{"id":127289,"date":"2023-06-02T08:00:00","date_gmt":"2023-06-02T06:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=127289"},"modified":"2024-01-19T12:35:15","modified_gmt":"2024-01-19T11:35:15","slug":"ibp-bullwhip-effekt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/ibp-bullwhip-effekt\/","title":{"rendered":"Bullwhip-Effekt"},"content":{"rendered":"\n

Integrated Business Planning: Nie mehr \u00c4rger mit der Lieferplanabwicklung<\/h2>\n\n\n\n

Mit der Abwicklung in SAP IBP, Integrated Business Planning, und dem Einsatz von Machine Learning holen Unternehmen das Beste aus ihren Lieferpl\u00e4nen heraus. Ein Lieferplan zeigt an, welche Materialien unter welchen Konditionen zu festgelegten Terminen innerhalb eines Zeitraums bestellt werden. Doch nicht immer geht der Plan auf. Im September wurden 65 Prozent der vom ifo Institut befragten Unternehmen an der Produktion gehindert, weil Rohstoffe und Vormaterialien knapp waren. Folglich konnten nicht alle Auftr\u00e4ge abgearbeitet werden. Materialknappheit hat aktuell viel mit den Auswirkungen der Coronakrise und des Ukraine-Kriegs auf die Lieferketten zu tun. Nicht alle Produktionen lassen sich schnell genug an Schwankungen bei Angebot und Nachfrage anpassen. Aber Materialknappheit ist auch grunds\u00e4tzlich ein wiederkehrendes Ph\u00e4nomen \u2013 weil Lieferpl\u00e4ne h\u00e4ufig unzuverl\u00e4ssig sind und aufgrund von kurzfristigen \u00c4nderungen auch \u00c4nderungen im Lieferplan nach sich ziehen. Statt Sicherheit birgt der Lieferplan eine wachsende Unsicherheit.<\/p>\n\n\n\n

Bedarf und Lieferpl\u00e4ne<\/h3>\n\n\n\n

Dabei ist die Idee von Lieferpl\u00e4nen gut: Kunden und Lieferanten teilen Informationen \u00fcber zuk\u00fcnftige Bedarfe und helfen sich so gegenseitig, die Unsicherheiten fr\u00fchzeitig zu bek\u00e4mpfen. Wenn es richtig funktioniert, schafft dies eine hohe Liefertreue f\u00fcr den Kunden und erm\u00f6glicht Effizienz f\u00fcr den Lieferanten \u2013 ein Win-Win.<\/p>

\"Fullsize\"<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Schwankungen beim Informationsaustausch bereiten Kopfschmerzen. Ein Lieferplan enth\u00e4lt im Wesentlichen relevante Informationen \u00fcber Bedarfe und Bedarfszeitpunkte, die vom Kunden gesammelt und dann \u00fcbergeben werden. So entsteht ein Bild \u00fcber den zuk\u00fcnftigen Bedarfsverlauf. Aktualisierte Informationen \u00fcberschreiben die veralteten Daten fortlaufend. Das geschieht abh\u00e4ngig von den individuellen Prozessen einmal in der Woche oder mehrmals am Tag. Mit jedem Mal werden die Bedarfsinformationen und damit der Input f\u00fcr die Bedarfserf\u00fcllung ver\u00e4ndert \u2013 mal mehr, mal weniger stark. Kurzfristig werden Schwankungen durch Fixierungshorizonte verhindert. Mittel- und langfristig verursachen sie jedoch massive Kopfschmerzen \u2013 und erzeugen kostspielige Ineffizienzen.<\/p>\n\n\n\n

Das Problem liegt in der Sache selbst. Lieferpl\u00e4ne verkn\u00fcpfen zwei Supply Chains miteinander. Wie gut das gelingt, wird von vielen Faktoren beeinflusst: von den eigenen Prozessen, Priorit\u00e4ten und Restriktionen, aber auch von Lieferanten und Kunden. Liegen die Informationen vor, m\u00fcssen die Unternehmen die Lieferplaninformationen ihrer Kunden erst einmal einsch\u00e4tzen. Konkret geht es um die Frage, welche Information aus welchem Lieferplanabruf zu welchem Zeitpunkt wie valide ist und wie sich diese nutzbar machen l\u00e4sst. Damit beginnt die Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Die \u201egute\u201c Information kann im Lieferplan von gestern oder von vergangener Woche enthalten sein. Eine pers\u00f6nliche Abstimmung mit dem Kunden w\u00e4re zu aufw\u00e4ndig und wirtschaftlich nicht sinnvoll. <\/p>\n\n\n\n

