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<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\nDie Lieferkette steht nach \u00fcber zwei Jahren Pandemie immer noch vor riesigen Herausforderungen: St\u00f6rungen in der Kette, Arbeitskr\u00e4ftemangel, hohe Kosten und nicht vernetzte und kaum digitale Systeme beeintr\u00e4chtigen den Ablauf. Geschwindigkeit und Skalierbarkeit geh\u00f6ren zu den beiden gr\u00f6\u00dften Anforderungen, die H\u00e4ndler und Lagerbetreiber heute an Innovationen in der Lieferkette stellen.<\/p>\n\n\n\n
Gabriel Werner verwies im E-3 Gespr\u00e4ch auf die Bedeutung neuer Techniken wie KI und maschinelles Lernen in Erg\u00e4nzung zur traditionellen Mathematik. Ein Weg, der logisch erscheint, offensichtlich, aber nicht leicht zu gehen ist, denn auch SAP hat diesen Versuch mit dem Leonardo Framework gestartet. Mittlerweile wurde Leonardo wieder eingestellt und die SAP-Bestandskunden beginnen sich an Spezialisten wie Blue Yonder zur orientieren: Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Lieferkettenplanung. Um Entwicklungen realistisch zu planen, verwendet Blue Yonder k\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. In der Logistik vertrauen immer mehr ERP-Anwender auf KI-L\u00f6sungen, die pr\u00e4zise Prognosen erm\u00f6glichen und die Lieferketten optimieren.<\/p>\n\n\n\n
Den Erfolg von BlueYonder erkl\u00e4rt Werner aber nicht nur durch die Anwendung von KI und ML, sondern auch durch die breite Verf\u00fcgbarkeit mittels Cloud Computing.<\/p>\n\n\n\n
Die vielen M\u00f6glichkeiten k\u00f6nnen nicht nur Segen, sondern vielleicht auch Fluch sein: Kann es die optimale Lieferkette geben oder ist Logistik ein Continuous Im-provement? Thomas Mrozek von Accenture stellt gleich zu Beginn klar, dass die meisten Lieferketten nicht nur global sind, sondern auch zahlreichen \u00e4u\u00dferen Einfl\u00fcssen ausgesetzt sind, was die optimale Logistik zu einem dynamischen agilen Ziel macht. \u201eSomit ist es nicht ganz so einfach, es perfekt zu machen\u201c<\/em>, ist das erste Zwischenres\u00fcmee des Accenture-Managers.<\/p>\n\n\n\n Viele Jahre wurden die Lieferketten \u2013 ausgehen vom SAP\u2019schen APO, Advanced Planer und Optimizer \u2013 st\u00fcckweise verfeinert und verbessert. Die neuen M\u00f6glichkeiten wie KI, ML, aber auch Cloud Computing sind f\u00fcr Thomas Mrozek auch ein notwendiger Medienbruch, um eine verbesserte Lieferkette zu erhalten. Je mehr valide Daten vorliegen, desto verl\u00e4sslicher kann der Algorithmus statistisch signifikante Vorhersagen treffen. Doch eines ist sicher: Sobald Beobachtungen (historische Daten) (mathematisch korrekt) genutzt werden, erreichen Prognosen eine deutlich h\u00f6here Genauigkeit als menschliche Einsch\u00e4tzungen \u2013 die oft vorurteilsgetrieben sind. Zu 100 Prozent pr\u00e4zise Vorhersagen wird es jedoch niemals geben. Denn Menschen haben einen freien Willen, Trends \u00e4ndern sich, Milliarden von Umwelteinfl\u00fcssen sind schwer mess- und vorhersehbar und wirtschaftliche wie politische Faktoren unterliegen einem kontinuierlichen Wandel.<\/p>\n\n\n\n Was muss eine Supply Chain demnach k\u00f6nnen? Naturgem\u00e4\u00df muss die Lieferkette genau auf die Bed\u00fcrfnisse des Anwenders abgestimmt sein, meint Thomas Mrozek und betont: \u201eZus\u00e4tzlich muss sie nat\u00fcrlich resilient und responsible f\u00fcr die Mitarbeiter sein, als ein nachhaltiges und agiles Arbeiten erm\u00f6glichen.\u201c<\/em> F\u00fcr den Accenture-Manager f\u00fchren somit die drei R \u2013 relevant, resilient und responsible \u2013 zu einer perfekten Supply Chain. Somit k\u00f6nnen erste Fehler in den Lieferketten wie Ungenauigkeiten bei Beschaffungsprozessen und der Bestimmung von Lagerbest\u00e4nden verhindert werden. Weitere Herausforderungen hinsichtlich massiver Nachteile bei Ums\u00e4tzen, Logistikprozessen, Umweltaspekten und der Reputation eines Unternehmens m\u00fcssen ebenso optimiert werden.<\/p>\n\n\n\n Die zahlreichen Herausforderungen auf dem Weg zu einer m\u00f6glicherweise perfekten Supply Chain werfen auch die Frage auf, ob es evolution\u00e4r erfolgen kann oder disruptiv und revolution\u00e4r wird. Ruediger Kluge von Blue Yonder unterscheidet im E-3 Gespr\u00e4ch die kontinuierliche Verbesserung von existierenden Prozessen, dem Kundenerlebnis und der Logistik von der Einf\u00fchrung komplett neuer Gesch\u00e4ftsprozesse im Rahmen der digitalen Transformation. \u201eNotwendig ist ein Fokus auf die Customer Experience\u201c<\/em>, empfiehlt Kluge und er sieht hierbei weniger ein Entweder-oder. Ob es eine Evolution oder Revolution wird, h\u00e4ngt nach Meinung von Blue-Yonder-Manager Kluge nat\u00fcrlich auf von der eingesetzten Technik ab \u2013 KI und ML bieten hier f\u00fcr das Kundenerlebnis sicher ganz neue Dimesionen.