Für das Management von Supply Chain-Ökosystemen ist eine durchgängige Transparenz essentiell, idealerweise in Echtzeit. Ein digitaler Zwilling der Lieferkette verbindet sich mit den Betriebs- und Planungssystemen der Akteure im Ökosystem und erstellt ein digitales Modell der aktuellen Situation der Supply Chain.
Ein Supply Chain Control Tower nutzt dieses Modell, um die operativen Prozesse der Lieferkette zu steuern, die Zusammenarbeit der Akteure zu verwalten und Abweichungen, Ereignisse und Risiken frühzeitig zu erkennen.
Die Analyse der Supply Chain, um durchgängige Transparenz über das gesamte Ökosystem zu erhalten, ermöglicht es allen Beteiligten in Zusammenarbeit mit allen anderen Mitgliedern des Netzwerks fundierte und optimierte Entscheidungen zu treffen.
Die zunehmend individuelle und volatile Nachfrage treibt den Wechsel vom klassischen Wasserfall zu einem agilen Produktportfoliomanagement voran, das eine schnelle Reaktion auf Geschäftszyklen in einer VUCA-Welt ermöglicht. Supply Chain Segmentation richtet ein Portfolio von Produkten, Kunden und Lieferanten aus und harmonisiert gleichzeitig interne Prozesse oder Richtlinien.
Modulare Produktstrukturen führen zu einem höheren Grad an Wiederverwendung und einfacheren Lieferstrukturen, während gleichzeitig die Vielfalt der Produkte und Angebote erweitert wird. Partner im Ökosystem können das Engineering oder die Produktion übernehmen, während Montage und Logistik an andere Player ausgelagert werden können.
Das Produktportfoliomanagement verlagert sich hin zu einem Ökosystem-Portfoliomanagement, das auf der Zusammenarbeit von Start-ups, Lieferanten und Wettbewerbern basiert. Dadurch wird ein breiteres Funktionsangebot, mehr Flexibilität und Dynamik, niedrigere Kosten und eine schnellere Markteinführung erreicht.
Supply Chains sind die größten Verbraucher natürlicher Ressourcen und Energie. Zirkuläre Strukturen in der Lieferkette tragen dazu bei, dass Komponenten und Materialien aus gebrauchten Produkten wiederverwendet werden, anstatt Produkte komplett aus neuen Komponenten und Rohstoffen herzustellen.
Nachhaltige Prozesse in der Supply Chain vermeiden Abfall und Umweltverschmutzung. Eine Regionalisierung der Lieferketten verbessert die Nachhaltigkeit zusätzlich, ist aber auch unumgänglich, wenn man die Risiken global integrierter Anlagennetze bewertet.
Cloud-basierte Ökosysteme unterstützen den Aufbau zirkulärer und nachhaltiger Supply Chains. Durch die transparente Netzwerkstruktur können Informationen direkt vom Lieferanten zum Kunden übertragen werden. Unnötige Produktion wird vermieden, Transporte werden eingespart, und Qualitätsrisiken frühzeitig erkannt. Der CO2-Fußabdruck wird kontinuierlich überwacht und die betrieblichen Abläufe werden so optimiert, dass Emissionen vermieden und Energie und Ressourcen eingespart werden.
Konsistente und genaue Stammdaten sind die Voraussetzung für jedes Entscheidungsunterstützungs- und Optimierungssystem in Supply Chains. In einem Cloud-basierten Ökosystem werden Stammdaten überlappend in vielen Systemen verwaltet. Jedes Unternehmen verfügt in der Regel über ein zentrales System, in dem die wesentlichen Stammdaten gepflegt werden.
Gleichzeitig sind die Materialnummern und -bezeichnungen oft unterschiedlich, so dass eine gemeinsame semantische Ebene erforderlich ist. Diese Schicht wird auf der Grundlage der cloudbasierten Infrastruktur des Ökosystems ausgeprägt und ermöglicht KI-Algorithmen die Erkennung von Synonymen und die Verknüpfung verschiedener Stammdaten, die sich auf dieselben Objekte in der Supply Chain beziehen.
