Wie können Lieferketten optimiert werden?
Kostenoptimierte, lange Lieferketten sind ungemein störanfällig. Die Ereignisse, die uns dies immer wieder schmerzlich vor Augen führen reihen sich unerbittlich aneinander. Daher stellt sich die Frage, wie die Resilienz moderner Lieferketten gesteigert werden kann. Denn dank signifikanter Fortschritte im Bereich der analytischen Mathematik sowie der immensen Rechenleistung moderner Computer, haben Planer*innen von Logistiknetzwerken ein höchst potentes Werkzeug im Arsenal: Mathematische Optimierung.
Für alle, die sich bisher noch nicht mit dem Thema beschäftigt haben, möchten wir die Einsatzmöglichkeiten und Vorteile aufzeigen.
Ein Tool für alle Fälle: Mathematische Optimierung
Wann immer hochkomplexe Vorgänge mit vielen Variablen, Einschränkungen und Querabhängigkeiten aufeinander treffen, kann mathematische Optimierung ihre volle Stärke ausspielen. Ausgefeilte Algorithmen errechnen in kürzester Zeit aus Abermillionen Möglichkeiten die Kombination, die optimal auf ein vorher definiertes Ziel einzahlt – unter Berücksichtigung aller vorhandenen Rahmenbedingungen und Einschränkungen versteht sich. Das ist Ihnen zu abstrakt? Dann lassen Sie uns die Vorteile mathematischer Optimierung ein wenig detaillierter verdeutlichen:
No. 1: Ein tieferes Verständnis über Ihr Business erlangen
Ein Optimierungsprojekt beginnt bei uns üblicherweise damit, dass alle relevanten Datenquellen erfasst und an das System angebunden werden. In einer ersten Analyse der Daten können Wirkzusammenhänge und Querabhängigkeiten identifiziert werden, die selbst erfahrensten Planer*innen bis dato völlig unbekannt waren. Vielleicht gibt es Ineffizienzen im Netzwerk, die nur unter bestimmten Rahmenbedingungen auftreten und für die es bisher keine nachvollziehbare Erklärung gab. Diese lassen sich nun systematisch identifizieren und beheben. Ein unschlagbarer Vorteil auf dem Weg zu optimalen Prozessen.
No. 2: Maximale Flexibilität in der Planung realisieren
Wir leben in einer immer schnelllebigeren Welt. Bestellzyklen werden immer kurzfristiger, Kunden erwarten kurze Lieferzeiten und verschiedene externe Störfaktoren erschweren die Planung. Erfolgt diese manuell, besteht bei jeder Umplanung die Gefahr, dass die Planungsgüte abnimmt und man sich vom planerischen Optimum entfernt. Mit Hilfe mathematischer Optimierung ändern Sie Pläne auf Knopfdruck und können dennoch immer sicher sein, dass Ihr Plan optimal auf die gesetzten Ziele einzahlt – egal wie oft und kurzfristig sie umplanen müssen. Speziell im operativen Geschäft, wie der Tourenplanung, können Sie mit mathematischer Optimierung signifikante Effizienzgewinne erzielen.
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Faktoren für resiliente Lieferketten
No. 3: Optimierung auf mehrere Ziele ermöglichen
Im Hinblick auf die Themen Disruption und Resilienz ist dieses Beispiel beinahe schon ein Klassiker: Wie bringt man solch diametral entgegengesetzten Ziele wie Kosteneffizienz und Resilienz in einer einzigen Planung unter? Manuell ist diese Aufgabe kaum lösbar. Jedoch mit Hilfe mathematischer Optimierung errechnet Ihnen Ihr System die kostengünstigste, maximal resiliente Lieferkette – also den optimalen Schnittpunkt beider Ziele. Der Menge an Optimierungszielen ist dabei keine Grenze gesetzt. Es lassen sich beliebig viele Zielvariablen in die Berechnung mit aufnehmen. So könnte beispielsweise auch der CO2-Faktor als relevante Losgröße in die Optimierung des Liefernetzwerkes einfließen.
