La chaîne d'approvisionnement du futur

Ausgehend von einem sehr homogenen R/3 entwickelten sich in den vergangenen Jahren einzelne Disziplinen in unterschiedlichen Geschwindigkeiten und Richtungen. Angekommen in der digitalen Transformation lässt sich erkennen, dass Supply Chain Management sich aus den Grenzen eines ERP befreit hat und zur eigenständigen Disziplin geworden ist – das ist für SAP-Bestandskunden eine gewaltige Herausforderung. Gemeinsam mit Blue Yonder und Accenture hat das E-3 Magazin einen Diskurs gestartet, der die Eigenständigkeit von SCM, aber auch die Verbundenheit mit einem ERP wie SAP Business Suite 7 und S/4 Hana im Backoffice aufzeigt. Gestartet sind wir am 2. März mit einem Live-Gespräch auf YouTube. Diese einstündige Diskussion ist weiterhin auf dem E-3 YouTube-Kanal kostenfrei abrufbar.

Hohe Komplexität

„Lieferketten und Logistik gibt es schon lange“, betont Gabriel Werner von Blue Yonder zu Beginn der Diskussion und verweist auf die historische Seidenstraße zwischen China und Europa. Mit einem großen Sprung kam er dann in die Gegenwart und erwähnte Fachgebiete aus der Mathematik wie etwa Operation Research. Seiner Meinung nach bestand und besteht die Herausforderung in der exponentiell wachsenden Komplexität von Lieferketten. Hierin unterscheidet sich SCM von anderen IT-Anwendungen wie CRM oder HCM. „Und diese enorme Komplexität beeinflusst natürlich auch die Performance“, erklärt der BlueYonder-Manager Werner. 

Die Lieferkette steht nach über zwei Jahren Pandemie immer noch vor riesigen Herausforderungen: Störungen in der Kette, Arbeitskräftemangel, hohe Kosten und nicht vernetzte und kaum digitale Systeme beeinträchtigen den Ablauf. Geschwindigkeit und Skalierbarkeit gehören zu den beiden größten Anforderungen, die Händler und Lagerbetreiber heute an Innovationen in der Lieferkette stellen.

Gabriel Werner verwies im E-3 Gespräch auf die Bedeutung neuer Techniken wie KI und maschinelles Lernen in Ergänzung 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 künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. In der Logistik vertrauen immer mehr ERP-Anwender auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und die Lieferketten optimieren.

Den Erfolg von BlueYonder erklärt Werner aber nicht nur durch die Anwendung von KI und ML, sondern auch durch die breite Verfügbarkeit mittels Cloud Computing.

Die vielen Möglichkeiten können 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 äußeren Einflüssen ausgesetzt sind, was die optimale Logistik zu einem dynamischen agilen Ziel macht. „Somit ist es nicht ganz so einfach, es perfekt zu machen“, ist das erste Zwischenresümee des Accenture-Managers.

Viele Jahre wurden die Lieferketten – ausgehen vom SAP’schen APO, Advanced Planer und Optimizer – stückweise verfeinert und verbessert. Die neuen Möglichkeiten wie KI, ML, aber auch Cloud Computing sind für Thomas Mrozek auch ein notwendiger Medienbruch, um eine verbesserte Lieferkette zu erhalten. Je mehr valide Daten vorliegen, desto verlässlicher kann der Algorithmus statistisch signifikante Vorhersagen treffen. Doch eines ist sicher: Sobald Beobachtungen (historische Daten) (mathematisch korrekt) genutzt werden, erreichen Prognosen eine deutlich höhere Genauigkeit als menschliche Einschätzungen – die oft vorurteilsgetrieben sind.  Zu 100 Prozent präzise Vorhersagen wird es jedoch niemals geben. Denn Menschen haben einen freien Willen, Trends ändern sich, Milliarden von Umwelteinflüssen sind schwer mess- und vorhersehbar und wirtschaftliche wie politische Faktoren unterliegen einem kontinuierlichen Wandel.

Was muss eine Supply Chain demnach können? Naturgemäß muss die Lieferkette genau auf die Bedürfnisse des Anwenders abgestimmt sein, meint Thomas Mrozek und betont: „Zusätzlich muss sie natürlich resilient und responsible für die Mitarbeiter sein, als ein nachhaltiges und agiles Arbeiten ermöglichen.“ Für den Accenture-Manager führen somit die drei R – relevant, resilient und responsible – zu einer perfekten Supply Chain. Somit können erste Fehler in den Lieferketten wie Ungenauigkeiten bei Beschaffungsprozessen und der Bestimmung von Lagerbeständen verhindert werden. Weitere Herausforderungen hinsichtlich massiver Nachteile bei Umsätzen, Logistikprozessen, Umweltaspekten und der Reputation eines Unternehmens müssen ebenso optimiert werden.

