Optimierung von Lieferketten und Logistikmanagement | Simio

Die Analytik hat sich schon immer darauf konzentriert, Einblicke in Prozesse zu gewinnen, die es ihren Anhängern ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und komplexe Systeme zu verstehen. Ein Beispiel für ein komplexes System, das große Datenmengen produziert, ist die Lieferkette. Viele Unternehmen tun sich jedoch schwer damit, die Daten aus ihrer Lieferkette zu nutzen, um ihre Arbeitsweise erfolgreich umzugestalten und zu optimieren, und zwar aus zwei Hauptgründen: Es fehlt an technischen Fähigkeiten und an der Technologie zur Erfassung und Auswertung von Daten.

Der Mangel an technischen Fähigkeiten bezieht sich auf die begrenzten Erfahrungen, die der durchschnittliche Supply Chain Manager mit dem Datenmanagement hat, während der zweite Grund Schwierigkeiten bei der Erfassung von Daten aus datenproduzierenden Quellen beinhaltet. Trotz dieser Herausforderungen ist die Bewältigung der Lieferketten- und Logistikanforderungen in der heutigen dynamischen Welt ohne digitale Unterstützung vergleichbar mit dem Fahren eines Autos ohne Tachometer und Seiten- oder Außenspiegel. Der Supply Chain Manager kann zwar erfolgreich auf frühere Erfahrungen zurückgreifen, um wiederkehrende Herausforderungen in der Lieferkette zu bewältigen, doch je komplexer die Probleme werden, desto ungenauer wird die Anwendung von Faustregeln.

Nutzung von Lösungen für die digitale Transformation zur Erfassung von Lieferkettendaten

Bei der Verwaltung der Lieferkette und der logistischen Abläufe eines Unternehmens müssen mehrere miteinander verknüpfte Aktivitäten im Auge behalten werden. Zu diesen miteinander verknüpften Aktivitäten oder Bereichen gehören:

• Kundennachfrage - Einblicke in die Nachfrage nach Produkten oder Rohstoffen sind notwendig, um einen funktionalen Lieferplan zu erstellen, der den Kundenwünschen entspricht. Digitale Transformationswerkzeuge wie Software für Nachfrageprognosen nehmen historische Nachfragedaten auf und gleichen sie mit datumsbezogenen Schwankungen ab, um genaue Nachfrageprognosen zu erstellen. In diesem Beispiel wendet das Prognosetool eine prädiktive Analyse an, um den Bedarf für eine genaue Lieferkettenplanung zu ermitteln.
• Beschaffungsinventar - Die jüngsten globalen Ereignisse wie die Pandemie und der Verkehr am Suezkanal haben deutlich gemacht, wie wichtig die Entwicklung eines flexiblen Beschaffungsprozesses zur Optimierung der Lieferkettenleistung ist. Diese Entwicklungen verdeutlichen auch, wie wichtig es ist, einen robusteren Prozess zur Ermittlung des Beschaffungsbedarfs zu entwickeln, der sich nicht auf die traditionellen Beschaffungsvolumina und die Daten zur Überprüfung der Lieferantenleistung stützt. Für eine optimierte Lieferkette müssen Unternehmen prädiktive Risikomanagement-Funktionen entwickeln, die mit störenden Kräften umgehen können, sowie die Fähigkeit, Kostenmodelle und Lagerkapazitäten zu bewerten, um sicherzustellen, dass die beschafften Artikel richtig gelagert werden.
• Lagerkapazität - Die Handhabung von Beständen und der Transport von Materialien oder fertigen Artikeln von Lagerhäusern oder Lagerbereichen zur Produktionsstätte oder zu Einzelhändlern erfordert ein angemessenes Management. Die erfolgreiche Lagerung von Waren und die Minimierung von Transportwegen verbessert die Leistung der Lieferkette bei Waren mit kurzer Haltbarkeit und schwerem Gerät. Daher ist es für die Entwicklung optimierter Supply-Chain-Pläne von entscheidender Bedeutung, Einblicke in die Lagerkapazität und die für den Transport der Artikel erforderliche Logistik zu gewinnen. Lösungen für die digitale Transformation wie Bestandsverwaltungssoftware und Enterprise Resource Planning (ERP)-Software können zur Erfassung und Verwaltung von lagerbezogenen Daten eingesetzt werden.
• Transport - Schließlich ist der Transport von Artikeln ein zusammenhängender Bereich, der eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der Effektivität eines Lieferkettenplans spielt. Heutzutage nutzen Speditions- und Kurierunternehmen Flottenmanagementlösungen, um Transportdaten wie den Kraftstoffverbrauch, die zurückgelegte Strecke, die geografische Lokalisierung der LKWs und die Umweltbedingungen in den LKWs zu erfassen. Die Analyse der im Rahmen des Kurierdienstes erfassten Daten trägt dazu bei, die Wartezeiten bei der Lieferung von Materialien oder Fertigprodukten innerhalb der Lieferkette zu verkürzen. Hier helfen IoT-Geräte, RFID-Tags und integrierte Optimierungs- und Navigationsplattformen bei der Erfassung und Analyse von Transportdaten.