No. 4: Planungsgüte auf höchstem Niveau sicherstellen
Den Aspekt der Planungsgüte hatten wir bereits bei der Betrachtung des Themas der Flexibilität aufgegriffen (No. 2). Der besondere Charme mathematisch optimierter Pläne liegt darin, dass sie zum einen einfach zu erstellen sind und zum anderen eine garantiert hohe Planungsgüte besitzen. Egal, ob Global- oder Multi-Local-Sourcing, Sie können immer sicher sein, dass der errechnete Plan optimal auf Ihre strategischen Ziele einzahlt. Dabei sind die Ergebnisse jederzeit reproduzier- und nachvollziehbar.
No. 5: Zukunft vorhersehbarer machen
In die Zukunft blicken zu können, wäre ein immenser Vorteil für jedes Unternehmen. Mit Hilfe von Predictive Analytics und Machine Learning sind Sie in der Lage, zukünftige Ereignisse auf Basis von Vergangenheitsdaten zu prognostizieren – was einem möglichen Blick in die Zukunft bereits recht nahe kommt. Beispielsweise ließen sich vergangene Prozessstörungen auf Basis von Echtdaten und mit Hilfe von Machine Learning analysieren um auf diese Weise Muster zu identifizieren. Mit diesen Informationen wäre ein Algorithmus künftig in der Lage, potenzielle Störungen rechzeitig zu identifizieren und die Verantwortlichen zu warnen. So wäre Ihr Unternehmen jederzeit in der Lage, rechtzeitig Maßnahmen zur Absicherung der Lieferkette umzusetzen, bevor der Schadensfall eintritt.
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No. 6: Konkrete Handlungsempfehlungen erhalten
Wenn wir das Beispiel aus No. 5 noch einmal heranziehen, wäre das System sogar in der Lage, Ihnen konkrete Handlungsempfehlungen auf Basis von Prescriptive Analytics an die Hand zu geben, wie sich die gefährdete Lieferkette absichern ließe. Auch hierbei finden in der optimierten Betrachtung die strategischen Ziele ihre Berücksichtigung. So würde das System beispielsweise eine Verteilung der Bestellmenge auf nur diese Lieferanten vorschlagen, die unter der neuen Prämisse am kostengünstigsten ist. Die Lieferketten bliebe also, selbst unter den veränderten Umständen, maximal effizient.
No. 7: Strategische Planung mit Hilfe von Szenarien verbessern
Zu den mächtigsten Werkzeugen im Hinblick auf strategische Planung gehören Was-wäre-wenn Szenarien. Mit ihrer Hilfe lassen sich mögliche Entscheidungen und ihre Auswirkungen auf das gesamte Netzwerk simulieren. Da dies auf Basis von Echtdaten geschieht, können die Ergebnisse auf alle unternehmensrelevanten KPI heruntergebrochen werden. So ließe sich beispielsweise jederzeit Transparenz darüber erzielen, wie stark sich Maßnahmen zur Absicherung der Lieferkette auf das Unternehmensergebnis auswirken würden.
Kommen wir zu einem Fazit
In einer sich immer schneller veränderten Welt befinden sich Planer*innen in einem stetigen Wettbewerb, komplexe Liefernetzwerke maximal effizient zu halten und gleichzeitig gegen Störungen abzusichern. Die Häufigkeit mit der disruptive Ereignisse immer wieder auftreten, gepaart mit der immer größer werdenden Komplexität moderner Liefernetzwerke, bringen herkömmliche Planung an ihre Grenzen. Mathematische Optimierung stellt dieser Entwicklung ein mächtiges Werkzeug entgegen. Planungen werden dadurch schneller, effizienter und sicherer. Wir bei OPTANO haben eine Faustformel: Je komplexer ein Netzwerk ist, desto mehr verstecktes Potenzial lässt sich mit Hilfe mathematischer Optimierung heben.
Wenn Sie also nach dem lesen dieses Artikels das Gefühl bekommen haben, dass in Ihrem Netzwerk Potenziale schlummern, sollten wir uns unterhalten.
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