Wie die 3D-Modellierung die Lager- und Materialverwaltung rationalisiert

Eine ständig wachsende Reihe globaler Herausforderungen hat dazu geführt, dass in den letzten Jahren jedes Jahr mindestens eines von 20 Unternehmen eine Unterbrechung der Lieferkette erlitten hat, die mindestens 100 Millionen US-Dollar kostet, so ein kürzlich veröffentlichter Bericht von McKinsey &Company.

An den Rohstoffmärkten war der Kauf und Verkauf von Rohstoffen oder Direktmaterialien schon vor der globalen Pandemie mit Risiken verbunden. Nach dem Ausbruch erwies sich die Rohstofflieferkette als besonders anfällig, behindert durch inkonsistente manuelle Prozesse, getrennte Systeme und unzugängliche Tabellenkalkulationen. Mangels Einblick in die Ursachen von Unterbrechungen der Lieferkette konnten Rohstoffproduzenten, Händler und Verbraucher nicht auf eine sich schnell ändernde Landschaft reagieren.

Unternehmen, die Rohstoffe produzieren, beschaffen oder handeln, sind bestrebt, die Vorteile klar definierter Prozesse, die durch digitale Technologien unterstützt werden, zu nutzen. Für diese Unternehmen kann es besonders kostspielig sein, Risiken nicht zu erkennen und schnell auf Störungen zu reagieren.

Laut einer McKinsey-Umfrage unter 60 Führungskräften der Lieferkette im zweiten Quartal 2020 hatten 73 % Probleme mit Lieferanten, 75 % hatten Probleme mit Produktion und Vertrieb und fast die Hälfte hatte Verzögerungen bei der Planung und Entscheidungsfindung. Noch wichtiger ist, dass in einer Zeit, in der Belegschaften und Lieferpartner aus der Ferne abgesondert wurden, erstaunliche 85 % der Unternehmen mit unzureichenden digitalen Technologien zur Unterstützung wichtiger Prozesse zu kämpfen hatten.

In den letzten Jahren haben sich viele Unternehmen Supply-Chain-Lösungen für Rohstoffe zugewandt, um den Kauf, Verkauf, Transport, Lagerung und Verarbeitung zu unterstützen und gleichzeitig die mit diesen Funktionen verbundenen Risiken zu managen. Obwohl solche Anwendungen für die Bewertung und Verfolgung von Vermögenswerten von entscheidender Bedeutung sind, besteht weiterhin Bedarf an spezialisierter Unterstützung der Lieferkette – insbesondere an kritischen Übergabepunkten zwischen Lagerplätzen, Massengutterminals, Lagerhäusern und Hafenterminals.

Neue Technologien wie das Internet der Dinge, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und 3D-Modellierung erleichtern die Nachverfolgung und Verwaltung von Rohstoffen. Sie ermöglichen Unternehmen, kritische Fragen zum Status ihrer Waren zu beantworten, von landwirtschaftlichen Betrieben und Fabriken bis hin zu Lagern, Häfen und Verarbeitungsbetrieben. Aber ohne eine integrierte Sicht auf den gesamten Lebenszyklus von Rohstoffen werden diese Technologien nicht die Transparenz bieten, die globale Unternehmen benötigen, um Widerstandsfähigkeit aufzubauen, Vermögenswerte intelligenter zu verwalten und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, während sich die Bedingungen vor Ort ständig ändern.

Der Aufbau von Widerstandsfähigkeit in der gesamten Rohstofflieferkette ist heute eine kritische Priorität. Die Fähigkeit, schneller auf unerwartete Störungen zu reagieren und sich schneller zu erholen, war noch nie so dringend.

Hersteller, Käufer und Händler sind in der Lage, ein vielfältiges Portfolio von Strategien zu verwalten, um die risikooptimierte Produktion und Preisgestaltung zu mindern, indem sie an Börsen teilnehmen und Verträge und andere Finanzinstrumente zur Absicherung gegen Verluste entwickeln. Aber wie die Lehren aus der Pandemie gezeigt haben, ist das Risiko an jedem Punkt des Rohstofflebenszyklus eingebettet. Ein Werk mit Kapazitäten, aber ohne Transparenz darüber, ob seine Lieferanten in der Lage sind, Aufträge zu erfüllen, kann keine alternative Beschaffung sicherstellen. Ein Mangel an Lagerkapazität für den Empfang von versandten Waren führt zu einem teuren Gerangel um Lagerraum. Standardisierte Prozesse für die Bevorratung machen es schwierig, die Qualität genau genug zu überprüfen, um Materialien sicher zu mischen.

Unternehmen, die diese Volatilität meistern möchten, benötigen einen detaillierteren Überblick über ihre Lieferketten. Der Lebenszyklus von Rohstoffen umfasst ein globales Netzwerk von Produzenten, Transportdienstleistern, Lager- und Verarbeitungsbetrieben, Händlern und Verbrauchern. An jedem Punkt der Kette müssen Menschen, Prozesse und Technologien nahtlos miteinander verbunden sein, um minutengenaue Entscheidungen über kritische Assets zu treffen.

