Lieferketten erzeugen in der Regel riesige Datenmengen. Die Lieferkette-Analyse hilft, all diese Daten sinnvoll zu nutzen, indem sie Muster aufdeckt und Erkenntnisse gewinnt. Diese Erkenntnisse können Unternehmen dabei helfen, die Qualität, Lieferung, Kundenerfahrung und letztendlich die Rentabilität ihrer Produkte zu verbessern.
Was sind Analysen?
Die Analyse steht für die Fähigkeit, datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage einer Zusammenfassung relevanter, vertrauenswürdiger Daten zu treffen, wobei häufig Visualisierungen in Form von Grafiken, Diagrammen und anderen Mitteln verwendet werden.
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Zu den verschiedenen Arten von Lieferkettenanalysen gehören:
Beschreibende Analyse
Bietet Transparenz und eine Single-Source-of-Truth (SSOT) in der gesamten Lieferkette, für interne und externe Systeme und Daten.
Vorhersageanalysen
Hilft einem Unternehmen, das wahrscheinlichste Ergebnis oder zukünftige Szenario und dessen geschäftliche Auswirkungen zu verstehen. Mithilfe vorausschauender Analyse können Sie beispielsweise Störungen und Risiken prognostizieren und minimieren.
Präskriptive Analyse
Hilft Unternehmen bei der Lösung von Problemen und bei der Zusammenarbeit für maximalen Geschäftswert. Hilft Unternehmen bei der Zusammenarbeit mit Logistikpartnern, um Zeit und Aufwand bei der Behebung von Störungen zu reduzieren.
Kognitive Analysen
Hilft einem Unternehmen, komplexe Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten – so, wie eine Person oder ein Team von Personen auf eine Frage antworten würde. Es hilft Unternehmen, ein komplexes Problem oder eine komplexe Frage zu durchdenken, z. B. „Wie können wir X verbessern oder optimieren?“
Anwendung kognitiver Technologien
Die Lieferkettenanalyse ist auch die Grundlage für die Anwendung kognitiver Technologien, wie z. B. künstlicher Intelligenz (KI), auf den Lieferkettenprozess. Kognitive Technologien verstehen, denken, lernen und interagieren wie ein Mensch, aber mit einer enormen Kapazität und Geschwindigkeit.
Diese fortschrittliche Form der Supply-Chain-Analyse läutet eine neue Ära der Lieferkette-Optimierung ein. Sie kann automatisch große Datenmengen durchsuchen, um einem Unternehmen zu helfen, sein Forecasting zu verbessern, Ineffizienzen zu erkennen, besser auf Kundenbedürfnisse zu reagieren, Innovation zu verfolgen und bahnbrechende Ideen zu verfolgen.
Die Lieferkette-Analyse unterstützt Unternehmen dabei, intelligentere, schnellere und effizientere Entscheidungen zu treffen. Zu den Vorteilen gehört Folgendes:
Kosten senken und Margen verbessern
Greifen Sie auf umfassende Daten zu, um einen kontinuierlichen integrierten Planungsansatz und Echtzeiteinblick in die verteilten Daten zu erhalten, was die betriebliche Effizienz und umsetzbare Erkenntnisse fördert.
Risiken besser verstehen
Lieferkettenanalyse identifiziert bekannte Risiken und hilft bei der Vorhersage zukünftiger Risiken, indem Muster und Trends in der gesamten Lieferkette erkannt werden.
Erhöhen Sie die Genauigkeit der Planung
Durch die Analyse von Kundendaten können Lieferkettenanalysen einem Unternehmen helfen, die zukünftige Nachfrage besser vorherzusagen. Es hilft einer Organisation bei der Entscheidung, welche Produkte minimiert werden können, wenn sie weniger rentabel sind, oder zu verstehen, welche Kundenbedürfnisse nach der ersten Bestellung bestehen werden
.Aufbau einer optimierten Lieferkette
Mit Lieferkettenanalysen können Unternehmen Lager, Partnerreaktionen und Kundenbedürfnisse überwachen und so fundiertere Entscheidungen treffen.
