Maßgeschneiderte Dienstleistungen, hohe Anzahl von SKU, Losgröße eins – kommt Ihnen das bekannt vor?

Wenn ja, haben Sie Ihre Supply Chain bereits segmentiert oder sind mit dem Thema vertraut. Wahrscheinlich haben Sie die Vorteile, die segmentierte Lieferketten bieten, beurteilt oder sogar erzielt:

  1. Höherer Umsatz durch maßgeschneiderte Angebote für differenzierte Kundenbedürfnisse
  2. Höhere Margen durch verbesserte Zuordnung von Produkten und Ressourcen, effiziente Steuerung von Engpässen in der Lieferkette
  3. Prozesskosteneinsparungen in der Order-to-Cash- oder Supply-Chain-Planung durch mehr Prozessautomatisierung
  4. Kosteneinsparungen in der Lieferkette durch größere und weniger schnelle Sendungen
  5. Verbesserung des Umlaufvermögens durch optimierte Vorräte

Und das sind nur einige Beispiele. Aber dann wissen Sie sicher auch,

  • wie mühsam es ist, das zu erreichen?
  • wie kompliziert es sein kann, Kunden und Produkte Clustern zuzuordnen?
  • welche Bemühungen nötig sind, um die Segmentierung auf dem neuesten Stand zu halten?

Führende Unternehmen legen zunächst mehr Wert auf Daten, weniger auf Meinungen. Sie wenden modernste Segmentierungsansätze an, die durch verschiedene Techniken wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz oder bewährte Verfahren in der Datenwissenschaft unterstützt werden, um diese Probleme zu überwinden.

Diese Verfahren bieten einen enormen Mehrwert, weil sie

  • Produkte und Kunden automatisch in Segmente gliedern, wo natürliche Abgrenzungspunkte in den Segmentierungskriterien vorhanden sind und somit die Segmentierung erleichtern;
  • neutrale Entscheidungsgrundlagen bieten, aus früheren Entscheidungen lernen und Orientierung für eine insgesamt bessere Entscheidungsfindung bieten;
  • Segmentierungskriterien nach den Kriterien vorschlagen, die in der Vergangenheit die Kostenbasis verbessern oder die Margen erhöhen konnten, was weniger Aufwand bei der Aktualisierung des Konzepts bedeutet;
  • Aktualisierungen der Segmentierung vorschlagen, sobald Kunden oder Produkte ihre Segmentierungsmerkmale ändern – was weniger manuellen Aufwand und kürzere Aktualisierungszyklen bewirkt;
  • Daten über Funktionen und Abteilungen hinweg verknüpfen, um die in der gesamten Organisation vorhandenen Informationen zu nutzen, statt auf funktionsspezifische Informationssilos aufzubauen;
  • dem Unternehmen bekannte Daten und neue Datenelemente (SNEW), die die meisten Unternehmen derzeit nicht berücksichtigen, in Zusammenhang setzen. Beispielsweise können Agrochemie-Unternehmen die Ergebnisse der Supply-Chain-Planung mit den Auswirkungen von Wettervorhersagen anreichern. Konsumgüterunternehmen können Kundenfeedback zu Produkten in die Bestimmung von Lebenszyklus-Schritten und damit in die Supply-Chain-Segmentierung integrieren.

Was sind die Vorteile dieser Verfahren?

Langfristig werden diese Verfahren in die intelligente Unternehmenslösung integriert, insbesondere in den digitalen Kern von Unternehmen, um ein besseres Kundenerlebnis zu ermöglichen. Aber schon heute unterstützen sie erfolgreich Ansätze zur Supply-Chain-Segmentierung, zum Beispiel durch Chatbots zur Aufnahme von Aufträgen oder Reklamationen. Sie prognostizieren die Nachfrage anhand prädiktiver Analysen und schätzen sie ein, indem sie die Reaktion der Kunden auf Änderungen bei Rezepturen/Stücklisten oder Service Levels analysieren. Sie identifizieren Risiken in der Lieferkette funktions- und regionenübergreifend, um frühzeitige Maßnahmen zu deren Minderung zu ermöglichen. Die Liste der Anwendungsfälle ist lang und wächst täglich weiter.

Eine der zentralen Herausforderungen für die Supply-Chain-Segmentierung in der intelligenten Unternehmenslösung wird die Ausgewogenheit zwischen der strategischen, taktischen und operativen Ebene sein. Insbesondere die Integration von Entscheidungen in das Tagesgeschäft ist von entscheidender Bedeutung. Ein Kunde oder ein Produkt kann nicht täglich das Segment wechseln, die Latenz und die vielfältigen Auswirkungen der strategischen Entscheidungen auf den Betrieb schaffen eine zusätzliche Komplexitätsebene, die bewältigt werden muss. Es lohnt sich aber, denn schließlich wird nicht das Unternehmen mit dem besten Produkt in Bezug auf Design, Funktionalität oder Kosten sich durchsetzen, sondern dasjenige, das für den einzelnen Kunden da ist – wo, wann und wie er es braucht.

Kommentare

Schreiben Sie einen Kommentar

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.

Empfohlene Artikel

Logistics

Die Rezeptur macht‘s: Digitalisierung in der Chemie- und Pharmalogistik

Die Digitalisierung ist ein alter Hut in der Logistik, aber speziell in der Chemie- und Pharmalogistik besteht noch viel Luft nach …

weiterlesen
Master Data Management

Künstliche Intelligenz im Master Data Management – es geht los!

Lesen Sie, wie künstliche Intelligenz (KI) auch komplexe MDM-Aufgaben übernehmen wird, die in der Vergangenheit allein durch Menschen zu bewä…

weiterlesen
Master Data Management

Enterprise Search: bei der Arbeit die relevanten Informationen finden

Die Suche im Internet ist zu einem wichtigen Teil unseres Alltags geworden. Wir haben die Bequemlichkeit und die Schnelligkeit zu schä…

weiterlesen