Supply Chain Analytics 1

Warum Supply Chain Analytics? – Teil I

Alle Jahre wieder – doch in diesem Jahr ist alles anders

Oktober 2021: Nach über einem Jahr Corona-Pandemie verkünden die Medien nun Lieferengpässe zur Weihnachtszeit. Der Einzelhandel beklagt schon jetzt fehlende Weihnachtsdekoration in seinem Sortimentsangebot – und somit fehlende Umsätze. Für uns als Verbraucher*innen wird dieses Problem nicht so sehr ins Gewicht fallen. Denn wer hat nicht noch Weihnachtskugeln, Lichterketten und Co. im Keller oder auf dem Dachboden?

Schwieriger wird es bei der Beschaffung der Geschenke, die spätestens Anfang Dezember auf den Wunschlisten für das Weihnachtsfest stehen. Fahrräder, Möbel, Unterhaltungselektronik und viele andere Produkte werden zur Mangelware – weil Lieferketten stocken und Rohstoffe und Vorprodukte fehlen.

Lieferketten aktuell: Fehlende Rohstoffe und Containerstaus

Zu Beginn der Pandemie bereitete das sogenannte Hamstern bestimmter Produkte der Wirtschaft Probleme (siehe auch unser Blogbeitrag Nachfrageprognose mit Predictive Analytics). Aktuell ist es der Mangel an Material verbunden mit den Problemen im Containerversand. Die sich schneller als in den USA und Europa erholende Wirtschaft in China führt zu Herausforderungen im Welthandel. Die chinesische Wirtschaft brummt und benötigt entsprechend Rohstoffe. Wird Ware von China exportiert, befindet sie sich oftmals monatelang auf Containerschiffen, die aktuell weltweit in Megastaus vor verstopften Häfen auf ihre Abfertigung warten. Die Folgen bekommt die weiterverarbeitende Industrie, der Handel und letztlich die Verbraucher*innen zu spüren.

Rettet Supply Chain Analytics unser Weihnachtsfest?

Eines vorab: In diesem Jahr wird es wohl einige enttäuschte Gesichter am Weihnachtsfest geben, denn die Implementierung von Supply Chain Analytics im Unternehmen ist keine Sache von Wochen, sondern benötigt eine solide Planung. Zudem erfordert es im Unternehmen die Bereitschaft und Akzeptanz, Analysen als Grundlage für das Treffen von Entscheidungen zu nutzen.

Deshalb möchten wir Ihnen in diesem Artikel Supply Chain Analytics vorstellen. Im zweiten Teil dieser Reihe gehen wir einen Schritt weiter und beantworten die Fragen „Warum ist die Analyse von Lieferketten so wichtig?“ und „Wie kann mathematische Optimierung zur Supply Chain Analyse beitragen?“ ((Warum Supply Chain Analytics? – Teil II)

Warum ist die Supply Chain so wichtig?

Als Netzwerk zwischen Lieferfirma, Unternehmen und Verbraucher*innen hat die Lieferkette direkten Einfluss auf ein positives Kundenerlebnis (schnelle Lieferung, Individualisierung…). Zudem verursacht sie viele Ausgaben, die die Gesamtrentabilität eines Unternehmens beeinflussen. Somit muss Supply Chain Management immer mehr Faktoren gleichzeitig berücksichtigen, unter anderem Markt- und Kundenanforderungen, aber auch Produktentwicklungen und Kosten.

Die Herausforderungen der Pandemie führten in der Wirtschaft außerdem zu der Erkenntnis, dass Lieferketten reaktionsfähiger werden müssen, um Störungen begegnen zu können. Neben der Coronakrise und ihren aktuellen Folgen zählen hierzu u. a. Naturkatastrophen, geopolitische Unsicherheiten und Handelskonflikte.

Umso wichtiger ist ein vorausschauendes und proaktives Supply Chain Management zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit – nicht nur in Krisen. Angesichts der anhaltenden schwierigen Zeiten suchen immer mehr Unternehmen nach Möglichkeiten, die Prozesse auf dem langen Weg vom Rohstoff liefernden Unternehmen bis zu den Verbraucher*innen schneller, kostengünstiger und agiler zu gestalten.

