Warum Daten und Kontext für die Sichtbarkeit der Lieferkette unerlässlich sind

COVID-19 hat die Welt überrascht und die Weltwirtschaft, Gemeinden, Schulen, Krankenhäuser, Unternehmen und Lieferketten auf den Kopf gestellt. Obwohl die vollständigen Auswirkungen des Virus noch unbekannt sind, hatte es erhebliche Auswirkungen auf die globalen Lieferketten, vom Rohstoff bis zum fertigen Produkt.

Da Lieferketten oft komplexe globale Netzwerke sind und miteinander verknüpft sind, sind sie besonders störanfällig. Dies gilt insbesondere für Unternehmen in der chemischen und pharmazeutischen Industrie, die bei wichtigen Arzneimittelinhaltsstoffen stark von chinesischen Lieferanten und Herstellern abhängig sind.

Eine der grundlegenden Herausforderungen im Supply-Chain-Management war ein Mangel an Transparenz, der zu ungenauen Prognosen, schlechter Planung, verzögerten Lieferungen, schlechten Entscheidungen, höheren Risiken und Geschäftsverlusten führt. Schon vor der Pandemie bemühten sich Unternehmen darum, in ihren erweiterten Lieferkettennetzwerken genügend Transparenz zu gewinnen, um potenzielle Risiken aufzudecken. Tatsächlich identifizierten 21 % der globalen Supply-Chain-Führungskräfte die Transparenz der Lieferkette als ihre größte Herausforderung. Das Problem wird kritisch, wenn katastrophale Ereignisse wie COVID-19 eine erhebliche Verschiebung der Nachfrage und des Produktionsniveaus verursachen.

Glücklicherweise gibt es neue Technologien, die Unternehmen dabei helfen, die Transparenz in ihren Lieferketten zu messen, damit sie schneller auf Störungen reagieren können. Eine höhere Transparenz führt zu einer besseren Entscheidungsfindung, wodurch der Betrieb effizienter und Unternehmen profitabler werden.

Es gibt zwei Hauptansätze, um die grundlegenden Tracking-Attribute innerhalb einer Lieferkette zu identifizieren, um eine vollständige Transparenz zu ermöglichen. Durch die Kategorisierung in harte und weiche attributbasierte Nachverfolgung entsteht ein umfassenderer Überblick über die Lieferkette eines Unternehmens. Die Implementierung von sowohl harter als auch weicher attributbasierter Nachverfolgung ist der Schlüssel zum Erreichen einer nahezu optimalen Transparenz und einer effizienten und hochprofitablen Lieferkette.

Die meisten Unternehmen tappen in die Falle, nur traditionelle Attribute wie Standort, Temperatur, Zustand, Zeitstempel und Anzahl zu verfolgen, die mit Sensoren erfasst werden können.

Das auf harten Attributen basierende Tracking bietet Ground Truth (Echtzeit-Sensordaten), wobei Sensoren in Echtzeit Informationen von Rohstoffen, Komponenten und Fertigwaren sammeln. Ground Truth besteht aus einer Vielzahl von Echtzeitdaten, die bei der Beantwortung wichtiger Geschäftsfragen helfen, wie zum Beispiel:

• Wird das Material oder Produkt während des Transports innerhalb der gewünschten Umgebungsbedingungen gehalten (Temperatur, Feuchtigkeit usw.)?
• Ist das Material oder Produkt im Lager in gutem Zustand oder beschädigt?
• Wie lange war das Material oder Produkt in der Annahmebucht im Dock?
• Welche Unterstation in der Montagelinie ist zu diesem Zeitpunkt genau der Auftrag?

Es gibt viele ähnliche geschäftliche Fragen, die mit voller Sicherheit beantwortet werden können, jedoch nur, wenn harte Attribute nachverfolgt werden.

Soft-Attribut-Tracking bietet Unternehmen zusätzliche Granularität und hilft Stakeholdern, schneller Entscheidungen zu treffen. Für weiche Attribute gelten zwei verschiedene Kontexte:Geschäftsprozesskontext, wie Bestellungen und Zahlungsbedingungen; und Umweltkontext, wie Wetter- und Verkehrsbedingungen.

Angenommen, die Komponenten einer Organisation sind beim Lieferanten sichtbar vorhanden (wie von den Standortsensoren durch die Verfolgung von harten Attributen angezeigt), aber sie wurden nicht in die Logistik gebracht (sonst hätten Sensoren das Vorhandensein von Komponenten auf dem Lieferwagen angezeigt). ). Bis zur Auslieferung der Komponenten an die Logistik wird es keine Zustandsänderung hinsichtlich der harten attributbasierten Verfolgung geben. Das System könnte sich möglicherweise eine Zeit lang in diesem Zustand befinden und den Eindruck erwecken, dass die Komponenten verloren gegangen sind. Aus diesem Grund wäre nicht klar, an wen Sie sich wenden sollten, um den Systemfortschritt zu erreichen. Dies ist der Hauptnachteil der reinen, auf Attributen basierenden Sichtbarkeit.

Es liegt auf der Hand, dass harte Attribute mit Werten und Konsequenzen verbunden sind, aber auch weiche Attribute spielen hier eine Rolle, da sie den erfolgreichen Versand eines Produkts beeinflussen können. Wenn sich beispielsweise eine Zahlungsfrist geändert hat (ein weiches Attribut), sodass ein Produkt in einem Lager nicht den Besitzer gewechselt hat, könnten die Bilanzen oder das Haftungsrisiko der potenziellen Besitzer negativ beeinflusst werden.

Durch die Verfolgung von harten und weichen Attributen können Unternehmen genauere Vorhersagen treffen, besser planen, schnellere Entscheidungen treffen, Risiken senken und den Umsatz steigern. Dadurch können auch blinde Flecken in der Lieferkette beseitigt und die Wertsteigerung deutlich beobachtet werden.

Sobald Unternehmen sowohl harte als auch weiche Attribute in Echtzeit verfolgen können, können die relevanten Daten gesammelt und einem digitalen Modell aller Komponenten der Lieferkette überlagert werden, wodurch ein sogenannter digitaler Zwilling entsteht. Es kann als „Nachbildung“ der Lieferkette betrachtet werden, die aus mehreren Anlagen, Lagern, Materialflüssen und Bestandsinformationen besteht, die Daten erfassen, um den Zustand einer Lieferkette in Echtzeit darzustellen. Auf diese Weise können Unternehmen Datenpunkte in ihrem Umgebungskontext sehen, historische Muster erkennen, Ursachen analysieren und Prozesse optimieren. Ausgestattet mit dieser detaillierten Datenbasis können Unternehmen jede Ebene ihrer Lieferketten simulieren, vorhersagen und wertvolle Einblicke gewinnen.

Die gesamte Supply Chain kann man sich als einen komplexen Workflow vieler ineinandergreifender Prozesse vorstellen. Transparenz hilft beim Verständnis der Kompromisse bei verschiedenen alternativen Entscheidungen, was zur optimalen Wahl zur Minderung von Geschäftsrisiken führt. Die Verfolgung sowohl harter als auch weicher Attribute führt zu einer granularen und auf Ground Truth basierenden Transparenz, die die Eckpfeiler der nächsten Generation intelligenter Lieferketten sind. In einer zunehmend wettbewerbsorientierten, datengesteuerten Welt hilft die Verfolgung von harten und weichen Attributen Unternehmen dabei, die richtigen Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, Störungen zu vermeiden und in der sich schnell entwickelnden Geschäftslandschaft von heute erfolgreich zu sein.

Mahesh Veerina ist Präsident und CEO von Cloudleaf.