarnt. Generell gilt: Mit Location Intelligence sollten sämtliche Aspekte eines Netzwerks visualisierbar sein. Damit werden den Unternehmen die relevanten Abhängigkeiten schnell deutlich. Dank des entstehenden Echtzeit-Lagebilds können sie die Wetterrisiken auf globaler, regionaler oder lokaler Ebene sofort identifizieren und bewerten. Dashboards wie von Esri zeigen unmittelbar, wie sich das Risiko auf die Lieferkette auswirken wird – und wie die Unternehmen gegensteuern können.

* Christian Mehrtens verantwortet als Senior Vice President Geschäftsbereich Partner das Partnergeschäft der SAP Deutschland.

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