Das digitale Supply Chain Management repräsentiert einen Paradigmenwechsel in der Gestaltung und Steuerung von Lieferketten. Um die Herausforderungen und die Komplexität der heutigen Wertschöpfungsketten zu bewältigen, setzen Unternehmen verstärkt auf innovative Technologien und analythische Werkzeuge. Auf diese Weise können sie mitunter die gesamte Supply Chain in Echtzeit überwachen und unmittelbar auf Veränderungen reagieren. In unserem Blogbeitrag erklären wir, wie das digitale SCM die operativen Abläufe verändert und welche Rolle Predictive Analytics dabei spielt.
Die Lieferkette als dynamisches, datengesteuertes System
Ein digitales Supply Chain Management basiert auf Echtzeit-Kommunikation und Kollaboration und arbeitet mit einer vollständig vernetzten und datengesteuerten Lieferketteninfrastruktur. Mithilfe von Echtzeitdaten durch IoT, KI, Maschinelles Lernen oder Big-Data-Analysen wird der gesamte Lebenszyklus von Produkten oder Dienstleistungen digital abgebildet und bewertet, gesteuert, optimiert und überwacht. Die Konnektivität zwischen den verschiedenen Supply-Chain-Akteuren wie Hersteller, Lieferanten, Logistikdienstleistern oder Einzelnhändlern ermöglicht es, die Transparenz und Effizienz entlang der Lieferkette zu erhöhen und die Reaktionsfähigkeit an veränderte Marktbedingungen zu verbessern.
Digitales SCM zeichnet sich durch verschiedene Kernelemente aus:
- Es setzt auf fortschrittliche Plattformen und Softwarelösungen.
- Es stellt einen nahtlosen Informationstausch zwischen Herstellern, Lieferanten und Kunden her.
- Es sammelt Daten und analysiert diese.
- Es identifiziert frühzeitig potenzielle Risiken und informiert über Verspätungen oder Zwischenfälle.
- Es erhöht die Transparenz und ermöglicht eine Überwachung der Lieferkettenaktivitäten in Echtzeit.
- Es automatisiert Prozesse.
Der digitale Wandel umfasst inzwischen alle Bereiche der Lieferkette. Die zunehmende Menge an Transaktionen und die steigenden Ansprüche der Verbraucher stellt die Logistikbranche vor die Herausforderung, ihre Flexibiltiät, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit zu erhöhen. Verantwortliche brauchen folglich innovative Lieferlösungen, um den gegenwärtigen Erwartungen der Kunden gerecht zu werden. Im Fokus stehen dabei verlässliche Lieferzeiten, Echtzeit-Tracking der Waren, schnelle Abwicklungsprozesse von Retouren und eine engmaschige Kommunikation mit allen Stakeholdern. Kurz: Lieferketten verwandeln sich in dynamische, datengesteuerte Systeme.
Schlüsselmerkmal des digitalen SCM: Predictive Analytics
Die Datenvielzahl entlang der Lieferkette bildet die Grundlage für die Arbeit mit einem digitalen SCM. Um aus ihnen sinnvolle Erkenntnisse für strategische Entscheidungen ziehen zu können, müssen sie entsprechend verarbeitet werden. Hier wird Predictive Analytics zunehmend zu einem Schlüsselmerkmal. Das Verfahren basiert auf der Kombination von Datenanalyse und Maschinellem Lernen und ermöglicht es, historische Daten zur Vorhersage zukünftiger Trends, Ereignisse oder Nachfragefluktuationen zu nutzen. So können Verantwortliche Risiken besser managen und maßgeschneiderte Strategien entwickeln, die auf fundierten Prognosen basieren, statt sich auf retrospektive Analysen zu verlassen.
Neben dem Risikomanagement kann die prognostische Analytik für viele Bereichen im digitalen SCM genutzt werden:
- Das Transportmanagement unterstützt Predictive Analytics beispielsweise, indem sie die effizientesten Transportrouten identifiziert, Leerfahrten minimiert und dadurch Treibstoffkosten und Emissionen senkt.
- Im Anlagenmanagement und in der Logistik kann das Verfahren zur Vorhersage von Wartungsbedarf verwendet werden, um ungeplante Ausfallzeiten zu verhindern und die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern.
- Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen deren Vorlieben und Erwartungen besser verstehen und auf dieser Grundlage personalisierte Angebote und Services anbieten.
- Auch die Feinabstimmung der Bestandsverwaltung kann mit der Integration von Predictive Analytics in das SCM optimiert werden. Durch Vorhersagen darüber, welche Produkte und Mengen zu welchem Zeitpunkt verfügbar sein müssen, kann der Lagerbestand entsprechend angepasst werden. Dies verhindert Überbestände, reduziert den Kapitalbedarf und verringert das Risiko von Engpässen oder Ausverkäufen.
Durch den Einsatz von Maschinellem Lernen und hochentwickelten Algorhytmen ist die vorausschauende Analyse in der Lage, sich kontinuierlich zu verbessern und immer präzisere Prognosen zu erstellen. Auf der Grundlage von sich wandelnden Marktbedingungen passt sich das Verfahren immer neuen Anforderungen flexibel an. Auf diese Weise erhalten Unternehmen fortlaufend wertvolle Einblicke in die verschiedenen Lieferkettenprozesse, die es ihnen ermöglichen, besser und schneller auf neue Situationen zu reagieren.
Die Synergie von Nachhaltigkeit und Digitalisierung im SCM
Aus der verstärkten Datennutzung und der dadurch neu gewonnenen Transparenz ergeben sich weitere Vorteile, die Unternehmen strategisch für sich nutzen können, um auch nachhaltigere und umweltbewusstere Entscheidungen zu treffen. Umfangreiche Datenströme, die in Echtzeit erfasst und analysiert werden, bieten die Möglichkeit, die Umweltauswirkungen der operativen Prozesse zu quantifizieren und zu überwachen. Indem Transportrouten optimiert und Leerfahrten reduziert werden, lässt sich der CO2-Ausstoß senken. Ressourcenverschwendung kann mit effizienten Bestandsmanagementlösungen entgegengewirkt werden.
Nicht zuletzt fördern digitale Plattformen und Vernetzungen die Zusammenarbeit entlang der Lieferkette. Dies erleichtert die Einhaltung von Nachhaltigkeitsstandards und gesetzlichen Vorgaben – Unstimmigkeiten oder Verstöße gegen Richtlinien, ethische Praktiken oder soziale Verantwortung werden durch eine End-to-End-Sichtbarkeit der Supply Chain schneller identifiziert. Dies erspart den Unternehmen nicht nur unter Umständen empfindliche Geldstrafen, sondern schafft auch Handlungsspielraum für strategische Anpassungen und Verbesserungen. In diesem Zusammenhang können auch die Nachhaltigkeitsleistungen der Lieferanten stets aufs Neue überpüft und bewertet werden: Das schafft einen konstanten Anreiz für die Einhaltung von ökologischen und sozialen Standards.
Fazit: Proaktiv reagieren statt reaktiv agieren – mit einem digitalen SCM
Das digitale SCM spielt bei heutigen Warenbewegungen eine entscheidende Rolle. Es steigert nicht nur die Effizienz der Lieferkettenprozesse, sondern entfaltet auch eine transformative Kraft, die die Art und Weise, wie Unternehmen operieren, grundlegend verändert. Die Nutzung von Daten und fortschrittlichen Technologien steigert die Transparenz und ermöglicht eine präzise Planung und Steuerung der Supply-Chain-Aktivitäten: Mithilfe von Predictive Analytics können Verantwortliche die gesammelten Daten auswerten und nutzen, um proaktiv auf potenzielle Herausforderungen zu reagieren, statt reaktiv auf Störungen zu agieren, die bereits eingetreten sind. Das gilt auch die Einhaltung von Nachhaltigkeitskriterien. Mit einem intelligenten SCM gelingt es Unternehmen, ihre Prozesse und Ressourcennutzung genauer zu analysieren und gebenenfalls nachzusteuern, was nicht nur ökologische, sondern auch finanzielle Vorteile bietet. Die kontinuierliche Optimierung der Prozesse trägt somit zu langfristiger Wettbewerbsfähigkeit und Resilienz bei.