Evolutionär oder revolutionär

Die zahlreichen Herausforderungen auf dem Weg zu einer möglicherweise perfekten Supply Chain werfen auch die Frage auf, ob es evolutionär erfolgen kann oder disruptiv und revolutionär wird. Ruediger Kluge von Blue Yonder unterscheidet im E-3 Gespräch die kontinuierliche Verbesserung von existierenden Prozessen, dem Kundenerlebnis und der Logistik von der Einführung komplett neuer Geschäftsprozesse im Rahmen der digitalen Transformation. „Notwendig ist ein Fokus auf die Customer Experience“, empfiehlt Kluge und er sieht hierbei weniger ein Entweder-oder. Ob es eine Evolution oder Revolution wird, hängt nach Meinung von Blue-Yonder-Manager Kluge natürlich auf von der eingesetzten Technik ab – KI und ML bieten hier für das Kundenerlebnis sicher ganz neue Dimesionen.

In der klassischen Supply Chain ist die individuelle Prognosefähigkeit begrenzt, die optimale Prognose ist eine möglichst individualisierte und möglichst scharfe Wahrscheinlichkeit für jede mögliche Zukunft. Naturwissenschaftler und Statistiker kennen die Grenzen der Vorhersagbarkeit. Dabei besteht ein Unterschied zwischen deterministischer und probabilistischer Wissenschaft. Bei Ersterer wird immer nach einer endgültigen Antwort gesucht – nach Regeln, die eine Beobachtung zu 100 Prozent verifizieren. Die überwiegende Mehrheit von Logistikketten ist jedoch nicht deterministisch, sondern probabilistisch. Hier versucht Blue Yonder, mit so vielen Beobachtungen wie möglich das Wissen über Trends, Muster, Umwelteinflüsse und Gesetzmäßigkeiten zu erweitern und sie in Form von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu prognostizieren. KI wird demnach in den Lieferketten eine tragende Rolle spielen.

Blue Yonder ist ein Plattformanbieter für digitale End-to-End-Supply-Chains (E2E) und Omni-Channel-Commerce Fulfillment. Präzise Bedarfsprognosen ermöglichen Unternehmen, Nachfragen besser zu bedienen und die Customer Experience zu optimieren. Darüber hinaus können sie die Planung und Ausführung der Geschäftsstrategien dynamisch verbessern, um profitablere Ergebnisse zu erzielen.

Autonom und E2E

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 führt häufig zu Siloarchitekturen und demzufolge zu fragmentierten Supply Chains. Zudem wird der Lebenszyklus gängiger SAP-Werkzeuge im Supply Chain Management voraussichtlich im Jahr 2027 enden. Zweifel an der Verfügbarkeit einiger S/4-Produkte scheinen angebracht, jedenfalls sind die ersten Reaktionen von SAP-Bestandskunden aufgrund zahlreicher Gespräche der E-3 Redaktion verhalten. Um hier den Anschluss nicht zu verlieren, müssen Unternehmen jetzt reagieren und sich neu orientieren.

Blue Yonder bietet KI-Algorithmen, mit denen sich die Prozesse in der Supply Chain neu aufstellen lassen: Beispielsweise lassen sich Warenströme binnen Minuten automatisiert so umleiten, dass die Empfänger verlässlich aus anderen Quellen versorgt werden. Auch verspätete Lieferungen lassen sich sehr zeitnah prognostizieren, sodass die Adressaten schnell reagieren können. Um diese Prozesse durchgängig zu gestalten, bedarf es nicht nur eines guten SAP’schen ERP-Systems im Backoffice. Die entsprechenden Daten sollten auf einer zentralen Supply-Chain-Plattform konsolidiert werden, damit verschiedenste Applikationen diese nutzen können. KI-Lösungen helfen hier weiter und schließen Lücken, die andere Supply-Chain-Lösungen und Produkte hinterlassen.

Abschließend betont Gabriel Werner den Aspekt der Wertschöpfung: „Hier zählt natürlich das Gesamtbild eines SCM-Projekts, das über mehrere Jahre reicht, aber ebenso die logische Segmentierung des Wegs, um nicht die Übersicht zu verlieren und bei jedem Schritt auch die optimale Technik einzusetzen.“ Auch Thomas Mrozek mahnt eine ganzheitliche Vision ein, die am Beginn stehen sollte inklusive der Festlegung und Überprüfung von Etappenzielen. „Wichtig ist jedoch die Kundenorientierung in der Automatisierung der Supply Chain, die datengetrieben konzipiert werden soll“, betont Accenture-Mager Mrozeck zum Ende des Gesprächs. „Die Chance, mit weiteren Anbietern sein Lösungsportfolio anzureichern, sollte jeder SAP-Bestandskunde ergreifen“, motiviert Ruediger Kluge mit einem Abschlusswort die SAP-Community, einen Best-of-Breed-Gedanken im Bereich Lieferketten zu evaluieren.

SCM Round Table

Der aktuelle YouTube-Videostream der einstündigen E-3 Diskussion mit Gabriel Werner und Dr. Ruediger Kluge von Blue Yonder und Thomas Mrozek von Accenture ist kostenfrei jederzeit über den Chaîne YouTube E-3 abrufbar.