Globale Lieferketten sind heute enorm komplex und dynamisch. Zudem werden sie durch Kriege, das Klima und andere Krisen strapaziert. Aber auch gesetzliche Auflagen, die mit dem Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz verbunden sind, stellen Unternehmen vor die Herausforderung, ständig zeitnahe und exakte Informationen zu erhalten, um ihre Produktionsprozesse sicherzustellen. Die Informationen über Lieferketten basieren dabei auf einer Vielzahl komplizierter und unterschiedlicher Datenquellen: Neue Lieferanten, die geografische Lage der Produktion und des Vertriebs, arbeits-, umwelt- und menschenrechtliche Bedingungen, der Zugang zu Rohstoffen und Ressourcen, die politische Stabilität und Nachfrageschwankungen.
Wandel schnell abbilden
Wenn sich beispielsweise die Nachfrage nach Medizingütern wie in der Coronapandemie oder die politische Lage wie in Russland plötzlich ändert, müssen die Auswirkungen analysiert, verarbeitet und Maßnahmen ergriffen werden. Das stellt sicher, dass sich die Lieferketten an nicht beeinflussbare Kräfte anpassen lassen, um widerstandsfähig zu bleiben. Auch die aktuelle Energiekrise und die Inflation haben auf den Märkten Unruhe verursacht und die Verbrauchernachfrage erheblich beeinflusst. Unternehmen benötigen Systeme, die kontinuierlich Daten aus einer Vielzahl von Quellen erfassen und analysieren, um etwa schnell handeln, Produktionsmengen anpassen, den Lagerbestand bewerten und die Vertriebsprozesse ändern zu können.
Grenzen vieler Business Intelligence-Anwendungen
Lieferketten eignen sich gut für Business Intelligence-Ansätze (BI), da sich Prozesse wie Bestandsoptimierung, Bedarfsprognosen und Vertriebsnetze oft datengestützt verbessern lassen. Allein eingesetzt kann BI jedoch meist nur für historische und wenig komplexe Daten angewendet werden. Geht es um komplexere Daten, haben BI-Tools oft Schwierigkeiten, verwertbare Erkenntnisse zu generieren. Gleichzeitig erschweren isolierte BI-Ansätze die Nutzung von Daten aus internen und externen Quellen, was gerade in Logistik, Produktion und Beschaffung zum Problem werden kann. All das verkompliziert es für Unternehmen, einen vollständigen Überblick über ihre Lieferkette zu erhalten. Eine umfassender ausgerichtete datengesteuerte Strategie kann den Unternehmen oft deutlich mehr Flexibilität vermitteln. Die technische Grundlage dafür kann eine zentrale Datenplattform bilden, die verschiedene strukturierte und unstrukturierte Daten in Echtzeit analysieren kann. Im Zuge einer Smart-Factory-Potenzialanalyse für ihren Kunden KSB identifizierte die Managementberatung NEONEX Opti mierungschancen bei der Beschaffung der Lieferantendokumentation sowie der Erstellung von Unterlagen zur Qualitätsprüfung entlang der Supply-Chain. ‣ weiterlesen
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NEONEX, Fabasoft Approve & KSB: „Win-win-win-Situation“ durch starke Partnerschaft
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Mit Echtzeit-Analysen komplexe Lieferketten kontrollieren
Als Datenpool für solche Echtzeit-Analysen kommt das Data Lakehouse ins Spiel. Mit diesem ist es möglich, Daten zu sammeln und vielen Mitarbeitern zugänglich zu machen. So bekommen sowohl Business-Intelligence-Teams als auch Datenwissenschaftler Zugang zu den Daten, um etwa die Effizienz der Lieferkette zu optimieren und Kosten zu senken. Die Data Lakehouses lassen sich mit weiteren technologischen Innovationen kombinieren, um genauere Daten zu erhalten. Das Internet der Dinge erlaubt es Herstellern beispielsweise, aus der Ferne auf Daten zuzugreifen – egal an welchem Punkt der Lieferkette sie generiert werden.
Guter Anwendungsfall für Machine Learning
Mit Machine Learning- und KI-Algorithmen lassen sich selbst gigantische Datenpools im Data Lakehouse analysieren und Ergebnisse aus ihnen schöpfen – selbst für komplexe Problemstellungen. Gerade die Optimierung der Logistik ist ein guter Anwendungsfall, wenn es um fortschrittliche Datenanalyse in der Lieferkette geht. Diese können zudem deren Widerstandsfähigkeit erheblich verstärken. Unternehmen können so nicht nur schneller auf Änderungen reagieren, sondern auch aktiv für Abweichungen planen, was Lieferzeiten verkürzen kann. Eine notwendige Herausforderung auf dem Weg zu einer solch umfassenden datenbasierten Strategie ist es, vorhandene Datensilos in den Firmen zu beseitigen – doch auch dabei kann eine zentrale Datenplattform eine große Hilfe darstellen.
