blick-auf-bruecke-durch-loch-in-zaun

Supply Chains wurden in der Vergangenheit durch Statistiken aus den traditionellen Datensätzen wie Asset Tracking und Vertrieb gesteuert. Heutzutage sind Logistikmanagement- und Transportnetzwerke riesige, komplexe Ökosysteme, die von anspruchsvollen Standards und Kundenerwartungen angetrieben werden. Diese globalen Ökosysteme haben die Geschwindigkeit, Vielfalt und Menge der verfügbaren Daten erhöht. Diese neue Art von Datensätzen revolutioniert den Aufbau, Betrieb und damit auch die Leistung der Supply Chains.

Datendisruption in der Lieferkette gewinnt an Fahrt

Daten fließen aus vielen unterschiedlichen Quellen des Supply Chain Ökosystems: von traditionellen Quellen wie Datenbanken, die bereits stattgefundene Ereignisse speichern, bis hin zu neu verfügbaren Quellen wie Protokollen oder Event-Warteschlangen, die Daten in Echtzeit generieren und sammeln. Business Intelligence-Frameworks müssen nun die exponentiell wachsenden Daten aufnehmen, um die darin enthaltenen Muster und Trends und sowie letztlich den Business Value zu entdecken.

Entscheidungen auf Basis der End-to-End-Visibility

All dies führt zu End-to-End-Visibility und damit zu fundierter Entscheidungsunterstützung, die eine Verschiebung der Zeithorizonte von strategisch und taktisch zu prädiktiv ermöglicht. Daraus ergeben sich zahlreiche Vorteile. Hier nur ein Auszug aus den vielen Vorteilen für die Supply Chain-Branche:

  • Verbesserte Prognose und damit Planung von Routen, Lagerbeständen und Assets 
  • Höhere Kundenzufriedenheit und maßgeschneiderte Dienstleistungen mit schnellerer Reaktionszeit
  • Flexibler Personaleinsatz z. B. für Betriebsspitzen
  • Verbesserte Compliance, Beschaffung und Cashflow
  • Tracking und Tracing von Waren und Leistungen, verbessertes Sourcing

Neue Analysen mit neuen Daten

Predictive Data Analytics kann sich nicht nur auf historische Daten verlassen, sondern benötigt auch operative Echtzeitdaten, um echte End-to-End-Einblicke zu liefern. Diese Betriebsdaten sind oft nur für eine sehr begrenzte Zeit bedeutsam - vielleicht sogar nur für Sekunden. Ein Beispiel dafür ist der Ausfall eines Stromnetzes, bei dem Sekunden den Ausschlag geben. Diese Art von Daten wird nicht in Datenbanken gespeichert, sondern in Logfiles und Event-Warteschlangen.

Mit der Disruption Schritt halten

Die Disruption der Supply-Chain-Daten ist im Gange und nimmt Fahrt auf. Ohne Data Analytics wird es unmöglich eine effektive und wettbewerbsfähige Supply Chain sicherzustellen. Die Notwendigkeit schnellerer Reaktionszeiten und agiler Verarbeitung bedeuten, dass in Zukunft nur diejenigen führend sein werden, die ihr bestehendes Geschäftswissen um die neuen Datenquellen erweitern.

Erste Schritte mit Data Analytics

Der beste Ausgangspunkt ist die Bestandsaufnahme der Assets und Ressourcen, die für die Transformation in einem Unternehmen zur Verfügung stehen. Die Beantwortung dieser Fragenliste ist ein guter Einstieg für die Integration oder verstärkte Nutzung von Data Analytics:

  • Welche Quellen von Betriebsdaten stehen zur Verfügung? Wo werden sie gespeichert? 
  • Wie sieht mein bestehendes analytisches Framework aus und wie kann ich operative Daten darin integrieren? 
  • Welche Ressourcen sind verfügbar an Personal, Infrastruktur, Netzwerke etc.? 
  • Besteht Bedarf an Outsourcing, externer Beratung oder Upskilling-Programmen?
  • Gibt es relevante Forschungsgruppen oder Allianzen?
  • Wie können mobile Daten, Markt-, Bestands-, Transaktions- und Fulfillment-Daten sowie Daten aus Finanz-systemen, Produktionssystemen etc. integriert werden?
  • Wie können Geschäfts- und IT-Prozesse am besten aufeinander abgestimmt werden?
  • Gibt es einen Regulierungs- und Datenschutzrahmen?

Weitere Strategic Actions: Nr. 1: Die richtige Denkweise, Nr. 2: Die erforderliche PlattformNr. 3: -Die Carrier CommunityNr. 4: Die künftigen ÖkosystemeNr.5 Die wichtigen Trends