Die anhaltende Pandemie erhöht den Bedarf an Transparenz der Lieferkettendaten

Da die Coronavirus-Pandemie weiterhin verheerende Auswirkungen auf die Gesellschaft und der Wirtschaft wurden Lieferketten dramatisch – sogar unwiderruflich – beeinträchtigt.

Anfang 2020, als Lieferketten aufgrund von Anforderungen an die soziale Distanzierung unter Produktengpässen, Lieferverzögerungen und verringerter Belegschaft in den Fabrikhallen zu leiden begannen, mussten Lieferkettenmanager die Dysfunktion in der Lieferkette angehen, ohne die Kosten zu erhöhen – beispielsweise durch das Halten zusätzlicher Lagerbestände oder den Bau neuer regionaler Einrichtungen.

„Mit COVID waren weniger Leute in der Lage, diese Lieferkettenprozesse zu besetzen – weniger Leute standen auf dem Lagerboden, um zu sehen, welche Produkte dort waren, weniger Leute waren Teil des Lagerverwaltungsprozesses, weniger Leute im Hof ​​zum Entladen – Leute konnten nicht da sein. Viele Schwachstellen in der ‚traditionellen Lieferkette‘ kamen heraus.“

Laut Infosys Consulting mussten 57 % der Lieferketten aufgrund dieser dramatischen Veränderungen den Betrieb um 25 % oder mehr reduzieren.

Infolgedessen haben sich viele Supply-Chain-Manager einem digitalen Toolkit zugewandt, um bessere Einblicke in die Supply-Chain-Daten zu erhalten.

Zu den zwei Hauptwerkzeugen gehören die Supply Chain Control Tower-Technologie oder zentrale Hubs, die eine Vielzahl von Prozessen in der Lieferkette erfassen, die durch KI-gesteuerte Empfehlungen gesteuert werden, sowie die digitale Zwillingsmodellierung der Lieferkette, die Assets und Prozesse in der Lieferkette repliziert , um die Produktivität zu steigern, die Kosten zu senken und einen besseren Einblick in die Lücken in der heutigen schwankenden Angebots-, Nachfrage- und Logistiksituation zu erhalten.

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Herausforderungen für die traditionelle Lieferkette

Experten zufolge ist die Digitalisierung zum zentralen Mittel geworden, um dieser Dysfunktion in der Lieferkette zu begegnen.

„Das traditionelle lineare Lieferkettenmodell wandelt sich in digitale Liefernetzwerke (DSNs), in denen funktionale Silos aufgebrochen und Unternehmen mit ihrem gesamten Liefernetzwerk verbunden werden, um durchgängige Transparenz, Zusammenarbeit, Agilität und Optimierung zu ermöglichen“, schrieb Jim Kilpatrick von Deloitte.

Laut einem Bericht von McKinsey &Co. vom Juli mit dem Titel „Resetting Supply Chains for the Next Normal“ planten 93 % der Befragten einer Umfrage unter 60 leitenden Supply-Chain-Führungskräften, die Widerstandsfähigkeit ihrer Lieferkette zu erhöhen – häufig durch eine Kombination aus neuer Beschaffung Strategien, verstärkter Fokus auf Lieferkettenanalysen und Weiterbildung der bestehenden Belegschaft.

Darüber hinaus gaben 85 % der Befragten an, mit ineffizienten Technologien in der Lieferkette zu kämpfen, und 60 % sagten, dass sie die Implementierung fortschrittlicher Analysen planen, um ihre Lieferketten besser zu verstehen.

„Unternehmen prüfen ihre Abläufe und ihre Lieferkette genau“, sagte George Bailey, Executive Director und Chief Research Officer am Digital Supply Chain Institute (DSCI). „Unternehmen werden nicht mit höheren Betriebskosten gewinnen – mehr Lagerbestände, mehr Lager und so weiter. Automatisierung und Prozessänderungen sind noch wichtiger denn je“, sagte er.

