Die Pandemie-Effekte auf Supply-Chain-Entscheidungen: Ein neues Paradigma

Supply-Chain-Manager sehen sich beispiellosen Störungen gegenüber – nicht nur durch die Umwälzungen der Pandemie, sondern auch durch anhaltende Nachfrageverschiebungen, steigende Kundenansprüche und externe geopolitische Faktoren. Zwei Dinge sind offensichtlich: Diese Störungen sind nicht temporär, und sie haben Mängel im aktuellen Supply-Chain-Datenmodell offengelegt.

Decision Intelligence für bessere Ergebnisse

Strategien zur Bewältigung der Folgen werden fokussierter, während wir uns auf eine wirtschaftliche Erholung vorbereiten. Manager stehen vor der doppelten Herausforderung, sich von der pandemiegetriebenen Katastrophe zu erholen, während sie gleichzeitig mit einem potenziell rasanten Anstieg der Nachfrage und der Konsumausgaben im post-pandemischen Jahr umgehen müssen. Jetzt ist der Zeitpunkt für einen Deep Dive, wie Unternehmen die Erholung bewältigen und gleichzeitig neue Wachstumschancen nutzen. Die Lösung liegt nicht in der Rückkehr zum Prä-Pandemie-Status quo, sondern in der Etablierung eines neuen Datenmodells. Wie so oft treibt Katastrophe Innovation voran, und wir sehen diese Innovation nun aufsteigen, da immer mehr Supply-Chain-Organisationen ein neues Modell der Decision Intelligence annehmen, um die Spielregeln neu zu schreiben.

Jenseits traditioneller Datenmodelle

Die Bewältigung der Erholung, der kommenden Nachfragesteigerung und der Gewinnung von Wissen und Einsichten für künftige Störungen erfordert, über das traditionelle Datenmodell historischer Analyse, isolierter Informationen und On-Screen-Dashboards mit begrenztem Output und begrenzten Interpretationsmöglichkeiten hinauszugehen.

Die nächste Generation der Entscheidungsfindung ist bereits da. Decision Intelligence liefert frühen und unmittelbaren Zugriff auf Daten und Trends, getrieben durch künstliche Intelligenz und vorausschauende prädiktive Analysen, mit einer Middleware-Schicht, die mehrere Datenquellen abstrahiert, um eine einzige, einheitliche Sicht zu bieten – und all das über eine natürliche Sprachschnittstelle.

Decision Intelligence, bereitgestellt mit einer einheitlichen, natürlichen Sprachschnittstelle, löst viele der verborgenen Schwachstellen und Herausforderungen, die durch die Störungen des vergangenen Jahres ans Licht kamen. Entscheidungsunterstützung in normalen Umständen mag funktionieren, und es gab bis dato wenig Anreiz, voranzuschreiten. Das ältere Modell ließ jedoch viele unvorbereitet, wenn sie mit dem Unerwarteten konfrontiert wurden.

Entscheidungsfindung in einer unvorhersehbaren Welt

Gartner Inc.s CORE-Modell (Configure, Optimize, Respond, Execute) der Planung legt ein universelles Modell für alle Supply-Chain-Entscheidungen zugrunde:

• Konfiguration der Lieferkette zur Unterstützung von Strategien,
• Optimierung zur Berücksichtigung von Faktoren wie begrenzten Ressourcen (oder im Fall der Pandemie einer großen, unerwarteten Störung),
• Response, das ein Maß an Optionalität und Intelligenz einbaut, und
• Execution

Echtzeit-Einblicke sind nötig, um ein erfolgreiches CORE-Modell in der Supply-Chain-Planung zu erreichen. Für Echtzeit-Einblicke benötigen wir weiterhin eine intelligente, interaktive Echtzeit-Schnittstelle, die von Entscheidungsträgern auf allen Ebenen genutzt werden kann, nicht nur von Datenanalysten. Dies kann durch eine Natural-Language-Processing-Funktion erreicht werden, die es dem System ermöglicht, Kontext aufzubauen, sodass der Nutzer ein progressives Gespräch mit dem System führen kann, anstatt nur eine Reihe von Einzelanfragen oder -befehlen auszuführen. Darüber hinaus ermöglicht die Abstraktionsschicht der Backend-Verarbeitung die transparente Ingestion von Daten aus mehreren strukturierten und unstrukturierten Quellen.

Planung und Execution verzahnen

Eine reaktionsfähige Lieferkette im heutigen globalen Ökosystem erfordert von Planern, die langjährige Lücke zwischen Planung und Ausführung zu schließen. Diejenigen, die diese Lücke schließen, das Unerwartete antizipieren und die Kapazität aufbauen, schnell und intelligent auf unvorhersehbare Ereignisse oder Nachfrageverschiebungen zu reagieren, sind diejenigen, die während der verheerenden Lieferkettenausfälle des vergangenen Jahres besser abschnitten und besser positioniert sind, die unvermeidlichen Nachfrageverschiebungen schnell zu bewältigen.

Ganesh Gandhieswaran ist Mitgründer und CEO von ConverSight.ai, einer Decision-Intelligence-Plattform.