Wie 3-D-Modellierung Bestands- & Materialmanagement effizienter macht

Eine stetig wachsende Reihe globaler Herausforderungen bedeutet: In jedem Jahr der letzten Jahre erlitt mindestens 1 von 20 Unternehmen eine Supply-Chain-Disruption mit Kosten von mindestens 100 Millionen Dollar – laut aktuellem McKinsey-Report.

In Rohstoffmärkten trugen Kauf und Verkauf von Roh- oder Direktmaterialien immer Risiko – sogar vor der Pandemie. Nach dem Ausbruch waren Commodity-Supply-Chains besonders verwundbar: behindert durch inkonsistente manuelle Prozesse, getrennte Systeme, unzugängliche Spreadsheets. Ohne Transparenz über Disruptionsursachen konnten Produzenten, Händler und Konsumenten nicht auf die sich rasant wandelnde Landschaft reagieren.

Unternehmen, die Rohstoffe produzieren, beschaffen oder handeln, wollen die Vorteile klar definierter Prozesse, unterstützt durch digitale Technologien, realisieren. Für sie kann die Unfähigkeit, Risiken zu identifizieren und schnell auf Disruptionen zu reagieren, besonders kostspielig sein.

McKinsey-Umfrage Q2 2020: 60 Supply-Chain-Executives

• 73 % hatten Probleme mit Lieferanten
• 75 % kämpften mit Produktion & Distribution
• Fast 50 % erlebten Verzögerungen bei Planung & Entscheidungsfindung
• 85 % berichteten über unzureichende digitale Technologien für Kernprozesse – zu einer Zeit, quando Belegschaften und Supply-Partner remote arbeiteten

Jahrelang nutzten viele Unternehmen Supply-Chain-Lösungen für Commodities – für Kauf, Verkauf, Transport, Lagerung, Verarbeitung bei gleichzeitiger Risikosteuerung. Solche Applikationen sind kritisch für Asset-Bewertung und -Tracking – doch der Bedarf an spezialisierter Supply-Chain-Unterstützung, besonders an kritischen Transferpunkten in Stockyards, Bulk-Terminals, Lagerhäfen und Hafen-Terminals, bleibt bestehen.

Neue Technologien für tiefere Transparenz

IoT, KI, Machine Learning und 3-D-Modellierung erleichtern Tracking und Management von Rohmaterialien. Sie ermöglichen Unternehmen, kritische Fragen zum Status ihrer Güter zu beantworten – von Farmen und Fabriken zu Lagerstätten, Häfen und Verarbeitungsanlagen. Ohne integrierte Sicht über den Commodity-Lifecycle versagen diese Technologien jedoch, die Transparenz zu liefern, die globale Unternehmen für Resilienz, intelligenteres Asset-Management und Echtzeit-Entscheidungen bei sich ständig ändernden Bedingungen vor Ort brauchen.

Resilienz in der Rohstoff-Lieferkette: Kritische Priorität

Die Fähigkeit, unvorhergesehene Disruptionen agiler zu begegnen und schneller zu erholen, war nie dringender.

Produzenten, Käufer, Händler beherrschen diverse Strategien zur Risikominderung – Produktions- und Preisoptimierung durch Börsenteilnahme, Contract-Design, Finanzinstrumente zum Hedging. Doch wie die Pandemie-Lehren klar machten: Risiko ist an jedem Punkt des Commodity-Lifecycles eingebettet. Eine Mühle mit Kapazität, aber ohne Sicht auf Lieferfähigkeit der Zulieferer, kann kein alternatives Sourcing sichern. Fehlende Lagerkapazität für ankommende Güter führt zu teurem Lagerplatz-Scramble. Standardisierte Bevorratungsprozesse machen präzise Qualitätsverifikation zum Blenden schwierig.

Organisationen, die diese Volatilität meistern wollen, brauchen granulare Sicht über ihre Lieferketten. Der Lifecycle für Rohstoffe involviert globales Netzwerk: Produzenten, Transportunternehmen, Lager- & Verarbeitungsanlagen, Händler, Konsumenten. An jedem Kettenpunkt müssen Menschen, Prozesse, Technologien nahtlos vernetzt sein für Up-to-the-Minute-Entscheidungen über kritische Assets.