Verlassen Sie sich auf Software für die Analyse der Lieferkette

Die miteinander verknüpften Bereiche des Lieferkettenmanagements geben Aufschluss darüber, warum die Analytik zu einem komplizierten Prozess geworden ist. Berechnungen auf Papier und Excel-Tabellen bieten nicht mehr die nötige Dynamik, um die komplexen Lieferketten der heutigen Zeit zu optimieren - hier kommt Software für die digitale Transformation ins Spiel.

Simulationsmodellierungssoftware, ERP und der Digitale Zwilling geben Herstellern, Zulieferern und Lagermanagern leistungsstarke Werkzeuge an die Hand, um Lieferkettendaten mit dem Ziel der Optimierung auszuwerten. Das Beispiel von Cosan, einem weltweit führenden Unternehmen im Bereich der landwirtschaftlichen Produktion, verdeutlicht die Bedeutung der Lieferkettenplanung mit analytischer Software. Die komplexe Lieferkette von Cosan besteht aus 18 Produktionsanlagen, 2 Raffinerien, zwei Dichterterminals und einem Liefernetzwerk in ganz Brasilien. Das Unternehmen hatte Schwierigkeiten, den Kapitalaufwand für die Lieferung von Zuckerrohrresten an seine Produktionsanlagen zu reduzieren.

Um die Betriebskosten der Lieferkette zu senken, entwickelte Cosan ein diskretes Ereignissimulationsmodell, um die Dynamik und die Engpässe zu analysieren, die mit dem Transport von Rohstoffen und der Erhöhung der Kapazität der an die Produktionsanlagen gelieferten Rohstoffe verbunden sind. Das entwickelte Simulationsmodell half dem Unternehmen bei der Durchführung einer genauen vorausschauenden Risikoanalyse über eine Saison von 32 Wochen. Die Ergebnisse halfen dem Management, Engpässe im Warteschlangenprozess zu erkennen und optimierte Pläne für das Flottenmanagement und die Ressourcenzuweisung zu entwickeln.

Wie bereits erwähnt, ist die Kapazitätsplanung in Lagern oder Distributionszentren ein zusammenhängender Bereich, der die Leistung der Lieferkettenabläufe eines Unternehmens erheblich beeinflusst. Simulationsmodellierungssoftware analysiert kapazitäts- und personalbezogene Daten, um den Lagerbetrieb zu verbessern und die Leistung der Lieferkette zu optimieren.

Ein Beispiel ist der Einsatz der diskreten Ereignissimulation in einem Getränkevertriebszentrum zur Verbesserung seiner Lagerabläufe. Das Unternehmen modellierte erfolgreich die komplexen Parameter innerhalb seines Lagers, wie z. B. die breite Palette von Materialien, die aus 324 SKUs besteht, die schwankende Nachfrage, die Schichtstunden pro Mitarbeiter, den Lagerraum usw. Die Analyse des Lagerhaltungsprozesses ergab, dass eine angemessene Personalausstattung und eine verbesserte Kapazität die Zeit für die Vorbereitung der Ladung um etwa 15 % reduzieren würde.

Diese Beispiele zeigen, wie wichtig es ist, zusammenhängende Datensätze aus der Lieferkette eines Unternehmens zu erfassen und analytische Technologien einzusetzen, um optimierte Managementpläne zu entwickeln. Die Nutzung von Simulationsmodellierungstechnologien bietet die technologische Lösung zur Analyse von Lieferkettendaten und zur Leistungsoptimierung. Unternehmen müssen daher die Fähigkeit entwickeln, Daten aus der Lieferkette zu erfassen und zu analysieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben und durch Echtzeitschwankungen zu navigieren, die zu Ausfallzeiten und Verschwendung führen.