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Q&A: Wie kann Business Intelligence die Supply Chain optimieren?

von Redaktion

In wettbewerbsintensiven und volatilen Märkten müssen Unternehmen stets in Bewegung bleiben, um kostenschonend und damit wettbewerbsfähig zu wirtschaften. Die Nutzung innovativer Methoden wie Business Intelligence (BI) kann ein wertvoller Ansatz sein, diesen Ansprüchen gerecht zu werden. Chris Hartmann, Teamlead Business Intelligence bei Hermes International erklärt, wie Sie auf Basis von BI Ihre Lieferkette optimieren.

Business Intelligence in der Supply Chain

In unserem Beitrag „Datenschätze heben – mit Business Intelligence“ haben wir bereits erläutert, dass Business Intelligence Ihnen im Supply Chain Management die Möglichkeit bietet, sämtliche im Liefernetzwerk verfügbaren Daten zusammenzuführen, zu visualisieren und zu interpretieren. Aus der unüberschaubaren Ressource „Big Data“ entstehen durch BI transparente und praxisrelevante Informationen, die Verantwortlichen dabei helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

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Chris Hartmann, Teamlead Business Intelligence bei Hermes International.

Mit BI die Supply Chain optimieren

Doch wie können Unternehmen die Daten ihrer Supply Chain aktiv nutzen? Und wie kann BI die Abläufe in der Supply Chain optimieren? Diese Fragen beantwortet Chris Hartmann, Teamlead Business Intelligence bei Hermes International, einem Geschäftsbereich von Hermes Germany.

Business Intelligence hat in Verbindung mit Analysen und Reporting einen stetig wachsenden Stellenwert: Entscheider*innen streben es aufgrund einer insgesamt wachsenden Komplexität an, mehr datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und angemessen zu planen. Mit den Anwendungsfällen steigt der Bedarf an stabiler, performanter BI-Infrastruktur. Wir bei Hermes International haben auf die wachsende Nachfrage reagiert und in den vergangenen zwei Jahren auf Basis von Microsoft-Technologie (Azure und Power BI) die eigene BI & Reporting- Infrastruktur vorangetrieben. Ein wesentlicher Schritt war dabei der Wechsel von statischen, meist Excel-basierten Reportings bzw. Auswertungen hin zu einem dynamischen Web-Reporting. Inzwischen stellen wir unseren Kund*innen über unser Reporting-Portal diverse Berichte, Dashboards und Analysen bereit. Darüber hinaus stehen in einem speziellen Kundendashboard alle wesentlichen Informationen zu Sendungsmengen, Laufzeiten, Rechnungsdaten oder CO2 Werten zur Verfügung. Auch operativere Tools wie Container-Übersichten anhand von GPS-Daten liegen vor. Gerade letzteres erweist sich für unsere Kunden als außerordentlich wichtige Funktion, durch diese Transparenz können Lieferverzögerungen festgestellt und Lagereingänge entsprechend geplant werden.

Weitere Beiträge

BI & Reporting: Handlungsempfehlungen für das Business ableiten

Generell ist es wichtig zu wissen, dass unter dem Begriff Business Intelligence je nach Unternehmen verschiedenste Anwendungen verstanden werden. Häufig werden diese mit dem Begriff Reporting oder operativen Funktionen vermischt. Dabei fokussiert sich BI & Reporting auf aggregierte Kennzahlen oder Metriken, die für bestimmte Geschäftsbereiche, Kunden etc. ausgewertet werden. Hierbei werden Entwicklungen, Muster, Trends oder andere steuerungsrelevante Informationen transparent dargestellt und so Handlungsempfehlungen für das Business abgeleitet. Das ist nicht zu verwechseln mit der Analyse von Einzelaufträgen oder Fällen, die idealerweise direkt im operativen Supply Chain Management System getrackt werden.

Wollen Sie also wissen, ob sich ein dedizierter Container verspätet, so liefert diese Information das SCM.

Wollen Sie hingegen prüfen, ob bestimmte Tradelanes pünktlich oder unpünktlich laufen, können Sie diese Daten aggregiert in dem entsprechenden Report analysieren. Der Business Intelligence Part verknüpft die zur Verfügung stehenden Daten aus diversen Quellen oder Systemen und unterstützt neben angereicherter Businesslogik auch bei der Klärung der Frage, ob Sie beispielsweise bestimmte Verspätungen bei künftigen Sendungen erwarten müssen.

 

Ausbau in Richtung Data Science und Machine Learning

Besonders spannend wird es, wenn wir für eine Prognose nicht nur die historischen internen Daten aus unseren Abwicklungsprozessen nutzen, sondern diese um weitere Einflussfaktoren wie Wetterlage, Wirtschaftsentwicklung oder andere Parameter ergänzen. So sind wir imstande, noch exaktere Vorhersagen zu treffen. Ein Ausbau in Richtung Data Science und Machine Learning ist hierbei in aller Munde. Hierzu benötigt man das erwähnte Fundament aus einer stabilen und vor allem sehr guten Datenqualität innerhalb der eigenen Systeme.

Dabei mangelt es selten an Informationen und Daten – die Kunst ist es, die richtigen Daten an der richtigen Stelle zu nutzen und daraus Handlungen abzuleiten. Um dies zu schaffen, wird der Trend mehr dezentrale Arbeit mit Daten erfordern. Beispielsweise durch den Wechsel von „Self-Service Reporting“ zu „Self-Service BI“ in Unternehmen, wo aus performanten, konsistenten Datenmodellen die richtigen Auswertungen und Analysen entstehen.

Sie fragen – wir antworten

Sie haben auch Fragen an die Kolleg*innen von Hermes International oder Beitragswünsche an die Redaktion? Dann senden Sie uns gerne eine E-Mail an fragen@hermes-supply-chain-blog.com. Die Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten erfolgt im Einklang mit unseren Datenschutzhinweisen.

In unserem Beitrag „Business Intelligence: Clevere Tools für die Supply Chain“ gehen wir auf konkrete BI-Anwendungsbeispiele und Tools für Ihr SCM ein. Hier kommen Sie direkt zum Beitrag!

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