Optimierung von Lieferketten und Logistikmanagement mit Datenanalyse

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 mangelt 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 ein durchschnittlicher Supply Chain Manager mit dem Datenmanagement hat, während der zweite Aspekt Schwierigkeiten bei der Sammlung 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, Seiten- oder Außenspiegel. Der Supply-Chain-Manager kann erfolgreich auf frühere Erfahrungen zurückgreifen, um wiederkehrende Herausforderungen in der Lieferkette zu bewältigen, aber 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 verbundene Aktivitäten im Auge behalten werden. Zu diesen zusammenhängenden Aktivitäten oder Bereichen gehören:

• Kundennachfrage – Ein Einblick in die Nachfrage nach Produkten oder Rohstoffen ist notwendig, um einen funktionalen Lieferplan zu erstellen, der die Kundenwünsche erfüllt. Digitale Transformationswerkzeuge wie Software für die Nachfrageprognose 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 Leistung der Lieferkette ist. Diese Entwicklungen verdeutlichen auch, wie wichtig es ist, einen robusteren Prozess zur Bestimmung des Beschaffungsbedarfs zu entwickeln, der sich nicht auf die traditionellen Beschaffungsvolumina und Daten zur Überprüfung der Lieferantenleistung stützt. Für eine optimierte Lieferkette müssen Unternehmen ein vorausschauendes Risikomanagement entwickeln, das sich mit störenden Kräften auseinandersetzt, sowie die Fähigkeit, Kostenmodelle und Lagerkapazitäten zu bewerten, um sicherzustellen, dass die beschafften Artikel ordnungsgemäß gelagert werden.
• Lagerkapazität – Die Handhabung von Beständen und der Transport von Materialien oder Fertigprodukten 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 schweren Geräten. 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 lagerbezogener Daten eingesetzt werden.
• Transport – Der Transport von Gütern ist ein zusammenhängender Bereich, der eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der Wirksamkeit eines Lieferkettenplans spielt. Heutzutage nutzen Speditions- und Kurierunternehmen Flottenmanagementlösungen, um Daten wie den Kraftstoffverbrauch, die zurückgelegte Strecke, die geografische Position der Lkw und die Umweltbedingungen im Lkw 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-Datensätze bieten nicht mehr die nötige Dynamik, um die komplexen Lieferketten des modernen Zeitalters zu optimieren – hier kommt die Software für die digitale Transformation ins Spiel.

Simulationsmodellierungssoftware, ERP und der Digitale Zwilling bieten Herstellern, Zulieferern und Lagermanagern leistungsstarke Werkzeuge zur Auswertung von Lieferkettendaten mit dem Ziel der Optimierung. 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 Produktionsstätten, 2 Raffinerien, zwei Dichterterminals und einem Liefernetzwerk in ganz Brasilien. Das Unternehmen kämpfte mit der Reduzierung des Kapitalaufwands für die Lieferung von Zuckerrohrrückständen an seine Produktionsanlagen.

Um die Betriebskosten der Lieferkette zu senken, entwickelte Cosan ein diskretes Ereignissimulationsmodell zur Analyse der Dynamik und der Engpässe beim Transport von Rohstoffen und zur Erhöhung der Kapazität der an die Produktionsanlagen gelieferten Rohstoffe. 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 Vertriebszentren ein zusammenhängender Bereich, der die Leistung der Lieferkette 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 an Materialien, die aus 324 SKUs besteht, die schwankende Nachfrage, die Schichtstunden pro Mitarbeiter, den Lagerraum usw. Die Analyse des Lagerprozesses ergab, dass eine angemessene Personalbesetzung und eine verbesserte Kapazität die Zeit für die Ladungsvorbereitung um ca. 15 % reduzieren würde.

Diese Beispiele verdeutlichen, wie wichtig die Erfassung zusammenhängender Datensätze aus der Lieferkette eines Unternehmens und die Anwendung von Analysetechnologien zur Entwicklung optimierter Managementpläne sind. 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.