Kommentar von Michael Wallraven, LLamasoft Deutschland Lieferketten – in Krisenzeiten trennt sich die Spreu vom Weizen

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Während der Corona-Pandemie hat sich gezeigt, welche Wertschöpfungsketten Störfälle leichter überstehen als andere. Ein entscheidendes Kriterium ist dabei ein gezielter und ganzheitlicher Einsatz moderner Algorithmen, der die Agilität und Flexibilität eines Unternehmens erhöht.

Die wichtigste Eigenschaft in Bezug auf die Führung eines Unternehmens und dessen Lieferkettenabläufe ist Stabilität – sowohl im Hinblick auf rechtliche Rahmenbedingungen als auch auf das wirtschaftliche Umfeld. Über einen langen Zeitraum wurde in großen Teilen der Welt so gedacht und agiert: Unternehmen konzentrierten sich auf Faktoren, anhand derer Erfolg auch heute noch häufig definiert wird: Wachstum und Rentabilität.

Entsprechend wurden Prozesse und Tools entlang der Supply Chain auf ein für die Unternehmen relativ stabiles Umfeld zugeschnitten. Vorgehensweisen wie die Standardisierung von Prozessen, die Minimierung von Vorlaufzeiten und Beständen oder die Maximierung der Kapazitätsauslastung funktionieren damit recht gut – aber nur dann, wenn tatsächlich stabile Umstände gegeben sind. Eine Tatsache, die immer seltener wird. Moderne Wertschöpfungsketten sind zunehmend vernetzt, die Digitalisierung ist omnipräsent. Das erhöht auch die Anfälligkeit der Lieferketten.

Wie sich außergewöhnliche Situationen auf die Wirtschaft auswirken, konnten wir in den letzten Monaten im Zuge der Corona-Pandemie alle hautnah mitverfolgen. Ob Automobilbranche, Pharmaindustrie oder Einzelhandel – die Lieferketten der Unternehmen wurden auf eine äußerst harte Probe gestellt. Aber schon vorher haben ihnen Vorfälle wie der Brexit, Handelskriege, die Ressourcenknappheit oder regionale Konflikte zugesetzt. In Krisenzeiten trennt sich im Supply-Chain-Management die Spreu vom Weizen: Flexible Wertschöpfungsketten haben Bestand, während diesbezüglich weniger gut aufgestellte Unternehmen bereits bei kleineren Störfällen ins Stocken geraten. Aber wo genau liegt der Unterschied, und was zeichnet eine agile Lieferkette aus?

Präziser Blick auf Lagerbestände und Transportwege

Die klassische Excel-Tabelle ist immer noch das am häufigsten eingesetzte Werkzeug zur Entscheidungsfindung. Dabei gibt es längst Algorithmen, die Informationen entlang der Supply Chain sammeln. Basierend auf den gewonnenen Daten, lassen sich unterschiedliche Business-Szenarien durchspielen oder Wechselwirkungen abwägen. Unternehmen profitieren von solchen Analysen, indem sie wichtige Einblicke erhalten und auch Voraussagen für die Zukunft sicherer treffen können.

Eine wichtige Grundlage für eine robuste Performance der Lieferkette ist die Art und Weise, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen. Bei der Bestandsoptimierung, Preisgestaltung, Kapazitätsplanung, Beschaffung sowie für Nachfrageprognosen werden moderne Algorithmen zwar bereits genutzt. Oft beschränkt sich ihr Einsatz jedoch auf einen oder wenige Bereiche und erfolgt nicht durchgängig über alle Prozesse hinweg. Obwohl sich auch bei einzelnen Prozessschritten mithilfe von Algorithmen gute Ergebnisse erzielen lassen, schöpfen Betriebe, die die komplette Supply Chain in ihre Analysen und Auswertungen einbeziehen, die Vorteile von KI besser aus. Denn anstatt nur die einzelne Fabrik oder das Lager zu betrachten, binden sie die gesamte Lieferkette in ihre Entscheidungsfindung ein.

Virtuelle Strategien mithilfe von Digital Twins

Auch der Einsatz eines digitalen Zwillings vermittelt Unternehmen, was ihr Geschäft wie beeinflusst. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, Strategien in einem virtuellen Format risikofrei zu planen, bevor sie diese in der realen Welt anwenden. Dadurch lassen sich nicht nur Schwachpunkte in der Lieferkette beheben, bevor es zu realen Unterbrechungen kommt.

Mithilfe eines digitalen Abbilds des Wertschöpfungsnetzwerkes erhalten Unternehmen auch weitere Daten, Empfehlungen und Lösungsvorschläge für ihre Supply-Chain-Strategie. Dies hilft ihnen, die optimale Leistung aus den bestehenden Systemen herauszuholen und stellt den Entscheidern wegweisende Möglichkeiten neuer Technologien zur Verfügung. Der Einsatz von KI und einem digitalen Zwilling bietet Unternehmen einen präziseren Blick auf Lagerbestände, Transportwege und Planungen, weil sie Lösungsansätze über das gesamte Ökosystem hinweg betrachten können. Damit sind Entscheidungen für oder gegen eine bestimmte Alternative stets fundiert und datengestützt. Vorgehensweisen lassen sich aus verschiedenen Gesichtspunkten begründen und Kompromisse erleichtern.

Auf die Daten kommt es an – und auf die Mitarbeiter

Der Erfolg eines datengestützten Vorgehens hängt auch davon ab, ob und wie schnell Unternehmen Zugang zu verlässlichen internen und externen Daten haben, um die Algorithmen zu füttern und um sicherzustellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse genau sind. Wenn es darum geht, Algorithmen zu trainieren, sollten möglichst viele bereinigte und harmonisierte Daten zur Verfügung stehen. Auf dem Weg zu robusten und agilen Lieferketten müssen sich Unternehmen also zwangsläufig mit ihren Daten und Datenquellen beschäftigen. Dabei kommt es nicht nur darauf an, interne und externe Daten bereinigt und harmonisiert verfügbar zu machen. Sondern auch darauf, wie sie bestmöglich zur Entscheidungsfindung beitragen und welche Fragen – etwa hinsichtlich der Geschäftsziele – sich damit beantworten lassen. Denn die Vorteile und Chancen datenbasierter Technologien liegen darin, die menschliche Entscheidungsfindung durch das Aufzeigen von Optionen und Argumentationen zu verbessern. Gefragt sind daher Mitarbeiter mit einem ingenieurwissenschaftlichen oder mathematischen Hintergrund, die gleichzeitig ein tiefes Verständnis für das Geschäft haben und die kreativ und kommunikativ sind.

Fazit

Lieferketten so zu gestalten, dass sie flexibel, agil und robust sind, ist keine leichte Aufgabe. Wie die jüngsten Entwicklungen zeigen, macht sich der Aufwand jedoch bezahlt. Marktschwankungen und -unterbrechungen wird es immer geben. Flexibel und agil zugleich zu sein, bleibt folglich auch nach der Krise ein wichtiges Kriterium für die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Nur wer in der Lage ist, Veränderungen schnellstmöglich vorherzusehen, kann sich entsprechend vorbereiten. Ohne eine Notfallplanung, mit der auf schwankende Nachfragen und andere Störungen schnell reagiert werden kann, sind die Erkenntnisse wenig hilfreich. Prognosen müssen deshalb stets mit der Fähigkeit, sich rechtzeitig auf die vorhergesagten Szenarien einzustellen, verknüpft werden. Mithilfe von KI können sich Unternehmen auf Eventualitäten vorbereiten, schnell handeln und sich auf diese Weise Vorteile gegenüber dem Wettbewerb verschaffen.

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