Mit SAP IBP und Erweiterungen wie Machine Learning wird diese Suche aber machbar: In IBP wird zun\u00e4chst der Stammdatentyp konfiguriert. Er enth\u00e4lt Schl\u00fcsselattribute wie Kundeninformation, Produktinformation, Lieferplaninformation, Datum und Menge. Diese Informationen werden mithilfe des IBP mithilfe von Stammdaten und Kennzahlen abgebildet. Dabei werden die verschiedenen St\u00e4nde des Lieferplans abgespeichert und zur weiteren Verwendung abgelegt. Im n\u00e4chsten Schritt werden die Lieferplanst\u00e4nde, die zuvor in Kennzahlen abgebildet wurden, in den Forecast eingebunden \u2013 so bieten sie nicht nur einen informativen Mehrwert im SAP IBP, sondern einen tats\u00e4chlichen in der Nutzung: Ver\u00e4nderungen der Lieferpl\u00e4ne und ihrer Positionen lassen sich nun im Zeitverlauf abbilden.<\/p>\n\n\n\n

Anschlie\u00dfend gilt es, den Zeitpunkt zu bestimmen, an dem der Lieferplan am stabilsten, sprich am n\u00e4chsten an der Realit\u00e4t, war. F\u00fcr diese Berechnung stehen im IBP die klassischen Algorithmen zur Verf\u00fcgung. Die geringste Abweichung im System bildet die Grundlage f\u00fcr den Aufbau eines statistischen Forecasts. Planer k\u00f6nnen nun diesen Forecast mit der zuverl\u00e4ssigsten Periode im Lieferplan vergleichen \u2013 und mit den besten Kennzahlen im Sales-and-Operations-Prozess weiterarbeiten.<\/p>\n\n\n\n

Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n

So weit der hilfreiche, aber auch limitierte Einsatz im IBP. Denn es ist noch deutlich mehr machbar. Zum Beispiel unter Einsatz von Machine Learning. Dabei k\u00f6nnen Planer die berechneten Fehler im Lieferplan als unabh\u00e4ngige Variable verwenden, um externe Algorithmen anzureichern. Diese k\u00f6nnen dann als Input verwendet werden, um bessere Forecasts zu erzeugen. Wenn genug Daten zur Verf\u00fcgung stehen, kann auch der Forecast-Fehler selbst genutzt werden. Daneben besteht die M\u00f6glichkeit, die Daten \u00fcber O-Data-Services oder andere Integrationsschnittstellen aus dem IBP zu extrahieren. Dort werden die Daten mit weiteren in der Python Library vorhandenen statistischen Methoden angereichert und anschlie\u00dfend wieder in SAP IBP zur\u00fcckgef\u00fchrt. Der Vorteil ist, dass solche ML-Umgebungen deutlich umfangreichere Analysen erlauben als der Standard aus IBP.<\/p>\n\n\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Lieferpl\u00e4ne sollen Kunden und Lieferanten vernetzen, Effizienz und Liefertreue steigern und Engp\u00e4sse durch den Bullwhip-Effekt vermeiden. Doch in vielen F\u00e4llen verursachen die Pl\u00e4ne mehr \u00c4rger, als dass sie Nutzen bringen.<\/p>\n","protected":false},"author":4312,"featured_media":127290,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[4,42541],"tags":[9000,480,42543,627,236,7631],"coauthors":[42858,42857],"class_list":["post-127289","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management","category-mag-23-05","tag-ibp","tag-machine-learning","tag-mag-23-05","tag-ml","tag-sap","tag-scm","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin.jpg",1200,540,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-400x180.jpg",400,180,true],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin.jpg",1200,540,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-1168x526.jpg",1168,526,true],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin.jpg",1200,540,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin.jpg",1200,540,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin.jpg",1200,540,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin.jpg",1200,540,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin.jpg",18,8,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin.jpg",1200,540,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin.jpg",1200,540,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin.jpg",1200,540,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-600x270.jpg",600,270,true],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-600x540.jpg",600,540,true],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_1060874669_Mzorin-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

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