Präzisionsmodellierung: Über Standard-Praktiken hinaus

Unternehmen im Direct-Materials-Bereich müssen Standard-Stockyard-Management und Warehouse-Automation hinter sich lassen und Präzisionsmodellierungstools annehmen, die tiefere Transparenz in das Geschehen vor Ort liefern. Mit granularerem Blick auf Equipment und Güter können sie Operationen in Echtzeit dynamisch anpassen – für höheren Durchsatz, flexibleres Qualitätsmanagement, simulierte Task-Planung für schnellere Entscheidungen.

Kritische Touchpoints: Lagerung, Blending, Transfer

Diese Aktivitäten werden durch effiziente, spezialisierte Bulk-Terminal-Automation unterstützt, die idealerweise Transparenz in Assets bietet, Facility-Utilization verbessert und letztlich Gate-Throughput erhöht.

3-D-Modellierung: Neue Level an Sichtbarkeit & Kontrolle

Site-Operatoren sehen alle Assets in 3-D-„Fly-Around“-UI, um Receiving, Transfer, Loading effektiver zu planen und auszuführen. Mit 3-D-Modellierung arbeiten Maschinen in größerer Nähe – innerhalb eines Meters statt 10 Meter. Neben effizienterer Performance und höherem Durchsatz vergrößert 3-D-Modellierung effektiv den Stockyard-Footprint – Unternehmen können mehr Inventar führen ohne Facility-Erweiterung.

Stockpile Management: Wissenschaft im Wandel

Selbst ein gut gestapelter Stockpile stellt Herausforderungen: Produzenten müssen ständig Qualität gegen Durchsatz abwägen für Vertragserfüllung.

Ohne Echtzeit-Sicht in den Stockpile riskieren Produzenten Vertragsunterschreitung und Strafen. Um Strafen zu vermeiden, überliefern viele – oft 2 % über Qualitätsparametern.

Heute ermöglicht 3-D-Modellierung präziseres Stockpile-Management: Materialien beim Einfließen scannen, Daten modellieren, Digital Twin des Stockpiles an Operatoren liefern. Modelle berechnen Qualitätsissues in Echtzeit beim Stacken, Reclaimen, Blenden, Liefern an Käufer. Kurz: Während Stockpiles aus mehreren Quellen gestapelt, diese Schichten durch verschiedene Mittel reclaimed und für Lieferung geblendet werden, haben Operatoren präzise – sogar prädiktive – Verständnis der Stockpile-Qualität von Receiving bis Delivery.

Anwendungen der Erkenntnisse

Statt auf vorprogrammierte Event-Sequenzen zur Automatisierung zu vertrauen, können Operatoren einzigartige Steuerungstechniken anwenden: mehrere Jobs auf einem Förderband parallel laufen, dynamisch on-the-fly anpassen. Nicht mehr: Band für festen Zeitraum laufen, leeren, neu beginnen.

Predictive Simulation mit Machine Learning

Stellt neue Fragen zum Stockpile-Management:

• Wie viele Stockpiles sind optimal für gegebenen Stockyard/Bulk-Terminal?
• Welche Elemente kombiniert man für mehr Kundennutzen?
• Welche Materialien getrennt halten?
• Optimaler: Blenden beim Stacken oder an Bord eines Schiffs?
• Was bedeutet es, Consumer-Brands zu folgen und mehr „personalisierte“/maßgeschneiderte Silos zu liefern?

Diese Fragen beantworten erfordert Zugriff auf signifikante Datenmengen aus disparaten Quellen. Unternehmen, die sich abheben wollen, brauchen zunehmend vernetzte Netzwerke aus Lieferanten, Verkäufern, Käufern, Händlern – nicht nur zur Optimierung, sondern zur Neugestaltung, wie Commodity-Märkte weiter gedeihen.

Pandemie-getriebene Disruptionen haben den Bedarf offengelegt, dass Commodity Manager Business-Prozesse über ihre Supply Chains meistern. Gleichzeitig müssen sie tieferes Verständnis für Assets – Menschen, Prozesse, Technologien – entwickeln, die Commodities durch diese Kette bewegen. Die Pandemie half uns, die kritische Wichtigkeit von Just-in-Time-Management zu verstehen – besonders an den verwundbarsten Punkten der Supply Chain.

Manav Garg ist Gründer und CEO von Eka Software Solutions.