Datenschätze heben – Der schnellste gewinnt
In der neuen Welt von „4.0“ ist alles digital, vernetzt und vor allem in Echtzeit. Es gelten neue Gesetzmäßigkeiten und Regeln. Wer nicht weiß, was gerade in seiner Supply Chain passiert und zu langsam handelt, den bestraft sofort die Konkurrenz. Derjenige, der den Schatz riesiger Datenmengen zu heben weiß, hat hingegen einen klaren Wettbewerbsvorteil. Es gilt nicht mehr das Prinzip „Die Großen fressen die Kleinen“, sondern „Die Schnellen fressen die Langsamen“.
Stellschrauben für Supply Chain Manager
Aber an welchen Stellschrauben müssen die Supply Chain-Manager drehen? Zur Beantwortung dieser Fragestellungen eignen sich insbesondere Business-Intelligence-Systeme mit einer innovativen Datenbanktechnologie wie
z. B. SAP Hana, da diese in der Lage sind, große Datenmengen rasend schnell zu analysieren.
Doch traditionelle Business-Intelligence-Ansätze mit zentralen Reporting-Strukturen, die einen definierten Set an Kennzahlen (KPI) periodisch an die Führungskräfte und Entscheider liefern, sind nicht mehr zeitgemäß: Sie sind zu langsam und zu statisch.Sobald die Reports generiert und verteilt sind, ist der eigentliche Informationsgehalt längst überholt. Hinzu kommt, dass Supply Chain Manager bei gravierenden Abweichungen eine sofortige und detaillierte Ursachenanalyse benötigen, die sie am besten selbst durchführen. Dieses Unterfangen scheitert jedoch häufig entweder an hochaggregierten Kennzahlen oder an wenig anwenderfreundlichen User-Interfaces. Das ist frustrierend und die Folge sind falsche oder zu spät getroffene Entscheidungen.
Modernes Supply Chain Intelligence System
Effizienzsteigerungen in der Supply Chain funktionieren nicht ohne Mitarbeiter, die zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Informationen haben, um fundierte Entscheidungen zu treffen oder vorzubereiten. Eine Data Discovery Software kann dazu beitragen, für Aufklärung zu sorgen und Informationen rechtzeitig und gezielt bereitzustellen. Sie versetzt den Nutzer in die Lage, große Datenmengen einfach zu analysieren und damit neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Was zeichnet eine intuitive und flexible Data Discovery aus? Idealerweise ist sie so einfach zu bedienen wie z. B. eine Google-Suchfunktion, die dem Anwender bereits bei der Eingabe des Suchbegriffs Sofortergebnisse anzeigt. Dies ist auch unter dem Stichwort der assoziativen Umgebung bekannt. Durch Verwaltung von Verknüpfungen zwischen Datensätzen, wie z. B. Transport und Bestand auf Engine- und nicht auf Anwendungsebene, wird so eine sehr intuitive Umgebung bereitgestellt. Weitergehende Fragen zu Kosten erfordern damit keine erneute Konfiguration, sodass Ad-hoc-Analysen und Berichterstattungen möglich sind und der Abfrageprozess spürbar beschleunigt wird, ohne dass die IT-Abteilung involviert werden muss.
Mit Data Discovery Dashboards und Scorecards, z. B. mithilfe von SAP Lumira, lassen sich selbst große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen analysieren. Aussagekräftige Visualisierungen bringen bisher unsichtbare Trends und Datenbeziehungen ans Licht. Führungskräfte können mit Dashboards und Scorecards fach- und bereichsübergreifend für Transparenz in der Lieferkette sorgen und fundierte Entscheidungen treffen. Dadurch gewinnt die Supply Chain in der Chefetage an Bedeutung und erhält die Aufmerksamkeit, die sie verdient.
Lösung in der Praxis
Durch die Kombination von Prozess-Know-how und IT-Kompetenz aus mehreren Hundert Logistikprojekten hat Arvato Systems zahlreiche praktische Lösungsansätze für das Supply Chain Management entwickelt. Hierbei setzt Arvato Systems verstärkt auf die neuen Technologien von SAP S/4 Hana. Daraus ist eine umfangreiche Toolbox entstanden, die Anwender dabei unterstützt, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen.
