Die digitale Supply Chain entwickelt sich kontinuierlich weiter. Aber noch besteht viel ungenutztes Wertschöpfungspotenzial. In diesem Beitrag erläutern wir die wichtigsten Erfolgsfaktoren für die Digitalisierung der End-to-End-Supply-Chain-Planung und das Schaffen neuer Geschäftschancen. Wie wir in unserem letzten Blogbeitrag erläutert haben, wurde die digitale Supply Chain auf den Weg gebracht, mit vielen spannenden Projekten und ersten Erfolgen. Dennoch wird bisher nur ein Bruchteil des vorhandenen Wertschöpfungspotenzials genutzt. Die Digitalisierung und Automatisierung der End-to-End-Supply-Chain-Planung sind das große Ziel. Viele Unternehmen tun sich jedoch schwer damit, alle Puzzleteile zusammenzufügen. Bei der Digitalisierung von End-to-End-Planungsprozessen gilt es viele Elemente zu einem stimmigen Bild zusammenzusetzen: veränderte Prozesse, neue Rollen und Kompetenzen, klare Entscheidungsregeln, die richtigen Vorlagen und Workflows, die erforderlichen Daten sowie eine unterstützende IT- und Dateninfrastruktur. Aus unserer Arbeit mit führenden globalen Unternehmen im Bereich der Supply-Chain-Planung wissen wir, dass bei der Digitalisierung von End-to-End-Planungsprozessen drei Erfolgsfaktoren die Spreu vom Weizen trennen:

  • Daten – Planung – Ausführung: Richten Sie zunächst das Augenmerk auf die Datenqualität als grundlegende Voraussetzung für eine digitale Supply Chain und etablieren Sie ein gemeinsames Datenmodell. Darauf aufbauend können Sie die Planung in einzelne, überschaubare Entscheidungskreisläufe unterteilen, in denen aus Daten optimale Planungsentscheidungen abgeleitet (Systems of Intelligence) und die Ergebnisse automatisch an die ausführenden Systeme (Systems of Record) zurückgemeldet werden. Jeder einzelne dieser Kreisläufe sollte dazu beitragen, bestimmte Entscheidungen (z. B. Segmentierung der Supply Chain, Allokation eines knappen Produkts oder Anpassung von Parametern) präziser, automatisierter und für das Unternehmen wertschöpfender zu treffen.
  • Die Mammutaufgabe in kleinen Schritten bewältigen: Gehen Sie diese Entscheidungskreisläufe mit einem klaren Zielfahrplan vor Augen Schritt für Schritt an. Die Optimierung einer Planungsaufgabe nach der anderen in einem entkoppelten Ansatz (z. B. Fokussierung zunächst auf automatische Bestandspufferdimensionierung, dann auf Allokation und zusicherbare Bestände) hilft dabei, frühzeitig greifbaren Wert zu schaffen. Die Organisation wird auf diese Weise nicht überfordert und die Implementierungsrisiken auf Business- und IT-Seite bleiben beherrschbar. Mit zunehmender Reife der digitalen Planung können Sie dann zu einem stärker integrierten Ansatz übergehen, bei dem verschiedene Optimierungsmaßnahmen aus einer End-to-End-Perspektive miteinander in Einklang gebracht werden.
  • Fokussierung auf die Schnittstelle Maschine-zu-Mensch: Konzentrieren Sie sich nicht nur auf das technische Verbesserungspotenzial (z. B. Optimierung von Algorithmen, Einsatz neuer maschineller Lernverfahren), sondern nehmen Sie auch das menschliche Verbesserungspotenzial genau unter die Lupe. Tools zur effektiven Entscheidungsunterstützung der Planer z. B. bei der Planungsprüfung oder Datenvalidierung bringen oft einen deutlich höheren Mehrwert als ausgeklügelte neue Algorithmen.

Welche sind die wichtigsten Anwendungsfälle in der Supply-Chain-Planung, die Unternehmen bei ihrer digitalen Strategie zuerst berücksichtigen sollten? Aus unserer Sicht sollten die 10 Anwendungsfälle aus Abbildung 3 absolute Priorität haben. Im nachfolgenden Abschnitt werden wir zwei der wichtigsten Wertschöpfungsmöglichkeiten näher erläutern.

