Der Wandel zu smarteren Lieferketten: Effizienz & Innovation in der Fertigung

Ein Smart Supply Chain ist nur ein Teil der komplexen Lieferkette. Fertigung kann so simpel sein wie der Kauf weniger Rohmaterialien zur Produktumwandlung, oder eine Reihe vernetzter Komponenten und Prozesse.

Mark Hughes, VP von Epicor (UK&I), erklärt: „Im Kern ist eine smarte Lieferkette einfach eine, die so effizient wie möglich ist. Das bedeutet ständiges Review und Verstehen, wo Flaschenhälse existieren, und Stärkung der schwächsten Glieder, um potenzielle Lieferkettenschocks zu minimieren. Sie eliminieren die Herausforderung oder verschieben sie anderswo – weiter oben oder unten in der Kette – um das Endergebnis effizient zu liefern.“

Beim „smartesten“ Supply Chain geht es einen Schritt weiter: „Sie ist selbstorganisierend und selbstoptimierend“, fügt Hughes hinzu. „Sie führt Komponenten nur ein, wenn sie benötigt werden – steuert Lagerhaltung und verhindert Flaschenhälse durch Feintuning des Takts jeder Stufe. Dafür braucht es maximale Transparenz über die gesamte Lieferkette – wo Technologie hilfreich wirkt.“

Was ist eine Smart Supply Chain?

„Eine smarte Lieferkette nutzt Daten von IoT-Sensoren in der Fabrik, KI und anderen intelligenten Technologien und Datenquellen, um Güter vom Hersteller zum Händler zu tracken, zu überwachen und zu managen. Diese Fähigkeit, alle Prozesse von Design, Fertigung, Produktion und Lagerung zu überwachen, sichert Rückverfolgbarkeit und Compliance mit aktuellen Qualitäts- und Hygienestandards und bietet besseren Gesamtfluss, Transparenz und Kollaboration über alle Wertschöpfungsstufen.“

„Die smarte Lieferkette ist selbstverbessernd und selbstoptimierend. Sie lernt aus Umwelt und vergangenen Aktionen. Sie kann Flaschenhälse vorhersagen und umgehen, um Störungen zu vermeiden. Sie optimiert Lagerbestände und stellt sicher, dass richtige Mengen zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind. Für Hersteller bedeutet das: bessere Lieferzeiten und Performance, niedrigere Kosten, Effizienzgewinne, reduziertes Risiko und mehr.“ – Jim Bureau, CEO von JAGGAER.

Was treibt den Wandel zu smarteren Lieferketten?

Lieferketten bestehen aus mehreren Gliedern – Beschaffung, Fertigung, Distribution, Versand, Empfang – und generieren riesige Datenmengen. Gekoppelt mit erhöhtem Risikobewusstsein steigt die Adoption von IoT-Technologien für smartere Lieferketten.

„Wenn nur eines dieser Glieder schwächelt, kann das verheerende Auswirkungen auf die gesamte Kette haben. Niemand will das schwache Glied sein, daher arbeiten Organisationen kontinuierlich an Risikominderung. Dieser fortlaufende Verbesserungszyklus züchtet qualitativ hochwertigere Lieferketten“, sagt Hughes.

Beispiel Dual Sourcing in der Autoindustrie: Ein Hersteller bezieht 95 % einer Komponente von Quelle A, hält aber 5 % bei Quelle B vor. Fällt Quelle A aus, kann bei B hochgefahren werden. Risikominderung, reduzierte Störungsanfälligkeit, robustere Kette.

Jim Bureau (JAGGAER) und Hong Mo Yang (SVP & GM Manufacturing Sector, Blue Yonder) betonen COVID-19 als Treiber:

„Die Pandemie hat Lücken in globalen Lieferketten offengelegt und den Bedarf an größerer Transparenz, Effizienz und Echtzeit-Informationsfluss gezeigt. Lieferengpässe verursachten massive Störungen und enormen Druck auf Hersteller, diese effizient zu navigieren – besonders bei kritischen Produkten wie PSA, Desinfektionsmitteln, Mediengeräten“, sagt Bureau.

„COVID-19-Störungen betrafen viele Branchen, aber Fertigung besonders. Legacy-Lieferkettensysteme waren nicht agil genug, um auf Störungen zu reagieren, geschweige denn sie vorherzusehen und zu vermeiden. Das treibt den Shift zu Smart Supply Chains“, ergänzt Yang.

Bureau nennt Industry 4.0 als weiteren Treiber: „Fortgeschrittene Automation primed für großes Wachstum in Fertigung – die breitere Lieferkette muss im gleichen Tempo voranschreiten, um Skaleneffekte zu nutzen. Erhöhte Nachfrage nach Mass Customization erfordert smarteren, datengetriebenen Ansatz zur Komplexitätsbeherrschung bei maßgeschneiderten Produkten bei Minimierung von Kosten, Engpässen, Überbeständen.“

Wie entwickeln Hersteller smartere Operations in der Lieferkette?