Bereiten Sie sich auf die Zukunft vor
Unternehmen bieten jetzt Advanced Analytics für das Lieferkettenmanagement an. Advanced Analytics kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten, um Unternehmen einen Edge zu verschaffen, indem sie sicherstellen, dass Warnmeldungen rechtzeitig eintreffen, damit sie optimale Entscheidungen treffen können. Advanced Analytics kann auch Korrelationen und Muster zwischen verschiedenen Quellen aufbauen, um Warnungen bereitzustellen, die Risiken zu geringen Kosten und mit geringeren Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit minimieren.
Da Technologien wie KI in der Lieferketteanalyse immer häufiger zum Einsatz kommen, entstehen umfassende neue Vorteile für Unternehmen. Informationen, die bisher aufgrund der Beschränkungen bei der Analyse von Daten in natürlicher Sprache nicht verarbeitet wurden, können nun in Echtzeit analysiert werden. KI kann Daten aus verteilten Quellen, Silos und Systemen schnell und umfassend lesen, verstehen und korrelieren.
Sie liefert dann auf der Grundlage der Interpretation der Daten Echtzeitanalysen. Unternehmen werden über eine weitaus umfassendere Lieferkettenintelligenz verfügen. Sie werden effizienter und Unterbrechungen werden vermieden – und zudem werden neue Geschäftsmodelle unterstützt.
Die Lieferkette ist das am leichtesten zu erkennende „Gesicht“ eines Unternehmens für Kunden und Verbraucher. Je besser ein Unternehmen bei der Analyse seiner Supply Chain ist, desto besser schützt es seinen geschäftlichen Ruf und seine langfristige Nachhaltigkeit.
In The Thinking Supply Chain identifiziert Simon Ellis von IDC die fünf „Cs“ der effektiven Lieferkette-Analyse der Zukunft:
Hauptmerkmale einer effektiven Lieferkettenoptimierung sind:
Zugriff auf unstrukturierte Daten aus sozialen Medien, strukturierte Daten aus dem Internet der Dinge (IoT) sowie traditionellere Datensätze, die über herkömmliche ERP- und B2B-Integrationstools verfügbar sind, ermöglicht es Unternehmen, die bereits hervorragend laufenden Aspekte von denjenigen zu unterscheiden, die noch optimiert werden sollten.
Zur Verbesserung der Zusammenarbeit mit Lieferanten werden zunehmend cloudbasierte E-Commerce-Netzwerke eingesetzt, durch die mehrere Unternehmen kooperieren und an der Supply Chain mitwirken können. Da mehrere Unternehmen in einer Supply Chain zu einem großen Ganzen beitragen, sollten sie auch entsprechend zusammenarbeiten, um Prozesse zu optimieren und auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten.
Die Lieferkette muss ihre Systeme vor Cyber- und Hackerangriffen schützen, was ein unternehmensweites Anliegen sein sollte.
Die KI-Plattform wird zum Kontrollturm der modernen Lieferkette, indem sie Entscheidungen und Maßnahmen in der gesamten Lieferkette sammelt, koordiniert und durchführt. Der größte Teil der Lieferkette ist automatisiert und selbstlernend.
Die Analyse-Funktionen müssen mit Daten in Echtzeit skaliert werden. Die Erkenntnisse werden umfassend und schnell sein. Latenz ist in der Lieferkette der Zukunft inakzeptabel.
In der Vergangenheit beschränkte sich die Analyse der Lieferkette hauptsächlich auf statistische Analysen und quantifizierbare Leistungsindikatoren für die Bedarfsplanung und -prognose. Die Daten wurden in Tabellen gespeichert, die von verschiedenen Teilnehmern innerhalb der Lieferkette stammten.
In den 1990er Jahren führten Unternehmen elektronische Datenaustausch- (EDI) und ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) ein, um Informationen zwischen Partnern in der Lieferkette zu verbinden und auszutauschen. Diese Systeme ermöglichten einen einfacheren Zugang zu Daten für die Analyse und unterstützten Unternehmen bei der Konzeption, Planung und forecasting.
