Supply Chain Analytics – Hin zu einer intelligenten Fertigung

Was ist Supply Chain Analytics?

Supply Chain Analytics zielt darauf ab, die betriebliche Effizienz der Fertigung und die allgemeine betriebliche Effektivität zu verbessern, indem fundierte datengesteuerte Entscheidungen in der gesamten Fabrik ermöglicht werden. Mit valider Supply Chain Analytics verfügen Hersteller jetzt über genaue Echtzeitdaten, um strategische, operative und taktische Entscheidungen zu treffen. Es umfasst auch die gesamte Wertschöpfungskette von der Beschaffung, Herstellung, Distribution und Logistik.

Typische Herausforderungen in der Lieferkette

Einige der häufigsten Herausforderungen in der Lieferkette, mit denen die meisten Hersteller konfrontiert sind, sind:

• Eingeschränkte Synchronisation zwischen Planung und Ausführung.
• Mangel an Echtzeit-Datentransparenz in der gesamten Fabrikhalle zusammen mit mehreren Wahrheitsversionen und Ansichten dieser Daten über alle Unternehmen und Kanäle hinweg.
• Regelmäßige Fehlbestände, die zu schwankenden Lagerbeständen oder Überbeständen führen.
• Fehlende Flexibilität im Netzwerk- und Distributions-Footprint, was es schwierig macht, zwischen Servicekosten und Kundenservice-Levels zu priorisieren.
• Preisvolatilität und Ungleichgewicht in der Produktionslinie und suboptimale Chargengrößen, was zu einer Unterauslastung der Anlagen führt.

Wert durch Supply Chain Analytics

Eine kürzlich von Gartner durchgeführte Studie ergab, dass 29 % der Unternehmen durch den Einsatz von Analysen einen hohen ROI erzielten, verglichen mit nur 4 %, die keinen ROI erzielten.

Supply Chain Analytics kann Herstellern helfen, die oben genannten Herausforderungen mit einem klareren, stärker vernetzten und ganzheitlichen Blick auf die gesamte Lieferkette mit minimalem Aufwand und minimalen Investitionen zu meistern.

Es bietet ihnen einen großen Wert durch:

• Ermöglichung besserer Beschaffungsentscheidungen basierend auf der Lieferantenleistung.
• Auf mögliche Risiken in der Lieferkette im aktuellen und zukünftigen Produktionsmaßstab hinweisen
• Reduzierung zukünftiger Störungen durch Analyse der genauen Ursachen vergangener Ereignisse.
• Effizientes Entdecken von Produktentwicklungsmöglichkeiten basierend auf Bestelldaten.
• Analyse, wie sich Produkt-/Dienstleistungsdesignänderungen auf die Produktionskosten auswirken.

Supply Chain Analytics – Chancen

1. VERKAUFS-, BESTANDS- UND BETRIEBSPLANUNG

Normalerweise ist die Verkaufs- und Bestandsplanung der am stärksten datengesteuerte Prozess in der Lieferkette, da diese eine breite Palette von Inputs von Enterprise Resource Planning (ERP) und SCM-Planungstools erfordern . Mit Supply Chain Analytics haben Hersteller ein größeres Potenzial, den Planungsprozess neu zu definieren, indem sie neue interne und externe Datenquellen effektiv nutzen und so die Nachfrage- und Angebotsgestaltung in Echtzeit Wirklichkeit werden lassen.

2. SOURCING

Meist werden Daten zu Beschaffungsvolumen und Lieferanten nur für bestimmte Aktivitäten im Beschaffungsprozess erhoben. Durch die Verwendung genauer Lieferdaten können Hersteller jedoch auch die klassische Spend-Analyse und die jährliche Lieferantenleistungsüberprüfung beeinflussen. Außerdem können Lieferprozesse in Echtzeit analysiert werden, um Abweichungen von normalen Liefermustern zu erkennen.