Entwicklung datengesteuerter Lieferketten

Die Dynamik der Lieferkette zu verstehen – und aussagekräftige Lieferkettendaten zu erhalten – ist jedoch eine Mammutaufgabe.

Supply-Chain-Manager benötigen Einblick in die Verfügbarkeit ihrer Produkte sowie den Bestand der Lieferanten und die Logistik, um Lieferantenmaterialien ins Lager zu bringen. Sie müssen auch verschiedene Produktionsprozesse in der Werkstatt verstehen – wie lange es dauert, Artikel zu produzieren, ob bestimmte Geräte gewartet werden müssen und mehr – sowie die Logistik des Versands von Produkten an die Kunden.

Infolgedessen bemühen sich Unternehmen jetzt, mehr datengesteuert zu sein, um ihre Lieferkettenabläufe zu verstehen – sei es, um den Bestand zu zählen, LKWs auf der Straße zu lokalisieren oder einen alternativen Lieferanten für ein Teil zu finden, wenn ein anderer Lieferant nicht auf Lager ist.

Die Control Tower-Technologie bietet eine zentrale Konsole, über die Unternehmen die verschiedenen Assets und Prozesse in den Griff bekommen. Es kann auch dabei helfen, verschiedene Datenpunkte mithilfe von maschinellem Lernen zu verarbeiten und Empfehlungen für die besten Maßnahmen angesichts unvorhergesehener Umstände, wie beispielsweise eines Hurrikans, zu geben. Während des Hurrikans Katrina beispielsweise half die Kontrollturmtechnologie den Anbietern, Sendungen in nicht betroffene Gebiete des Landes umzuleiten.

Einer anderen aktuellen Studie von McKinsey &Co. zufolge wird eine bessere Sichtbarkeit der verschiedenen Ereignisse, die die Lieferkette ausmachen, immer wichtiger:39 % der Befragten einer Umfrage (unter asiatischen Herstellern) haben einen Ansatz für das Nervenzentrum oder den Kontrollturm implementiert, um Erhöhen Sie die Transparenz der gesamten Lieferkette.

Herausforderungen bei der Integration von Lieferkettendaten

Gleichzeitig erfordert die Kontrollturmtechnologie viel Vorarbeit.

Unternehmen mit weit verstreuten, schlecht integrierten Daten oder Daten von schlechter Qualität stehen beispielsweise vor einer Herausforderung. Diese Unternehmen müssen viel Zeit damit verbringen, ältere Altsysteme und Daten in neuere Systeme zu integrieren. Daten müssen möglicherweise übersetzt und verarbeitet werden, bevor sie erfolgreich integriert und konsolidiert werden können.

„Sehr altmodische Systeme – ältere ERP- und Bestandssysteme – und Sie überlagern das mit mehr Echtzeit-, erkenntnisorientierten Systemen:Flottenmanagement und Track-and-Trace-Systemen“, sagte Pelino. „Sie verbinden Legacy-Systeme mit neuen vernetzten IoT-fähigen Systemen. Um diese Empfehlungen bereitzustellen, müssen Sie diese Daten übersetzen und integrieren.“

Auch kulturelle Verschiebungen sind erforderlich. Angesichts des Aufwands, der erforderlich ist, um Supply-Chain-Prozesse und -Daten zusammenzuführen, können Unternehmen die Integrationsbemühungen verkürzen oder ausschließen.

Darüber hinaus haben viele Unternehmen den Ansatz „Wenn es nicht kaputt ist, lassen Sie es uns nicht reparieren“ gewählt, sagte Pelino. Gleichzeitig, so Pelino, hätten viele Unternehmen die verschiedenen Lücken in ihren Dateneinblicken aufgrund der Verzögerungen und Funktionsstörungen der Lieferkette während der Pandemie erkannt. Obwohl sie Veränderungen zuvor vielleicht nicht als wichtig angesehen haben, betrachteten sie Kontrollturmtechnologie, Datenintegration und Dateneinblick als geschäftskritische Folgen.