In den 2000er Jahren begannen Unternehmen, sich Business Intelligence und prädiktiven Analysesoftwarelösungen zuzuwenden. Diese Lösungen halfen Unternehmen dabei, genauere Informationen über die Leistung ihrer Lieferkettennetzwerke zu gewinnen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Netzwerke zu optimieren.
Die Herausforderung besteht heute darin, wie Unternehmen die riesigen Datenmengen, die in ihren Lieferkettennetzwerken erzeugt werden, am besten nutzen können. Im Jahr 2017 konnte eine typische Lieferkette auf 50-mal mehr Daten als noch fünf Jahre zuvor zugreifen.¹ Allerdings wurde weniger als ein Viertel dieser Daten analysiert. Während etwa 20 % aller Lieferkettendaten strukturiert sind und leicht analysiert werden können, sind 80 % der Lieferkettendaten unstrukturierte oder Dark Data.² Heutige Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, diese Dark Data bestmöglich zu analysieren.
Studien deuten darauf hin, dass Technologie oder künstliche Intelligenz die nächste Grenze in der Lieferkette-Analyse ist. KI-Lösungen gehen über die Informationsspeicherung und Automatisierung hinaus. KI-Software kann menschenähnlich denken, argumentieren und lernen. Sie kann auch enorme Mengen an Daten und Informationen verarbeiten – sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten – und Zusammenfassungen und Analysen dieser Informationen im Handumdrehen bereitstellen.
IDC schätzt, dass bis 2020 50 % aller Unternehmenssoftware Cognitive-Computing-Funktionen enthalten wird.³ KI bietet nicht nur eine Plattform für die leistungsstarke Korrelation und Interpretation von Daten aus verschiedenen Systemen und Quellen, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, Daten und Informationen aus der Lieferkette in Echtzeit zu analysieren. In Verbindung mit aufkommenden Blockchain-Technologien werden Unternehmen in Zukunft in der Lage sein, Ereignisse proaktiv zu prognostizieren und vorherzusagen.
Da die Analyse der Lieferkette immer komplizierter wird, wurden viele Arten von Software entwickelt, um die Leistung der Lieferkette zu optimieren. Softwareprodukte decken die ganze Bandbreite ab – von der zeitnahen und genauen Bereitstellung von Informationen über die Lieferkette bis hin zur Überwachung der Verkäufe.
IBM hat zum Beispiel viele Softwareprodukte für die Steigerung der Effektivität der Lieferkettenanalyse entwickelt, wobei einige der Software sogar KI-Technologien nutzen. Dank der KI-Funktionen kann die Software für die Lieferkette tatsächlich einen ständig schwankenden Produktionsfluss erlernen und sogar die Notwendigkeit von Änderungen vorhersehen.
Entdecken Sie Erfahrungen von Kunden, die den Einfluss der Lieferkettenanalyse demonstrieren
Fleetpride & Cresco International transformieren Supply Chain Management mit IBM Analytics
FleetPride hat sich mit Cresco International zusammengetan, um deskriptive, prädiktive und präskriptive Analyselösungen von IBM zu implementieren, die den Managern der Lieferkette neue Einblicke in die Abläufe ermöglichen.
Ressourcen
Beziehen Sie Ihre Lieferanten ein und optimieren Sie Ihre Berechnungen der Scope-3-Kategorie-1-Emissionen, um die Berichterstellungsanforderungen zu erfüllen und die Leistung zu optimieren.
Nutzen Sie die Supply-Chain-Lösungen von IBM, um Störungen zu minimieren und belastbare, nachhaltige Initiativen aufzubauen.
Schaffen Sie KI-fähige, nachhaltige Lieferketten mit den Supply-Chain-Consulting-Services von IBM.
Fußnoten
¹ „The Path to a Thinking Supply Chain“, Simon Ellis, John Santagate, IDC Technology Spotlight, Aug. 2018.
² „The AI journey: Artificial intelligence and the supply chain“, IBM Watson Supply Chain.
³ „Creating a thinking supply chain for the cognitive era“, Matt McGovern, Watson Customer Engagement, 27. März 2017.