Die Supply Chain Intelligence Toolbox besteht einerseits aus unternehmens- und prozessübergreifenden Anwendungen und andererseits aus Anwendungen, die sich in die Kategorien Intralogistik, Transport, Nachhaltigkeit (Green Logistics), Gamification und Produktion einordnen lassen. Im Nachfolgenden werden zwei ausgewählte Lösungsbeispiele näher vorgestellt.
Beispiele:
- die Verbesserung der Service Level und höhere Effizienz in der Distribution durch Supply-Chain-Netzwerkoptimierung: Durch die Verringerung von Beständen und Verlängerung der Lieferketten bei gleichzeitig steigenden Logistikkosten wächst der Bedarf an effizienten und agilen Supply-Chain-Strategien. Für die effiziente Neugestaltung der Supply Chain sind die zumeist historisch gewachsenen Produktions– und Transportnetzwerke mithilfe intelligenter Analyse- und Planungsinstrumente zu optimieren.Die schnelle und detaillierte Untersuchung verschiedener Szenarien erfordert durch das hohe Maß an Wechselwirkungen und die umfangreichen Datenmengen in einer Supply Chain computerbasierte Planungsinstrumente.Eine manuelle Planung führt oft zu hohem Aufwand bei gleichzeitig schlechter Ergebnisqualität. Derzeit müssen Planer an vielen Stellen auf Tabellenkalkulationsprogramme zurückgreifen, wobei der Pflegeaufwand in der Regel hoch und die Integration in den Gesamtprozess gering ist. Auf Basis von QlikView hat Arvato Systems eine intuitive Anwendung entwickelt, die eine Reihe von Analysen enthält u. a. zu Ist-Strukturen und Prozessen, Sendungs- und Netzwerkdaten sowie von Distributions- und Retourenstrategien.Außerdem beinhaltet sie eine Netzwerksimulation und eine Standortoptimierung durch Center-of-Gravity-Analyse.
- Forecasting, Planning und Replenishment. Vollständige Transparenz über die Lieferkette hinweg und effizientere Produktverfügbarkeit: Prozesse wie Absatz- und Produktionsgrobplanung (Sales and Operations Planning = S&OP) sowie Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment (CPFR) erfordern eine Zusammenarbeit innerhalb und außerhalb des Unternehmens. Ziel dieser Maßnahmen ist ein einheitlicher Plan für den nächsten Zeitraum, der die Anforderungen aller Beteiligten abdeckt oder berücksichtigt.S&OP & CPFR sind Verfahren, die Daten unterschiedlichster Datenquellen konsolidieren. Daher benötigen die Beteiligten Zugriff auf Informationen und Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen, um zeitgerecht fundierte Entscheidungen treffen zu können. Dazu gehören auch aktuelle Statusinformationen über den Ort und Zustand eines Produkts oder einer Charge in der Lieferkette.Da entlang der Supply Chain verschiedene Wertschöpfungspartner – vom Rohstofflieferanten über den Produzenten, den Transport- und Logistikdienstleister bis hin zu Filiale und Kunde – beteiligt sind, ist eine zeitnahe Integration aus unterschiedlichsten Datenquellen erforderlich. Die Möglichkeit, auf volatile Kundennachfragen schnell zu reagieren, steigt erheblich. Forecasts werden präziser, der Lagerbestand kann gesenkt und die Produktionskapazität besser ausgelastet werden. Außerdem steigen Umsatz und Gewinn.Arvato Systems hat für unterschiedlichste Branchen, wie z. B. die Pharma-Branche, Anwendungen auf Basis von QlikView entwickelt, die folgende Leistungsbestandteile enthalten: Bestandsanalysen für Produktion, Transit und Markt, Forecasting von Absatzzahlen, Berechnung von Sicherheits- und Meldebeständen in Abhängigkeit von realen Absatzzahlen am Markt sowie die Analyse von Durchlaufzeiten je Produkt und Charge-Potenzialanalyse
(z. B. Kostenpotenziale).