3. HERSTELLUNG

Big Data und Analysen sind die besten Tools für Hersteller, um den Fabrikbetrieb mit minimalem Zeit- und Arbeitsaufwand zu optimieren. So können beispielsweise energieintensive Produktionsläufe geplant werden, um schwankende Strompreise auszunutzen. Außerdem können Daten zu Fertigungsparametern, einschließlich Montagevorgängen oder Maßunterschieden zwischen Teilen, analysiert werden, um eine Ursachenanalyse von Fehlern zu erhalten.

4. LAGERUNG

Die Logistikfunktion ist meistens kostenorientiert und Unternehmen konzentrieren sich auf fortschrittliche Technologien, die einen Wettbewerbsvorteil bieten. Auch die Lagerhaltung hat mit den verfügbaren ERP-Daten viele Fortschritte gemacht. Neue Technologien, Datenquellen und Analysetechniken schaffen neue Möglichkeiten in der Lagerhaltung. Neue 3D-Modellierungstechnologien können auch dazu beitragen, das Lagerdesign zu optimieren und neue Konfigurationen vorhandener Lagerflächen zu simulieren, um die Lagereffizienz und Kommissionierproduktivität weiter zu verbessern.

5. TRANSPORT

Mehrere Lkw-Betreiber nutzen bereits Analytics, um ihren Betrieb zu verbessern. Von der Verwendung von Kraftstoffverbrauchsanalysen zur Verbesserung der Fahreffizienz beim Einsatz von GPS-Technologien zur Reduzierung von Wartezeiten durch die Zuweisung von Lagerplätzen in Echtzeit gibt es mehrere Vorteile. Kurierunternehmen nutzen auch das Echtzeit-Routing von Lieferungen an Kunden basierend auf der Geolokalisierung und den Verkehrsdaten ihres Lkw.

Hauptmerkmale einer effektiven Lieferkettenanalyse

1. VERBUNDEN

Die Analytics-Lösung muss in der Lage sein, ohne Engpässe bei der Konnektivität auf unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen aus der gesamten Lieferkette zuzugreifen.

2. ZUSAMMENARBEIT

Die Lösung muss sich auf die Verbesserung der Zusammenarbeit mit Lieferanten, Partnern und Anbietern konzentrieren, indem Cloud-basierte Handelsnetzwerke genutzt werden, um die Zusammenarbeit und das Engagement mehrerer Unternehmen zu ermöglichen.

3. CYBER-BEWUSST

Die Lösung muss intelligent genug sein, um ihre Systeme vor Cyberangriffen und Hacks zu schützen, was ein unternehmensweites Anliegen sein sollte.

4. Kognitiv aktiviert

Durch die Nutzung relevanter KI-Plattformen sind Lieferketten in der Lage, Entscheidungen entlang der Wertschöpfungskette zu sammeln, zu koordinieren und zu ermöglichen. Der Großteil der Lieferkette ist automatisiert und selbstlernend.

5. UMFASSEND

Analysefunktionen müssen mit Daten in Echtzeit skaliert werden. Diese Erkenntnisse müssen umfassend und schnell sein, ohne Latenzen im Wertstrom zu erzeugen.

Rolle der künstlichen Intelligenz in der Lieferkettenanalyse

Das Hinzufügen von künstlicher Intelligenz (KI) zu Supply Chain Analytics eröffnet Herstellern beispiellose Möglichkeiten durch greifbare Vorteile in Echtzeit. Jüngste Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass 61 % der Unternehmen geringere Kosten und 53 % höhere Einnahmen als direkte Folge der Einführung von KI in ihre Lieferketten melden.

KI hilft dabei, eine End-to-End-Sichtbarkeit der Lieferkette zu schaffen, liefert handlungsorientierte analytische Einblicke, reduziert manuelle Arbeit und erleichtert Herstellern fundierte Entscheidungen. Hier ist eine interessante Lektüre darüber, wie Sie Ihre Lieferkette mit der Kraft der Künstlichen Intelligenz zukunftssicher machen können.