Ein Drittel aller weltweit produzierten Rohstoffe und Lebensmittel verdirbt, bevor sie den Verbraucher oder Endverbraucher erreichen. Nach Angaben der Vereinten Nationen bedeutet dies eine Verschwendung von etwa 1,3 Milliarden Tonnen an Lebensmitteln, und etwa 40 % dieser Verschwendung entsteht während des Transports über die Lieferketten. In einer Zeit zunehmender Inflation ist die Lösung der logistischen Herausforderungen in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie zu einer Priorität geworden.
Die Einsicht in die Ursachen der Lebensmittelverschwendung bietet einen Ausgangspunkt für die erfolgreiche Bekämpfung der Verschwendung in der gesamten Lieferkette. Heute werden mehrere Gründe genannt, darunter:
Durch die Integration von Lösungen für die digitale Transformation in die heutigen Logistik- und Lieferkettensysteme werden Industrie 4.0-Konzepte für das Management von Lieferketten eingeführt. Diese Technologielösungen bieten Lebensmittel- und Getränkeherstellern die Möglichkeit, Lösungen wie Echtzeitüberwachung, Zustandsüberwachung, optimierte Planung und datengesteuerte Entscheidungsfindung zur Vermeidung von Verschwendung zu implementieren. In diesem Beitrag erhalten Sie einen Einblick in die Anwendung digitaler Technologien zur Entwicklung intelligenter Lieferkettenprozesse.
Die Nutzung der Automatisierung in der gesamten Lieferkette beginnt mit der Erfassung der für die automatisierte Entscheidungsfindung erforderlichen Daten. Die Integration von Industrial IoT (IIoT) in Logistiklinien und Transportunternehmen bietet hervorragende Einblicke, die einige der oben genannten Faktoren, die zu Verlusten führen, lösen können. IIoT-Sensoren können Temperaturschwankungen innerhalb von Transportmitteln erfassen und Supply-Chain-Managern dabei helfen, die Temperaturen bei Bedarf zu senken oder zu erhöhen. Edge-Sensoren wie RFIDs und Barcode-Tracker bieten auch Unterstützung bei der geografischen Lokalisierung, um die Planung zu erleichtern.
Ein Beispiel für die Nachverfolgungsmöglichkeiten des IIoT ist die Nutzung des IoT-Frameworks von Bosch zur Verfolgung des Gesundheitszustands von Rohstoffen, die von Puerto Rico nach Hamburg transportiert werden. In diesem Fall ist es Banane, wo sich die Materialien befinden, und um sicherzustellen, dass sie in optimalem Zustand am Zielort ankommen, müssen die spezifischen Transporttemperaturen und ihre Haltbarkeit bekannt sein. Der Einsatz von IIoT-Geräten in den Bananenkisten ermöglichte es dem Unternehmen, diese verderbliche Ware in optimalem Zustand in die Verkaufsräume zu transportieren.
Die Datenerfassung ist der erste Schritt zur Implementierung einer intelligenten Lieferkette oder Logistik 4.0. In den meisten Fällen müssen die erfassten Daten analysiert und die Ergebnisse in Echtzeit übermittelt werden, um Entscheidungen zu treffen. In Situationen, in denen Edge-Geräte eingesetzt werden, sorgt die dezentrale Entscheidungsfindung für ein gewisses Maß an Automatisierung. Um auf den IIoT-Anwendungsfall bei der Verfolgung des Gesundheitszustands von Bananen zurückzukommen: Die optimale Transporttemperatur für dieses Rohmaterial liegt bei 11 Grad Fahrenheit. Wenn die Innentemperatur unter diesen Schwellenwert fällt, kann das Gerät eine Benachrichtigung auslösen, um die Wärme der Kühlsysteme zu erhöhen - aber das ist nicht immer der Fall.
In Szenarien, in denen miteinander verknüpfte Entscheidungen getroffen werden müssen, die sich auf andere Produktionspläne auswirken, sind komplexere Analysen erforderlich. In diesen Szenarien werden die erfassten Daten zur weiteren Analyse an eine zentralisierte Plattform wie ein MES, eine Simulation oder eine digitale Zwillingsplattform gesendet. Um Daten über diese digitalen Technologien hinweg zu übertragen und Ergebnisse zu kommunizieren, ist ein Kommunikationsnetz erforderlich. Um die Kommunikation innerhalb der Lieferkette zu erleichtern, werden aufgrund ihrer Zuverlässigkeit und Sättigung eher traditionelle drahtlose Netzwerke verwendet. IIoT-Geräte, die an abgelegenen Standorten unterwegs sind, haben eher Zugang zu 3G-Netzen als zu 5G. Die gesammelten Daten können dann mit fortschrittlicheren Netzwerkoptionen übertragen werden, wenn die Kommunikationsnetzwerke stabiler sind.
Die Datenerfassung und -übertragung über die gesamte Lieferkette hinweg bietet Analysesoftware die Werkzeuge, mit denen sie arbeiten kann. Sobald die Daten erfasst und zugänglich sind, kann die schwere Arbeit der Analyse von Lieferketten, der Bewertung der Logistik, der Verbesserung der Produktionsplanung und der Implementierung von Fernüberwachungsstrategien in Angriff genommen werden.
Eine Vielzahl analytischer Softwareplattformen bietet Herstellern, Lagern und Logistikunternehmen die Werkzeuge für die Implementierung einer intelligenten Lieferkette. Zu diesen Werkzeugen gehören:
Ein Beispiel für die Anwendung von Analysewerkzeugen zur Entwicklung einer intelligenten Lieferkette war der Einsatz von Simio zur Erfassung der Schwankungen beim Transport von landwirtschaftlichen Rohstoffen über wichtige maritime Engpässe. Die Studie nutzte historische Transportdaten des Panamakanals, des Suezkanals und der Straße von Gibraltar, um zu bewerten, wie sich deren Schließung auf die globale Lieferkette für landwirtschaftliche Erzeugnisse auswirkt. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass es wahrscheinlich zu erheblichen Lebensmittelengpässen kommen wird und wie sich diese auf die Transportkosten auswirken werden, und welche alternativen Routen es gibt, um Engpässe zu vermeiden. Die umfassenden Ergebnisse finden Sie hier.
Die Einbeziehung digitaler Technologien zur Erfassung und Analyse von Daten in der gesamten Lieferkette schafft eine intelligente Umgebung, die die Verantwortlichkeit in der gesamten Kette sicherstellt. Diese intelligente Lieferkette gibt Aufschluss über den Standort von Rohstoffen oder Produkten, bewertet deren Zustand und überwacht den logistischen Fortschritt vom Beladen eines Containers bis zur Auslieferung.