Die Lieferketten von heute stehen vor großen Herausforderungen: Plötzliche Änderungen der Kundenanforderungen, wie sie bei den COVID-19-Lockdowns auftraten, erfordern eine agile Planung der Lieferkette. Schwere Störungen der Verkehrsinfrastruktur durch Naturkatastrophen und schlichte Engpässe bei Transportkapazitäten zeigen die Grenzen bestehender Resilienzkonzepte auf. Es stellt sich demnach die Frage: Wie der aktuelle Stand bei Modellen für Supply-Planning-Modelle?

Wir sehen, dass viele Unternehmen bereits mit grundlegenden Anforderungen an das Lieferkettenmanagement wie der End-to-End-Transparenz Probleme haben. Wenn die Planungsgrundlagen nicht ausreichend geschaffen sind und der Reifegrad einer Organisation sich nicht weiterentwickelt, scheint die Automatisierung eines zentral gesteuerten Ende-zu-Ende-Plans schwer erreichbar. Zentral gesteuerte End-to-End-Modelle für Supply Planning ohne lokalen Fokus können letztlich nur scheitern. Als Ergebnis können wir häufig einen oder mehrere der folgenden Effekte beobachten:

  • Der Forrester-Effekt, der durch Prognosefehler und die von der Materialbedarfsplanung (MRP) vermittelte Nachfrage entlang der Versorgungsknoten induziert wird
  • Operativer Protektionismus zur künstlichen Durchsetzung von Planstabilität
  • Erhöhte Lagerbestände zum Schutz der Service-Level-Ziele
  • Begrenzte organisatorische Fähigkeiten und Reifegrade, um sicherzustellen, dass die Prozesse im Supply Planning Ende-zu-Ende verbunden und synchronisiert sind
  • Große Technologieinvestitionen erfüllen die ursprünglichen Geschäftsziele nicht effektiv

Ich möchte in diesem und dem nächsten Artikel skizzieren, was in den heutigen Modellen für Supply Planning tatsächlich passiert, wie dies geschieht und warum. Abschließend möchte ich erörtern, was getan werden muss, um die Chancen zu nutzen, die ein neues End-to-End-Modell für Supply Planning bietet.

Heutige End-to-End-Modelle für Supply Planning


Abbildung 1: Heutige End-to-End-Lieferketten

Trotz des Hypes um Digitalisierung und disruptive Technologien stellen wir fest, dass viele Unternehmen immer noch mit den gleichen Herausforderungen wie seit über 40 Jahren kämpfen. Dazu zählen weiterhin zu viele funktionale und lokale Silos, oder der Materialbedarfsplanung folgende Pläne, die Prognosefehlern, einer durchgängigen Fehlausrichtung der Versorgungsparameter und einem Mangel an analytischer Korrektheit unterliegen.

Dies führt zu Nachfrageschwankungen, die Knoten für Knoten über die gesamte Lieferkette weitergegeben werden. Die Lagerbestände sind falsch ausgerichtet und entweder zu niedrig oder zu hoch, was zu Fehlbeständen, die sich negativ auf die Verkaufsziele auswirken, oder zu Umsatzverlusten führt. Darüber hinaus gibt es in vielen Unternehmen widersprüchliche Prioritäten und falsch ausgerichtete Leistungskennzahlen. Im Prinzip versuchen sie, etwas zu erreichen, was heutzutage sehr einfach zu sein scheint: eine End-to-End-Transparenz über die wahre Leistungsfähigkeit ihrer Lieferkette.

Die durch die COVID-19-Pandemie ausgelösten Störungen zeigten, wie dringend Unternehmen mehr Agilität und Belastbarkeit im Supply Planning erreichen müssen. In meinem nächsten Beitrag erläutere ich, warum Effektivität mit den heutigen Frameworks schwer zu erreichen ist. Ich werde zeigen, welche Möglichkeiten für die Umstellung auf ein neues Operating Model für Supply Planning bestehen – eines, das ein hohes Serviceniveau sowie die richtigen Bestände zur Sicherung der Versorgung gewährleistet und Unternehmen die Kontrolle und Konfiguration von Ende-zu-Ende Supply Plans ermöglicht.

Status quo und Trends im Demand-Driven Supply Chain Management

Der jährliche Demand-Driven Radar beleuchtet branchenübergreifend den Status quo des Demand-Driven Supply Chain Managements, zeigt Veränderungen, Trends und zentrale Herausforderungen.

Zum Download des Demand-Driven Radar 2021

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