„Für einen Hersteller beginnt eine smarte Lieferkette mit Digitalisierung“, sagt Hughes. „Erster Schritt: nach innen schauen und sicherstellen, dass ein umfassendes datengetriebenes Bild der Organisation existiert. Jeder Shopfloor ist einzigartig – kein One-Size-Fits-All. Mit zentralisierter Sicht sehen Organisationen klar, welche Prozesse nicht die nötige Effizienz treiben.

„Durch Digitalisierung der Shopfloor-Operationen erhalten Hersteller datengetriebene Insights, um jeden Lieferkettenbereich so effizient wie möglich zu machen. Durch Teilen dieser Insights mit jedem Glied können Lieferanten reagieren und Supply nach Demand in Echtzeit anpassen. Nennen Sie es autonom oder hyperconnected – im Kern geht es um maximale Informations-Transparenz.“

Yang ergänzt: „Use Cases und Herausforderungen identifizieren, die überwunden werden sollen. Pragmatischer Ansatz bei neuen Technologien für Smart Supply Chain erlaubt Skalierung und größeren Wert. Viele Unternehmen wollen Resilienz in Lieferketten aufbauen – das erfordert Echtzeit-Transparenz und actionable Analytics für Supply-Chain-Shocks und datengetriebene Entscheidungen.

„Betrachten Sie die jüngste Suez-Kanal-Blockade: 1.300-Fuß-Containerschiff blockierte eine der wichtigsten Schifffahrtsarterien Asien-Europa. Mit unserem AI/ML Control Tower halfen wir Blue-Yonder-Kunden, frühe Welleneffekte vorzubereiten, indem wir Impact auf Lager, Produktionskapazität, Umsatz in Echtzeit vorhersagten, damit sie Korrekturmaßnahmen ergreifen konnten.“

Hughes: „Angesichts COVID-19 und Suez-Kanal als severe Risiken waren Smart Supply Chains nie wichtiger. Je smarter, desto effizienter und resilienter. Es wird immer disruptive Events geben – minor und major –, aber smarte Ketten haben bessere Chancen, diese zu mindern. Wahre Optimierung heißt: Anomalien managen, nicht die Norm.

„Letztlich: So viele Daten wie möglich sammeln für maximale Transparenz. Smart Supply Chain kümmert sich um große Datenpunkte und selbstoptimiert teils (z. B. plötzliche Nachfrageschwankungen leeren Lager). Das befreit Vor-Ort-Teams für kleine, disruptive Anomalien: die Platten der Lieferkette, die nicht wegoptimiert werden können.“

Smart Supply Chains: Top-Trends

Jim Bureau, CEO JAGGAER:

• Agilität & bessere Kollaboration: Pandemie-Druck führte zu Verlangen nach Agilität und schneller Reaktion auf Veränderung. Mit Transparenz und Echtzeit-Monitoring können Hersteller und Downstream-Partner einfacher und effektiver zusammenarbeiten, um Probleme an jedem Kettenpunkt zu lösen. Treibt Effizienz, Performance, stärkere Beziehungen, Resilienz.
• Nachhaltigkeit: im weiteren Sinn – ökologisch, sozial, ökonomisch – dringendes Thema. Hersteller werden intentionaler bei ressourceneffizientem Verhalten und Lieferantenkenntnis. Effizienztreiber, Routenoptimierung, Transparenz über n-tier-Lieferanten, Compliance, Begrenzung Überproduktion, Abfall, Überbestände – Wege, wie Smart Supply Chain Nachhaltigkeit fördert.

Hong Mo Yang, SVP & GM Manufacturing Sector, Blue Yonder:

• KI/ML: viele Use Cases in der Lieferkette. Von Nachfrageprognose und Störungsvorhersage bis Transportrouten-, Ressourcenplanung, Kundenfulfillment-Strategien – KI/ML weit implementiert für Effizienz, Automatisierung, größere Transparenz und Integration im Lieferkettennetzwerk.
• Digital Twins: kritisch für richtige Entscheidungen über End-to-End-Lieferkette. Digitale Repräsentation der physischen Kette ermöglicht lokale/globale Entscheidungen, Situational Awareness, Evaluation von Szenario-Impacts mit Vertrauen. Wichtiger: Organisationen können Impact von Entscheidungen auf strategische Ziele antizipieren – Umsatzwachstum, Margenkontrolle, Kundenzufriedenheit.
• Bedarf an Data Scientists: mit Investitionen in KI/ML, IoT, Robotik und Anforderungen an höhere Datenaggregation aus internen/externen Ressourcen wächst Bedarf. Data Scientists lösen heute Herausforderungen: Datenmodellierung, Pläne für nachhaltigere Lieferketten, Reaktionszeiten/Agilität durch Transparenz/Kontrolle, Automatisierung Entscheidungsprozesse via KI/ML/Big Data für smartere, strategischere Business-Entscheidungen.