Abbildung 1: Die 10 besten Wertschöpfungsmöglichkeiten in der End-to-End-Supply-Chain-Planung 

Intelligente Bestands- & Verfügbarkeitsmeldungen Durch maschinelles Lernen gestützte Mustererkennung hat das Potenzial, vorausschauende Transparenz zu schaffen und bei Engpässen oder Überbeständen die Ausgabe frühzeitiger Warnmeldungen zu verbessern. Bei traditionellen Ansätzen wird immer nur jeweils eine Kennzahl nachverfolgt (z. B. Ist- und Zielbestand). Intelligente Benachrichtigungsalgorithmen analysieren mehrere Zeitreihen, z. B. Bestand, Aufträge, Nachfrage und Prognose. Die Algorithmen setzen die Zeitreihen zueinander in Verhältnis, verfolgen ihre Änderungsrate und wenden maschinelles Lernen zur Mustererkennung an. So können diese Algorithmen Über- oder Unterbestände mit einer viel höheren Wahrscheinlichkeit erkennen und den Supply-Chain-Planer mit weniger und effektiveren Warnmeldungen unterstützen. Insgesamt verbessern sich dadurch die Zuverlässigkeit und der Service Level der Lieferkette. Adaptive und dynamische Anpassung von Bestandspuffern Digitalisierung und Analytik können die Supply Chain anpassungsfähiger machen, indem sie die Auffüllparameter (z. B. Meldepunkte, Sicherheitsbestände und Liefermengen) flexibel an die aktuelle Nachfrage- und Angebotssituation und deren Risiko- und Variabilitätsprofil anpassen. Maschinelle Lernalgorithmen können Daten wie Nachfrage, Nachfrageabweichung und Angebotsabweichung nutzen, um die oben genannten Parameter automatisch auf täglicher Basis anzupassen. Dieser Ansatz hilft den Verantwortlichen bei der Umsetzung eines parametergesteuerten Planungsansatzes, bei dem die taktische Planung durch angemessene Risikopuffer flexibel angepasst wird. Dieser Ansatz ermöglicht einen stabileren und zuverlässigeren Betrieb auf Fertigungsebene – ohne vermeidbare Umplanungen und Störungen. Das folgende Beispiel eines globalen Haushaltsgeräteherstellers veranschaulicht die Vorteile dieses Ansatzes.

Fallstudie: Adaptives Bestandspuffermanagement bei einem globalen Haushaltsgerätehersteller

Das Unternehmen sah sich mit einer stark saisonalen Nachfrage, schlechter Prognosequalität auf SKU-/Standortebene und fragmentierten, dezentralen Planungsprozessen konfrontiert. Folgende Zahlen veranschaulichen die Komplexität des Problems: Die Planung umfasste über 100 Lagerstandorte und mehr als 50.000 SKUs in der gesamten Lieferkette. Das Unternehmen identifizierte Bestandsplanung und -management als zentrale Bereiche der End-to-End-Transformation und führte ein adaptives, dynamisches Puffermanagement ein, das Nachfrage- und Bestandsdaten wie Prognoseschwankungen, Bestellungen und Engpässe nutzte, um tägliche Anpassungen der wichtigsten Auffüllparameter (z. B. relevante Prognosehorizonte, Wiederbestellungspunkte und Sicherheitsbestände) vorzunehmen. Dies trug sowohl zur Stabilisierung der Produktionsplanung als auch zur Verbesserung der Serviceperformance und der Bestandssituation bei. Insgesamt war die Leistungssteigerung enorm: Der Kundenservice-Level stieg um vier Prozentpunkte, während der Bestand um 20 % sank und die Planungseffizienz um 20 % stieg.

Fazit

Unternehmen müssen die Digitalisierung ihrer Supply Chain strategisch angehen, um deutliche Wertzuwächse und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Insbesondere sollten sie sich zunächst die folgenden Leitfragen stellen:

  • Welche Supply-Chain-Entscheidungen lassen sich mit digitalen Werkzeugen und Analytik optimieren?
  • Wo können wir den höchsten Wert für das Unternehmen generieren und die Veränderungen für Mensch und Technologie überschaubar halten?
  • In welchen Anwendungsszenarien lassen sich sowohl die Supply Chain Performance als auch die Kunden-/Benutzererfahrung verbessern?
  • Wie können wir die Herausforderung in kleine Schritte unterteilen und einen schlüssigen Plan mit klaren und schnellen Möglichkeiten zur Wertschöpfung erstellen, ohne jedoch die Organisation zu überfordern und die IT-Landschaft übermäßig zu belasten?

Welchen Ansatz verfolgen Sie bei der Digitalisierung Ihrer Supply Chain? Wir freuen uns auf Ihr Feedback und Ihre Anregungen! Weitere Einblicke in Teil 1:  Das Rennen um die Wertschöpfung: Auf dem Weg zur digitalen Supply Chain

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