Die Supply Chain wird digitaler

Autor: Thomas Wandler
Datum: 17.09.2019

Deshalb wagen Unternehmen die Digitalisierung

Bislang haben sich die meisten Unternehmen fast komplett digitalisiert, jedoch agieren die meisten Branchen mit der Supply Chain auf der physischen Ebene. Dies wird sich im Laufe der Zukunft gewaltig wandeln.

Durch die Zusammenkunft in Barcelona bei der „Gartner EMEA Supply Chain Executive Conference“, die von dem Thema der Digitalisierung von Supply Chains handelt, hat sich ein Wendepunkt in der Geschichte der Supply Chains entwickelt. Fortlaufend fünf Gründe, wie dies zu Stande kommt.

1. Um sich digital zu wandeln, wird ein qualitätvolles Change-Management benötigt

Dies ist sehr zu beachten, da leider immer noch große Abneigung gegenüber Veränderungen herrscht. Jeder kennt es, doch niemand mag es aus seinem Tagesrhythmus entrissen zu werden. Nun ist es aber so, dass die Wirtschaft sich stets weiterentwickelt und man sich dementsprechend anpassen sollte, wenn man weiterhin wettbewerbsfähig bleiben möchte.
Nicht nur die Angst vor Veränderungen ist ein Stolperstein, sondern auch die fehlenden Qualifikationen sind ein großes Hindernis.

Die Qualifikationslücke war auch deshalb Thema der Konferenz, da diese ein gewaltiges Ausmaß hat. Alle Supply-Chain-Praktiker sollten in der Digitalisierung neben Fachwissen ebenfalls Fähigkeiten in den Bereichen der Kommunikation sowie Entscheidungsfindung mit sich bringen.

Über 50% der Chief Supply Chain Officer (CSCO) geben an, dass eine fehlende Roadmap die Digitalisierung der Supply Chain nochmal erschwert. Durch einen fehlenden Plan wird die Angst vor Veränderung gestützt und nichts ändert sich. Deshalb müssen die Unternehmen reagieren und mit einer abgestuften digitalen Version sowie einer Roadmap beginnen. Genauso wie die Berücksichtigung der Kultur, Kundenwünsche, vorhandene Qualifikationen als auch technologische Möglichkeiten.

2. Automatisierung wird zum Stolperstein

Die Automatisierung ist mit dem Changemanagement enger miteinander verknüpft, als man denkt. Gartner prognostiziert, dass „bis 2020 95 Prozent der SCP-Anbieter überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen irgendwo in ihren SCP-Lösungen einsetzen werden“.

Das maschinelle Lernen beinhaltet drei wichtige Anwendungsfälle. Diese ergeben sich aus der Nachfrageprognose, die Nachfrageerfassung und -gestaltung sowie der Angebotsplanung. Damit Effizienter Entscheidungen getroffen werden können, wurde in Barcelona darüber gesprochen, dass wir diesen Job den Maschinen überlassen sollten. Es ist etwas schwer eine Maschine sein Einkommen mitfinanzieren zu lassen, aber wer sich traut, erwirtschaftet beträchtliche Gewinne.

3. Das Abwägen zwischen Kosten oder Service hat ein Ende

Der Vorteil ist, dass Supply-Chain-Profis, sich keinen Kopf mehr darum machen müssen, was mehr Wichtigkeit hat. Paul Lord, Gartner-Analyst, betonte in Barcelona, wenn man einen abgestimmten, systemischen Ansatz bei der Bestandsplanung verfolgt, müsste man sich nicht mehr entscheiden.

Bei der Bestandsstrategie ist es ganz wichtig, einen allgemeinen Überblick über einzelne Standorte als auch Funktionen zu behalten, damit die Kosten bestmöglich optimiert werden können. Viele Planer vertrauen ihren eigenen Prognosen irgendwann nicht mehr und veranlassen zu hohe Sicherheitsbestände, weil diese nicht auf Lagerhaltung setzen und gerade bei Unternehmen, die eine diskontinuierlicher Nachfrage haben, basieren deren Lieferpläne und Sicherheitsbestände zu oft auf falscher Annahmen der Nachfrageunsicherheit. Dies hat zur Folge, dass die Lieferanten ihre Ziele nicht erreichen können und bringt somit überhöhte Kosten und Verschwendung mit sich.

4. Die Komplexität der Supply Chain zum eigenen Vorteil nutzen

MANN+HUMMEL, Weltmarktführer und Experte auf dem Gebiet der Filtration, stand vor der großen Aufgabe, mehr Ersatzteile bei gleichzeitiger Reduzierung der Lagerbestände zu erzielen. Wie dies möglich ist verrät uns Sergio Bellacicco, Vice President Global Logistics, Automotive Aftermarket des Unternehmens. Eine MEIO-Lösung (Multi-Echelon Inventory Optimization) half dem Unternehmen, strukturell mit Langsamdrehern umzugehen und die Problematik zu bewältigen. Planer müssen nun nicht mehr den besten Algorithmus für bestimmte Szenarien wählen, dies übernimmt ein adaptiver Algorithmus, der eine zuverlässige Basisprognose für jede SKU schafft. Zum Schluss ergab sich das Ergebnis von einer zwölf Prozentigen Reduzierung der Lagerbestände in nicht einmal vier Monaten.

5. Die Lösung eines Problems bringt neue Probleme mit sich

Bei der ganzen innovativen Entwicklung darf man nicht vergessen, dass verschiedene Kunden ebenfalls verschiedene Ansprüche mit sich bringen. Es gibt auch Kunden, die nicht auf schnelle Lieferungen setzen, sondern Wert darauf legen Verpackung und Emission zu reduzieren. Daraus folgend ändert sich die Lieferung direkt am Endverbraucher. Der springende Punkt sind die analytischen Fähigkeiten, den Bestand so vorteilhaft zu positionieren, dass die Betriebe auf sich ändernde Nachfrage reagieren können. Um genau zu sein läuft das Ganze nur darauf hinaus, Kundenwünsche wahrzunehmen und die gewünschten Artikel so zu liefern und bereitzustellen, wie es gefordert wird.