<\/p>\n\n\n\n In der klassischen Supply Chain ist die individuelle Prognosef\u00e4higkeit begrenzt, die optimale Prognose ist eine m\u00f6glichst individualisierte und m\u00f6glichst scharfe Wahrscheinlichkeit f\u00fcr jede m\u00f6gliche Zukunft. Naturwissenschaftler und Statistiker kennen die Grenzen der Vorhersagbarkeit. Dabei besteht ein Unterschied zwischen deterministischer und probabilistischer Wissenschaft. Bei Ersterer wird immer nach einer endg\u00fcltigen Antwort gesucht \u2013 nach Regeln, die eine Beobachtung zu 100 Prozent verifizieren. Die \u00fcberwiegende Mehrheit von Logistikketten ist jedoch nicht deterministisch, sondern probabilistisch. Hier versucht Blue Yonder, mit so vielen Beobachtungen wie m\u00f6glich das Wissen \u00fcber Trends, Muster, Umwelteinfl\u00fcsse und Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten zu erweitern und sie in Form von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu prognostizieren. KI wird demnach in den Lieferketten eine tragende Rolle spielen.<\/p>\n\n\n\n Blue Yonder ist ein Plattformanbieter f\u00fcr digitale End-to-End-Supply-Chains (E2E) und Omni-Channel-Commerce Fulfillment. Pr\u00e4zise Bedarfsprognosen erm\u00f6glichen Unternehmen, Nachfragen besser zu bedienen und die Customer Experience zu optimieren. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen sie die Planung und Ausf\u00fchrung der Gesch\u00e4ftsstrategien dynamisch verbessern, um profitablere Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\n\n\n\n Die Supply Chain der Zukunft ist demnach autonom, segmentiert und end-to-end. Eine wichtige Erkenntnis aus der E-3 Diskussion mit Gabriel Werner und Ruediger Kluge von Blue Yonder und Thomas Mrozek von Accenture ist, dass bei vielen SAP-Bestandskunden noch heterogene Systemlandschaften existieren. Dies f\u00fchrt h\u00e4ufig zu Siloarchitekturen und demzufolge zu fragmentierten Supply Chains. Zudem wird der Lebenszyklus g\u00e4ngiger SAP-Werkzeuge im Supply Chain Management voraussichtlich im Jahr 2027 enden. Zweifel an der Verf\u00fcgbarkeit einiger S\/4-Produkte scheinen angebracht, jedenfalls sind die ersten Reaktionen von SAP-Bestandskunden aufgrund zahlreicher Gespr\u00e4che der E-3 Redaktion verhalten. Um hier den Anschluss nicht zu verlieren, m\u00fcssen Unternehmen jetzt reagieren und sich neu orientieren.<\/p>\n\n\n\n Blue Yonder bietet KI-Algorithmen, mit denen sich die Prozesse in der Supply Chain neu aufstellen lassen: Beispielsweise lassen sich Warenstr\u00f6me binnen Minuten automatisiert so umleiten, dass die Empf\u00e4nger verl\u00e4sslich aus anderen Quellen versorgt werden. Auch versp\u00e4tete Lieferungen lassen sich sehr zeitnah prognostizieren, sodass die Adressaten schnell reagieren k\u00f6nnen. Um diese Prozesse durchg\u00e4ngig zu gestalten, bedarf es nicht nur eines guten SAP\u2019schen ERP-Systems im Backoffice. Die entsprechenden Daten sollten auf einer zentralen Supply-Chain-Plattform konsolidiert werden, damit verschiedenste Applikationen diese nutzen k\u00f6nnen. KI-L\u00f6sungen helfen hier weiter und schlie\u00dfen L\u00fccken, die andere Supply-Chain-L\u00f6sungen und Produkte hinterlassen.<\/p>\n\n\n\n Abschlie\u00dfend betont Gabriel Werner den Aspekt der Wertsch\u00f6pfung: \u201eHier z\u00e4hlt nat\u00fcrlich das Gesamtbild eines SCM-Projekts, das \u00fcber mehrere Jahre reicht, aber ebenso die logische Segmentierung des Wegs, um nicht die \u00dcbersicht zu verlieren und bei jedem Schritt auch die optimale Technik einzusetzen.\u201c <\/em>Auch Thomas Mrozek mahnt eine ganzheitliche Vision ein, die am Beginn stehen sollte inklusive der Festlegung und \u00dcberpr\u00fcfung von Etappenzielen. \u201eWichtig ist jedoch die Kundenorientierung in der Automatisierung der Supply Chain, die datengetrieben konzipiert werden soll\u201c<\/em>, betont Accenture-Mager Mrozeck zum Ende des Gespr\u00e4chs. \u201eDie Chance, mit weiteren Anbietern sein L\u00f6sungsportfolio anzureichern, sollte jeder SAP-Bestandskunde ergreifen\u201c<\/em>, motiviert Ruediger Kluge mit einem Abschlusswort die SAP-Community, einen Best-of-Breed-Gedanken im Bereich Lieferketten zu evaluieren.<\/p>\n\n\n\n Der aktuelle YouTube-Videostream<\/a> der einst\u00fcndigen E-3 Diskussion mit Gabriel Werner und Dr. Ruediger Kluge von Blue Yonder und Thomas Mrozek von Accenture ist kostenfrei jederzeit \u00fcber den E-3 YouTube-Kanal<\/a> abrufbar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Es ist eine alte Diskussion in der SAP-Community: K\u00f6nnen Applikationen so addiert werden, dass eins plus eins letztendlich drei ergeben soll \u2013 oder ist der homogenen Integration der Vortritt zu lassen? 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