Doch viele Unternehmen wissen nicht, wie sie potenzielle Herausforderungen in der Lieferkette erkennen und diesen begegnen können. Hier kommen die Daten ins Spiel: Mit Supply Chain Analytics können Sie Probleme rechtzeitig identifizieren, ggf. gegensteuern und so bessere Ergebnisse erzielen.

Was ist Supply Chain Analytics?

Supply Chains produzieren in all ihren Stufen – von der Beschaffung über die Produktion bis zur Verteilung – riesige Informations- und Datenmengen. Für Unternehmen besteht die Herausforderung aktuell darin, wie sie diese Daten für die Entwicklung flexibler Lieferketten am besten nutzen können. Wie also können Sie eine starke Supply Chain Analytics-Strategie aufbauen?

Supply Chain Analytics: die Informationsflut von Lieferketten richtig nutzen

Supply Chain Analytics hilft Unternehmen aller Branchen, bessere, schnellere und fundiertere Entscheidungen über ihre Geschäftsabläufe zu treffen. Für den erfolgreichen Einsatz aber müssen Unternehmen in der Lage sein, umfassende Daten zu sammeln und diese in Bezug auf ihre Relevanz zu beurteilen. Zudem müssen Möglichkeiten geschaffen werden für eine optimale Entscheidungsfindung. Bei Störungen können Unternehmen dann schneller eingreifen und entsprechend reagieren. Und auch die Umsetzung langfristiger strategischer Änderungen ist auf Basis fundierter Entscheidungen wesentlich einfacher durchzuführen. Auf immer wettbewerbsintensiveren Märkten können dies entscheidende Vorteile sein.

Lieferketten erstrecken sich oftmals über die ganze Welt – wie auch bei unseren Weihnachtsgeschenken – und oftmals sind Dutzende verschiedene Unternehmen daran beteiligt. Die Erfassung und Verwaltung der Daten über Tabellenkalkulationen ist somit äußerst ineffizient oder sogar unmöglich. Je komplexer Lieferketten sind, desto effizienter ist der Einsatz von Supply Chain Analytics.

Welche Arten der Lieferkettenanalyse gibt es?

Analytics kann sehr unterschiedlich eingesetzt werden – von der beschreibenden Analyse von Vergangenheitsdaten bis hin zur präskriptiven Analyse mit konkreten Handlungsempfehlungen. Um zu verstehen, wie Anlytics helfen kann den Wert von Daten der Supply Chain zu maximieren, ist ein Vergleich der vier definierten Formen sinnvoll:

Descriptive Analytics

Bei der deskriptiven Analyse werden vorhandene Informationen aus verschiedenen Systemen und Datenbanken verwendet, um zu interpretieren, was passiert ist. Hierbei werden statistische Methoden eingesetzt, um eine vergangenheitsbezogene Zusammenfassung über Vorgänge in der Lieferkette zu erhalten. Dies kann hilfreich sein bei Fragen wie „Wie haben sich die Lagerbestände in den letzten Monaten verändert?“ oder „Wie hoch ist mein ROI?“

Diagnostic Analystics

Die diagnostische Analyse arbeitet ebenfalls mit historischen Daten und gibt Aufschluss darüber, warum etwas passiert ist oder warum Ziele verfehlt wurden. Die Datenanalyse hilft Korrelationen zu ermitteln und Muster zu erkennen und bietet so tiefergehende Einblicke in konkrete Problemstellung wie z. B.: „Warum verzögern sich Sendungen?“ oder „Warum sind unsere Lagerumschlagszahlen so gering?“

Predictive Analytics

Die prädiktive Analyse hilft vorauszusehen, was in der Zukunft wahrscheinlich passieren wird. Dies geschieht auf Basis historischer und aktueller Daten und mit dem Einsatz fortschrittlicher Mathematik und komplexer Algorithmen. Die so geschaffene Transparenz ermöglicht es, Trends zu ermitteln und Strategien im Vorhinein anzupassen. Fragen wie „Wie wird sich eine Naturkatastrophe in einer bestimmten Region auf die Verfügbarkeit und Kosten von Waren auswirken?“ oder „Wie wird der Absatz meines Produktes bei einer schlechten Wetterprognose für den Sommer ausfallen?“ können so beantwortet werden.