Kopplung der Digital Twin-Technologie mit Supply Chain Analytics

Ein weiteres Werkzeug, das dabei hilft, Lieferketten unter Kontrolle zu bringen, ist die digitale Zwillingstechnologie, um Risiken und Bedrohungen für Lieferketten zu bewerten.

Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Nachbildung von Assets und Prozessen in der realen Welt. Für Lieferketten repräsentiert ein digitaler Zwilling oft Hunderte von Assets, Lagerhäusern und Logistikfaktoren, um zu erfassen, wie Waren vom Hersteller zum Kunden gelangen. Digitale Zwillinge haben an Bedeutung gewonnen, um Risiken wie extremes Wetter, Stromausfälle und in jüngerer Zeit Pandemien wie COVID-19 zu bewältigen.

„Digitale Zwillinge helfen [Unternehmen] dabei, Was-wäre-wenn-Analysen mit einem digitalen Zwillings-Overlay durchzuführen, um sehr effizient zu werden und [Risiken] sehr genau zu erfassen“, sagte Pelino.

Digitale Zwillinge stecken möglicherweise noch in den Kinderschuhen oder sind heute noch nicht vollständig repräsentativ für alle Supply-Chain-Prozesse. Aber auch wenn sie immer noch ehrgeizig sind, haben einige Unternehmen sie erfolgreich eingesetzt.

Unternehmen wie Bridgestone Corp., ein Reifenhersteller, verwenden digitale Zwillinge, um die Lebensdauer der Reifen zu verlängern. Das Unternehmen kann einen digitalen Zwilling erstellen, der Faktoren wie Beladung, Geschwindigkeit, Straßenzustand und Fahrverhalten widerspiegelt.

Bridgestone verwendet digitale Zwillinge zusammen mit anderen Analysetools, um den Reifenverschleiß besser zu verstehen und zu simulieren. Das Unternehmen verwendet die Digital-Twin-Technologie auch zusammen mit anderen Big-Data-Initiativen.

„Analytik spielt zwar eine große Rolle, ergänzt aber nur den digitalen Zwilling“, sagt Hans Dorfi, Director of Digital Engineering, in einem Deloitte-Bericht über die Technologie des digitalen Zwillings. „Der digitale Zwilling ist in der Lage, den mehrdimensionalen Leistungsbereich von Reifen zu erfassen und kann auch auf Produkte in der Entwicklung angewendet werden, für die noch keine Daten verfügbar sind.“

Laut einer Studie von Juniper Research wird der globale Markt für digitale Zwillingstechnologie im Jahr 2021 voraussichtlich um 17 % auf 12,7 Milliarden US-Dollar steigen.

Gleichzeitig ist die Replikation von physischen Assets und Prozessen eine Herausforderung – insbesondere wenn zahlreiche Altsysteme und Daten aus unterschiedlichen Quellen vorliegen, seien es angebundene IoT-Sensoren, ERP-Systeme oder andere Anwendungen. Ihre Daten sind möglicherweise von schlechter Qualität oder lassen sich nur schwer in neuere Echtzeit- und IoT-fähige Systeme integrieren, sagte Pelino von Forrester.

„Digitale Zwillinge sind nur so wertvoll wie die Qualität der Daten, die auf der Plattform eingehen“, schloss Nick Maynard, Co-Autor von Juniper Research.

Tatsächlich verwendet nur ein kleiner Teil der Unternehmen die digitale Zwillingstechnologie. Eine Studie von Gartner zur IoT-Implementierung ergab, dass 13 % der Unternehmen, die mit IoT-Projekten arbeiten, bereits über digitale Zwillinge verfügten, während weitere 62 % an ihrer Implementierung arbeiteten.

Schließlich kann die digitale Zwillingstechnologie einen weiteren Angriffsvektor für unechte Aktivitäten darstellen.

"Die Angriffsfläche wurde erweitert", sagte Pelino. „Jetzt, wo ich diese Lieferkette verbinde – diese Vermögenswerte, diese Fahrzeuge – für jemanden, der etwas Schlechtes tun möchte, gibt es mehr Orte.“