Cloud-Technologie nutzen, um globale Lieferkettenstörungen abzumildern

Die beispiellosen Störungen globaler Lieferketten durch COVID-19 haben die Art und Weise, wie Unternehmen operieren, für immer verändert.

Insgesamt könnte die Krise die Weltwirtschaft dieses Jahr 2 Billionen USD kosten. Wie MIT-Professor Yossi Sheffi in einem kürzlichen Webcast anmerkte, werden Störungen durch das Virus nicht wie andere jüngste Störungen im globalen Handel aussehen. Anders als der Fukushima-Nuklearunfall, die Thailand-Fluten oder mehrere Hurrikane, sagte er, „beeinflusst die Pandemie sowohl Angebot als auch Nachfrage.“

Gleichzeitig deckt COVID-19 in vielen Fällen lediglich Mängel in Lieferketten auf, die bereits existierten. Diese rückten während der Wirtschaftskrise 2008 in den Fokus, als Hersteller realisierten, dass kleine Lieferanten, höher in der Lieferkette, von nachgelagerten Produzenten abgeschnitten waren. Vitale Systeme waren veraltet und hinkten dem aktuellen Geschäftstempo hinterher.

Das liegt daran, dass viele Unternehmen intern auf ein „Hub-and-Spoke“-Modell verlassen, bei dem Informationen an einem zentralen Punkt gesammelt werden, von dem andere Teams darauf zugreifen können. Aber Lieferketten sind keine einzelnen Unternehmen; sie sind komplexe Netzwerke von Organisationen. Ein System zu schaffen, in dem Daten nahtlos fließen können, funktioniert unter dem bestehenden Modell nicht.

Wie überwinden wir dieses Problem? Durch vernetzte, cloudbasierte Lösungen für Lieferketten, die die Konnektivität zwischen Organisationen bieten, die moderner, schneller Handel verlangt.

In einer vernetzten Lieferkette können proaktive Schritte im gesamten System unternommen werden, um einen Versorgungsbruch zu vermeiden und Effizienz zu verbessern. Statt Brände zu löschen, können Menschen entlang der Kette antizipieren, was kommt. In einem Live-Netzwerk betrachtet das System eine Störung wie eine späte Lieferung aus mehreren Perspektiven, um die zugrunde liegende Ursache zu bestimmen. Es kann auch multiple Variablen entlang der Lieferkette berücksichtigen, um die Verstärkung schlechter Daten zu vermeiden.

Sagen wir, es gab eine ausreichende Menge Toilettenpapier in einem US-Lager, aber Läden begannen plötzlich, viel größere Bestellungen als üblich aufzugeben aufgrund unvorhergesehener Kundennachfrage. Bis diese Bestellungen bis zu den Kleinstlieferanten zurückverfolgt werden, von denen Hersteller möglicherweise kaum wissen, ist die Größe und Dauer des Bedarfs oft stark übertrieben. So entsteht der „Bullwhip-Effekt“, der Regale leer stehen lässt und nach der Krise aufgrund von Kommunikationsengpässen überversorgt.

Basierend auf historischen Mustern, Echtzeit-Netzwerktransparenz und prädiktiver Intelligenz kann das „Kontrollzentrum“ einer modernen Lieferkette stattdessen intelligente Aktionen verschreiben, die es jedem Teil ermöglichen, effektiv zu reagieren. In diesem Fall könnte es den Bedarf an mehr Lieferungen an das Lager rechtzeitig identifizieren, ohne zu verlangen, dass kleine Lieferanten die Produktion hochfahren, um einen unnötigen Überschuss Monate später zu füttern.

Solche vernetzten Lieferketten sind bereits möglich und können die Auswirkungen globaler Angebot-Nachfrage-Lücken reduzieren, mit denen Hersteller und Verbraucher jetzt konfrontiert sind. Laut Gartner-Forschung sagen jedoch nur 25 % der Supply-Chain-Praktiker, dass digitale Projekte in ihren Unternehmen unter einem einzigen Governance-Prozess ausgerichtet sind.

Obwohl die aktuelle Krise verheerende Auswirkungen auf menschliche Gesundheit und globales finanzielles Wohlergehen hatte, haben wir auch gesehen, wie sie als Beschleuniger für Fortschritt wirken kann, der unter normalen Umständen schwer umzusetzen ist. Unternehmen, die daran gewöhnt sind, Lieferketten aufzubauen, die in der Reichweite begrenzt sind und auf veralteten Technologien beruhen, können die Investition in Zeit und Geld fürchten, die ein Wechsel zu modernen Systemen erfordert. Aber dies sind keine ungetesteten oder experimentellen Systeme, und reale Use Cases zeigen, wie Lieferketten während einer Krise smart operieren können.

Beispielsweise fühlte sich Burton Snowboards in seiner Lieferkette so sicher, dass es nicht nur Produktion aufrechterhalten konnte, sondern auch anderen in Not während dieser Krise half. Das Vermont-basierte Unternehmen produziert derzeit 500.000 Masken zum Spenden an Gesundheitspersonal, das den Virus bekämpft – eine unglaubliche Leistung für ein Unternehmen, das völlig andere Produktionslinien managt.

„Es ist eine Ehre, Burtons Lieferkette schnell mobilisieren zu können, um den Ärzten, Krankenschwestern und anderen selbstlosen Profis zu helfen, die hier im Nordosten Leben retten“, sagte Donna Carpenter, Chair of the Board bei Burton, gegenüber Forbes.

Zudem ebnet moderne Technologie den Weg zu autonomen Lieferketten. Das liegt daran, dass ein effektiv vernetztes System den Weg für künstliche Intelligenz und Machine Learning bereitet, um prädiktive Insights zu liefern und die Fähigkeit von Supply-Chain-Führungskräften, in einer Krise proaktiv zu sein, weiter zu verbessern. Stellen Sie sich eine Zeit vor, in der smarte Lieferketten die Auswirkungen einer Pandemie auf Haushaltsnotwendigkeiten präzise vorhersagen könnten, bevor Engpässe auftreten – Hamsterkäufe und Panikkäufe verhindern. Oder die Auswirkungen auf kleine Unternehmen, wenn plötzliche Nachfrageschwankungen gerecht auf Unternehmen verteilt werden könnten, die Grundinputs liefern – Boom-and-Bust-Zyklen vermeiden. Wir werden in diesem Zeitalter früher leben, als Sie vielleicht denken.

Lieferkettenresilienz wird durch die Fähigkeit einer Organisation ermöglicht, zu planen, auszuführen und Veränderungen so nah wie möglich in Echtzeit zu spüren. Diese Fähigkeiten werden Geschäftsführern helfen, mutige Maßnahmen zu ergreifen, um effektiv durch die aktuelle Pandemie und zukünftige Krisen zu navigieren. Die Technologie existiert, um vernetzte, globale Lieferketten aufzubauen, die resilient und adaptiv sind. Wir müssen jetzt handeln, um sie einzusetzen, bevor die nächste Krise zuschlägt.

Rod Johnson ist President und Head of Americas bei Infor.