Unternehmen, die im Direktmaterialbereich tätig sind, müssen über die üblichen Lagerhofmanagement- und Lagerautomatisierungspraktiken hinausgehen und Präzisionsmodellierungstools einsetzen, die einen tieferen Einblick in das Geschehen vor Ort bieten. Ausgestattet mit einem detaillierteren Überblick über Geräte und Waren können sie Abläufe in Echtzeit dynamisch anpassen, um den Durchsatz zu erhöhen, die Qualität flexibler zu verwalten und die Aufgabenplanung für eine schnellere Entscheidungsfindung zu simulieren.

Lager-, Misch- und Transfervorgänge gehören zu den kritischsten Berührungspunkten in der vorgelagerten und Rohstofflieferkette. Diese Aktivitäten werden durch effiziente und spezialisierte Automatisierungslösungen für Massenterminals unterstützt, die im Idealfall Einblick in die Anlagen bieten, die Anlagenauslastung verbessern und letztendlich den Gate-Durchsatz erhöhen.

Die dreidimensionale Modellierung bietet neue Sichtbarkeits- und Kontrollebenen für den Lager- und Terminalbetrieb. Site-Betreiber können alle ihre Assets in einer 3-D-Fly-Around-Benutzeroberfläche sehen, um Annahme-, Übergabe- und Ladeaufgaben effektiver zu planen und auszuführen. Mit der 3D-Modellierung können Maschinen in größerer Nähe arbeiten – innerhalb eines Meters voneinander statt 10. Neben einer effizienteren Leistung und einem höheren Durchsatz vergrößert die 3D-Modellierung effektiv die Stellfläche des Lagerplatzes, sodass Unternehmen die Transportmöglichkeiten zusätzliches Inventar ohne Erweiterung der Einrichtungen.

Die Wissenschaft der Lagerverwaltung entwickelt sich ständig weiter. Aber auch ein gut gestapeltes Lager stellt Rohstoffproduzenten vor Herausforderungen, die ständig Qualität gegen Durchsatz abwägen müssen, um die Vertragsanforderungen zu erfüllen.

Ohne Echtzeit-Einblick in die Lagerbestände besteht die Gefahr, dass die Hersteller ihre Verträge nicht erfüllen und Strafen nach sich ziehen. Um diese Strafen zu vermeiden, gehen viele Hersteller auf die Seite der Überlieferung und überschreiten oft die Qualitätsparameter um bis zu 2 %.

Heutzutage ermöglicht die 3D-Modellierung Unternehmen eine präzisere Verwaltung ihrer Lagerbestände, indem sie Materialien scannen, während sie in die Lagerbestände fließen, dann diese Daten modellieren und den Bedienern einen digitalen Zwilling der Lagerbestände zur Verfügung stellen. Die Modelle können Qualitätsprobleme in Echtzeit berechnen, während Waren gestapelt, zurückgefordert, gemischt und an Käufer geliefert werden. Mit anderen Worten, da Lagerbestände aus mehreren Quellen gestapelt werden, da diese Schichten auf verschiedene Weise zurückgewonnen und für die Lieferung gemischt werden, haben die Lagerbetreiber ein genaues – und sogar vorausschauendes – Verständnis der Lagerbestandsqualität vom Eingang bis zur Lieferung.

Solche Erkenntnisse haben mehrere Anwendungen. Anstatt sich auf eine vorprogrammierte Abfolge von Ereignissen zu verlassen, um Prozesse zu automatisieren, können Bediener einzigartige Steuerungstechniken anwenden, mehrere Jobs auf einem Förderband ausführen und diese im laufenden Betrieb dynamisch anpassen. Sie müssen das Band nicht länger für eine bestimmte Zeit laufen lassen, es löschen und von vorne beginnen.

Die prädiktive Simulation verwendet maschinelles Lernen, um neue Fragen zum Lagerbestandsmanagement zu stellen und zu beantworten:Wie viele Lagerbestände sind für einen bestimmten Lagerplatz oder Schüttgutterminal optimal? Welche Elemente lassen sich am besten kombinieren, um einem Kunden mehr Wert zu bieten? Welche Materialien sollten getrennt aufbewahrt werden? Ist es optimaler, beim Stapeln zu mischen oder an Bord eines Schiffes zu mischen? Was würde es bedeuten, dem Beispiel von Verbrauchermarken zu folgen und mehr „personalisierte“ oder maßgeschneiderte Silos zu liefern?

Die Beantwortung dieser Fragen erfordert den Zugriff auf erhebliche Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen. Unternehmen, die sich von anderen abheben möchten, müssen sich zunehmend auf ein verbundenes Netzwerk von Lieferanten, Verkäufern, Käufern und Händlern verlassen, nicht nur um ihre Abläufe zu optimieren, sondern um sich neu vorzustellen, wie die Rohstoffmärkte weiterhin gedeihen werden.

Durch die Pandemie verursachte Störungen haben gezeigt, dass Rohstoffmanager Geschäftsprozesse über ihre Lieferketten hinweg beherrschen müssen. Gleichzeitig müssen sie ein tieferes Verständnis der Vermögenswerte – Menschen, Prozesse und Technologien – entwickeln, die Waren in dieser Kette bewegen. Die Pandemie hat uns geholfen, die entscheidende Bedeutung des Just-in-Time-Managements zu verstehen, insbesondere an den anfälligsten Stellen in der Lieferkette.

Manav Garg ist Gründer und CEO von Eka Software Solutions.