Digital Twins: Revolutionierung von Lieferketten-Transparenz & Resilienz

Um im heutigen Markt zu bestehen, ist es imperativ, dass Unternehmen digitale Technologie einsetzen, die Geschäftsprozesse sowohl intern als auch extern spiegelt. Management moderner Lieferketten erfordert einen „Digital Twin“, um Bedrohungen zu erkennen, mögliche Ergebnisse zu simulieren und Korrekturmaßnahmen zu modellieren.

Ein Digital Twin ist ein Klon physischer und digitaler Prozesse. 13 % der Organisationen, die IoT-Projekte implementieren, nutzen bereits einen Digital Twin, 62 % sind entweder im Aufbau oder planen dies, laut aktueller Gartner-IoT-Implementierungsumfrage. Die Markgröße dieser Technologie soll bis 2023 15,66 Mrd. US-Dollar erreichen.

Mit Reife durchlaufen Lieferketten Wellen des Wandels. Sie entwickelten sich von siloierter physischer Distributionsverwaltung zu erfahrungsbasiertem Management, naiven Modellen wie dem Beer Game, und akademisch inspirierter mathematischer Simulation und Optimierung. Digitale Konvergenz, genannt Industrie 4.0, repräsentiert die jüngste Welle der Lieferketten-Reife. Sie umfasst Orchestrierung und Synchronisation, resultierend in Enterprise Supply Networks (ESNs).

Bisher hatten Supply-Chain-Manager wenig operativen Erfolg bei der Vorhersage von Netzwerkvariabilität und Constraints. Zeitverzögerungen und Amplifikation peitschen die Lieferkette weiter aus. Ein digital basiertes Ökosystem verspricht, Latenz im Supply-Chain-Management zu reduzieren.

Der Digital-Twin-Ansatz beginnt mit der Umwandlung manueller und physischer Geschäftsprozesse in automatisierte Form. Die resultierende digitale Kopie simuliert die physische Entität durch IoT, Sensoren, KI und Machine Learning, Augmented Reality und kognitive Datenanalytik.

Viele Unternehmen haben heute Zugriff auf Echtzeitdaten, kämpfen aber damit, diese zu ernten und in bedeutungsvolle Insights umzuwandeln. Siloierte Organisationsstrukturen können Informationen nicht horizontal oder cross-funktional harmonisieren und teilen. Im Gegensatz dazu können jene, die Digitalisierung umarmen, physische Funktionen durch einen Digital Twin verbinden, was zur Schaffung von Control Towers führt, die Demand Flows synchronisieren können.

Ein Digital Twin ermöglicht Unternehmen, die theoretische Fähigkeit zu realisieren, Kundenbedarfsvariabilität in Echtzeit zu erfassen, zu formen und darauf zu reagieren. Vertikale Funktionen führen weiterhin Schlüsselgeschäftsprozesse aus – physische Silos lassen sich nicht eliminieren – aber Digitalisierung macht es möglich, horizontal zu orchestrieren und zu synchronisieren.

Der Shift zu digitalen Prozessen wird zum Wettbewerbsimperativ, da Märkte zu E-Commerce wandern und Kundenerwartungen das Muster einer Fruchtfliege modellieren – scheinbar gar kein Muster. Same-Day, Last-Mile-Delivery wird schnell zur Norm auf allen Ebenen des Liefernetzwerks. Kleinere, häufigere Aufträge, kürzere Lieferzeiten, Produktindividualisierung und Desintermediation stören Marktökosysteme.

Alternative Realitäten müssen simuliert, getestet und angewendet werden, lange bevor sie Marktrealität werden. Ein Digital Twin erlaubt dem Liefernetzwerk, eine parallele Version mit denselben Lieferentitäten, Parametern und Finanzzielen zu betreiben. Dabei können Unternehmen potenzielle Stolpersteine identifizieren, diagnostizieren und beseitigen.

Der Digital Twin nutzt kognitive Analytik, um Muster zu erkennen und Abweichungen vom Plan der tatsächlichen Nachfrage zu identifizieren. Er analysiert, auf welchem Level Nachfrage steigen oder fallen kann, arrangiert alternative Lieferungen (falls machbar), oder testet Promotionen in verschiedenen Regionen, um Nachfrage auf die effizienteste und profitabelste Weise zu formen.

Auf der Angebotsseite kann der Twin planerische Abhilfen vorhersagen und vorschreiben – wie Kapazität freisetzen oder zusätzliche externe Kapazität buchen. In der Luftfahrtindustrie beispielsweise: Wenn ein bestimmter Flugzeugtyp durch höhere Betriebseffizienz an Beliebtheit gewinnt, kann der Planning Twin steigende Nachfrage emulieren, indem er beliebteste Routen, Regionen und Kundenentscheidungen identifiziert, dann die beste Initiative simuliert, um schnellere Lieferungen sicherzustellen. In einer kostenintensiven, hochpräzisen Industrie berücksichtigt der Twin Faktoren wie Compliance und Lieferantenqualität.

Auf der Fulfillment-Seite pilotieren Unternehmen bereits fahrerlose LKW mit operativen Sensoren, RFID, elektronischen Teilekatalogen und Barcodes. Mit Digital-Twin-Technologie können Logistikpartner Predictive-Maintenance-Techniken anwenden für besseres Flottenmanagement, Minimierung von Lieferstörungen und pünktliche Lieferungen.

Bevor Digital Twins den Markt beherrschen, müssen zahlreiche Hürden überwunden werden – besonders auf menschlicher Seite. Akzeptanz wird beträchtliche Zeit brauchen aufgrund der Tendenz, eigenen Instinkten angesichts neuer Technologie zu vertrauen. Zudem müssen Methoden standardisiert werden, damit der Twin das physische Verhalten des Originals repliziert und fruchtbare Ergebnisse generiert. Schließlich muss die Technologie, die das Rückgrat des Digital Twin bildet, skalierbar und robust genug sein, um stetig wachsende Datenvolumen zu integrieren. Sie muss neue Tricks des Handwerks lernen können, während die Zeit vergeht.

Dennoch entstehen Digital Twins rasch als Mittel zur Verwaltung immer komplexerer Liefernetzwerke. Da E-Commerce weiterhin Disruptionen schafft, müssen Unternehmen reagieren oder aussterben.

Sudeep Dayal ist Berater, Richard Sherman Senior Fellow bei Tata Consultancy Services.