KI-basierte Algorithmen unterstützen die Identifizierung von Synonymen, die Erstellung einheitlicher Klassifikationsschemata und die Korrektur inkonsistenter und fehlerhafter Stammdaten im Netzwerk. Das Ergebnis ist eine einheitliche Sprache für alle am Ökosystem beteiligten Unternehmen und eine nahtlose Kommunikation auf Basis einer einheitlichen Stammdatensemantik.
Die Integration aller am Ökosystem der Supply Chain beteiligten Parteien über die Cloud-basierte Infrastruktur und die einheitliche semantische Schicht ermöglicht die Automatisierung vieler Planungs- und Entscheidungsprozesse. So können beispielsweise Forecastprozesse durch auf Machine-Learning basierende Algorithmen weitgehend automatisiert werden. Etwa 20% aller Produkte werden händisch geplant, während 80 % bereits in die automatisierte Planung übertragen werden können.
Im Bereich der Beschaffungsplanung können durch die Integration aller an einer Supply Chain beteiligten Unternehmen Engpässe automatisch erkannt und Vorschläge zur Beseitigung des Engpasses generiert werden. Regelbasierte Systeme helfen, die Entscheidung für die beste Option vorzubereiten.
Die Bestimmung von Bestandsparametern wie Sicherheitsbeständen, Mindestbestellmengen und Meldebeständen kann durch Optimierungsverfahren automatisch ermittelt werden. Machine-Learning-basierte Algorithmen werden eingesetzt, um die Qualität der Planungsergebnisse zu überwachen und aus Abweichungen zu lernen.
Automatisierte Supply-Chain-Prozesse erfordern eine kontinuierliche Überwachung, Parametrisierung und Anpassung. Wenn ein Automatismus schlechte Ergebnisse liefert, müssen die Ursachen analysiert und entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Dies erfordert Supply-Chain-Experten, die die zugrundeliegenden Algorithmen wie Machine Learning oder Operations Research beherrschen und mit den verwendeten Datenstrukturen vertraut sind.
In Industrieunternehmen sind solche Experten oft schwer zu rekrutieren und auch nur schwer dauerhaft zu beschäftigen. Darüber hinaus verfügen Experten, die nur in der Supply Chain eines Unternehmens arbeiten, nicht über Erfahrungen aus anderen Situationen und sind daher nicht in der Lage, Know-how zu transferieren.
Wir sind davon überzeugt, dass komplexe mathematische Methoden zur Optimierung von Supply Chains in Verbindung mit Know-how in der Cloud-Technologie in Zukunft verstärkt von Dienstleistern angeboten werden, insbesondere Planung und faktenbasierte Entscheidungsfindung wie:
• Supply chain planning as a Service
• Produktverfügbarkeit & Allokation as a Service
• Vertriebs- und Betriebsplanung as a Service
Alle bisher diskutierten Aspekte der Zukunft der Supply Chain generieren Entscheidungen und Maßnahmen zur taktischen Optimierung der Supply Chain Strukturen und Prozesse. Heute werden taktische Entscheidungen nach dem Treffen manuell verwaltet und ausgeführt - z.B. über Excel und E-Mail. Die Mitarbeiter werden bei der Durchführung der notwendigen Schritte nicht digital unterstützt. Es ist nicht möglich, ein auswertbares Feedback über den Erfolg der Maßnahmen zu erhalten und somit ist die Generation eines Learnings aus der Situation nur schwer möglich.
Es wird ein digitales Execution-System benötigt, das das Management von taktischen Entscheidungen im Netzwerk und die kontinuierliche Verbesserung im Netzwerk unterstützt. Je mehr Unternehmen sich beteiligen und über die Cloud-basierte Infrastruktur integriert sind, desto leistungsfähiger wird ein digitales Execution-Management sein.
Die Zukunft der Supply Chain wird sich durch die kontinuierliche Verbesserung aller Abläufe über alle Funktionen und Teilnehmer des Ökosystems hinweg auszeichnen. Sie wird eine engere Integration, eine bessere Zusammenarbeit sowie die Vermeidung von Verschwendung ermöglichen und so die Performance der Supply Chain verbessern.
Mit unseren vorgefertigten Lösungen und verwalteten Diensten können Sie anspruchsvolle Optimierungen schneller, effizienter und präziser umsetzen. Aber das ist nur der Anfang. Wir entwickeln kontinuierlich Lösungen für Herausforderungen in der Supply Chain, bei denen die Umsetzung herausfordernd ist.