Prescriptive Analytics

Die präskriptive Analyse nutzt Methoden wie mathematische Optimierung, Algorithmen und den Einsatz von Solvern sowie maschinelles Lernen, um komplexe Szenarien durchzuspielen und optimale Entscheidungen für die Lieferkette zu treffen. So können z. B. Standortfragen für neue Produktionsstätten oder Lager, aber auch die Routenplanung für eine nachhaltige Logistik bestimmt werden.

Wie Supply Chain Analytics Ihr Unternehmen voranbringt

Analysen – egal ob vergangenheits- oder zukunftsbezogen – stellen umfassende Daten für das Management Ihrer Supply Chain zur Verfügung. Auf diese Weise erhalten Sie einen Überblick über die Lieferkette und können vor- und nachgelagerte Auswirkungen von Störungen nachvollziehen. Eine schnelle Reaktion ist möglich, um Probleme so weit wie möglich abzumildern.

Beispiele für Supply Chain Analytics sind die Bedarfs-, Absatz- und Bestandsplanung. Bei der Bedarfsplanung werden zum Beispiel historische Daten genutzt, um Vorhersagen zu treffen für Kundenbestellungen. Die Absatz- und Bestandsplanung wiederum basiert u. a. auf der prognostizierten Nachfrage. Eine genaue Bedarfsplanung bedeutet, dass überhöhte Ausgaben für die Beschaffung und gleichzeitig überschüssige Lagerbestände vermieden werden können. Ihr Unternehmen hält die Kosten niedrig und erfüllt gleichzeitig den Kundenwunsch nach einer schnellen Lieferung.

Bei fortschrittlichen Supply Chain Analysen fließen u. a. Echtzeitdaten wie Wetterprognosen mit in die Analyse ein. So ist es möglich, auf mögliche Nachfrageänderungen besser vorbereitet zu sein. Die Wettervorhersage für den kommenden Sommer ist regnerisch und kühl? Da wird der Absatz von Gartenpools und Sonnenschirmen eher gering sein.

Mithilfe von Supply Chain Analytics können Sie solche potenziellen Auswirkungen ermitteln und reagieren, damit Sie trotzdem Ihre Supply Chain KPIs erfüllen und Kosten minimieren.

Und was wird nun mit Weihnachten?

Wie schon gesagt, wird das Problem der fehlenden Ware aus China aktuell nicht lösbar sein. Und auch in Zukunft wird Supply Chain Analytics nicht alle Herausforderungen dieser Art aus der Welt schaffen können. Doch fortschrittliche Analytics bietet eine Menge Möglichkeiten und zeigt ggf. auch neue Wege auf, die ohne Datenanalyse der Lieferketten so nicht in Betracht gezogen würden. Die Frage „Warum Supply Chain Analytics in Zukunft immer wichtiger wird“ vertiefen wir im zweiten Teil von „Warum Supply Chain Analytics“.

Für das Weihnachtsfest in diesem Jahr gilt:

Genießen wir die Zeit zusammen mit unseren Liebsten und wenn die Wünsche auf der Wunschliste aktuell nicht erfüllbar sind, tut es vielleicht auch der ein oder andere Gutschein. Denn die Expert*innen sagen eine Entspannung des Lieferproblems für den Zeitraum nach dem chinesischen Neujahr im nächsten Jahr voraus. Und ganz ehrlich: Wer braucht sein neues Fahrrad schon im Winter? Umso größer ist die Vorfreude auf den Frühling, nach Chinese New Year am 1. Februar 2022.

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