Daten nutzen für überlegene Supply-Chain-Optimierung

Veränderungen zu navigieren, ist eine entscheidende Kompetenz für Lager heute, da technologischer Fortschritt und Konsumentennachfrage es notwendig machen, das Tempo zu halten oder das Rennen zu verlieren. In dieser Gleichung wird der Einsatz von Big Data zur Entscheidungsfindung zunehmend wichtiger. Wie Deloitte erklärt, erfordert die Nutzung von Big Data zur Supply-Chain-Optimierung die Auswahl relevanter Daten, die Sicherstellung eines stetigen Flusses genauer Daten und die Übersetzung der Daten in nützliche Interpretationen. Daher ist es nicht nur wichtig, dass Organisationen wie Lager Big Data annehmen, sondern auch das Management und die Analyse dieser Daten beherrschen, um Entscheidungen zu fundieren.

Datenquellen verstehen

Lager und andere Organisationen in der Supply Chain generieren große Datenmengen über mehrere Kategorien. Obwohl nicht alle Organisationen alle Datenquellen im gleichen Umfang nutzen, ist das Verständnis der verschiedenen Datenquellen und ihrer Auswirkungen auf die Supply Chain essenziell für die Optimierung. Logistics Viewpoints bietet eine hilfreiche Aufschlüsselung relevanter Datenquellen:

• Lagerdaten – Speicherkapazität, Ausrüstung, Personal, Verträge.
• Bestandsdaten – Volumen, Wert, Distributionszentrum-Zuordnung.
• Stammproduktdaten – Alle Produkte und ihre Beziehungen zueinander, wie gemeinsame Attribute oder physische Eigenschaften.
• Produktionsdaten – Produktionskapazität und Produktportfolio.
• Volumendaten (Logistikdaten) – Volumen eingehender oder im Transit befindlicher Produkte, von Werk zu Distributionszentrum, Bestandsübertragungen zwischen Anlagen oder Direkttlieferungen an Kunden.
• Finanzdaten – Kombinierte Daten einschließlich Transport, Lager, Produktion und Bestand.
• Nachfragedaten – Einschließlich Daten aus Projektionen und Prognosen sowie tatsächliche historische Daten für Trendanalysen.
• Qualitative Daten – Einschließlich weicher Faktoren wie Kundenservice, Lieferzeiten und andere Geschäftsanforderungen.

Während Lager nur wenige Elemente dieser vielfältigen Datensätze generieren, wird fast jeder Datensatz einen Domino-Effekt auf Lagerabläufe haben. Das Sammeln und Analysieren aller supply-chain-relevanten Daten liefert ein breiteres, tieferes Bild der gesamten Supply Chain und ermöglicht Lagerbetreibern bessere fundierte Entscheidungen als durch die Analyse von Lagerdaten allein.

Nicht im Wald verlaufen

All diese Daten bieten einen Big-Picture-Überblick, aber Lagerbetreiber und andere Supply-Chain-Führungskräfte sollten vorsichtig sein, nicht in Analyse-Paralyse zu geraten. Der Versuch, jeden Trend und Datenpunkt zu dissektieren und zu analysieren, kann schnell im Kreis führen.

Stattdessen nutzen Sie diese verfügbaren Datenquellen für den Big-Picture-Einblick, aber bestimmen Sie auch, welche Daten wirklich geschäftlichen Wert schaffen. Wie Regenia Sanders und Jason Meil, Autoren bei CFO.com, erklären: Planung ist oft der schwierigste Schritt, hat aber tendenziell den größten Einfluss auf Kosten, bedingt durch den Bullwhip-Effekt. Und Big Data verbessert nachweislich die Genauigkeit in der Planung – nutzen Sie es zu Ihrem Vorteil, um jede Facette Ihrer Abläufe feinabzustimmen.

Von führenden Unternehmen lernen

Die University of San Francisco porträtiert den Einzelhandelsriesen Walmart und verweist auf den Umsatz von 486 Milliarden Dollar zum Ende des Geschäftsjahres im Januar 2015, eine Steigerung von 10 Milliarden gegenüber 2014. Offensichtlich macht Walmart vieles richtig, besonders da das Unternehmen weitgehend auf niedrigen Preisen basiert. Nicht nur hat Walmart die traditionelle Supply Chain gemeistert, sondern investiert auch in Technologie, um E-Commerce und andere Trends zu nutzen. All dies präzise richtig zu machen, ist weit mehr als bloßer Zufall.

Walmart setzte diverse Taktiken ein, die in einer der effizientesten Supply Chains mündeten, was sogar Anerkennung in Gartners Top 20 Supply Chains der letzten fünf Jahre einbrachte. Eine Kombination aus Vendor Managed Inventory (VMI), besserer Kooperation und Kollaboration mit Lieferanten und Vernetzung der verschiedenen Entitäten durch Technologie für erhebliche Effizienzgewinne – letztlich ermöglichte dies dem Unternehmen, die niedrigen Preise zu halten, auf denen es seine Marke in einer ansonsten kostensteigernden Wirtschaft aufgebaut hatte.

Während Walmarts Erfolg nicht ausschließlich auf Big-Data-Analytics basiert, spielten Daten eine kritische Rolle bei der Antriebskraft für Vorhersagen, Projektionen und innovative Entscheidungsfindung, um die vollen Möglichkeiten in der gesamten Supply Chain zu realisieren. Natürlich strebt nicht jedes Unternehmen an, das nächste Walmart zu werden, aber wenn Sie Daten klug nutzen, um Innovation voranzutreiben und die Supply Chain zu optimieren, kann jedes Unternehmen sein volles Potenzial realisieren.