Lieferkettenanalyse: Beispiele, Anwendungen und Anwendungsfälle

Lieferketten generieren riesige Datenmengen. Durch die Zusammenführung aller Daten erhalten Unternehmen ein klareres Bild ihrer Abläufe und der Bereiche, in denen Änderungen erforderlich sein könnten.

In der Praxis hilft die Lieferkettenanalyse den Teams zu verstehen, was entlang der Lieferkette passiert, warum und was als Nächstes passieren könnte. Dieser Ansatz ermöglicht es, im Voraus zu planen, anstatt auf Probleme zu reagieren, nachdem sie auftreten. Beispielsweise können Analysen Nachfragemuster aufzeigen, Verzögerungen bei Lieferzeiten hervorheben, Lieferantenrisiken identifizieren oder zeigen, wo die Lagerbestände zu hoch oder zu niedrig sind.

Der gleiche grundlegende Ansatz gilt für die meisten Entscheidungen in der Lieferkette: Nutzen Sie Datenanalyse zur Bewertung der Leistung, analysieren Sie die Ursachen von Problemen oder Ineffizienzen, prognostizieren Sie zukünftige Bedingungen und bestimmen Sie die beste Vorgehensweise.

Die Daten können aus vielen Quellen stammen, darunter Enterprise-Ressourcen-Planungssysteme (ERP), Lager- und Transportsysteme, Internet der Dinge (IoT) Sensoren, Verkaufsaufzeichnungen, Lieferantenberichte und externe Marktdaten. Die Zusammenführung aller Daten ermöglicht es Unternehmen, ihre täglichen Abläufe zu verbessern und sich gleichzeitig auf langfristige Veränderungen im Lieferkettennetzwerk vorzubereiten.

Zu den gängigen Anwendungsfällen für die Lieferkettenanalyse gehören:

• Nachfrageprognose und Bestandsverwaltung
• Leistungsüberwachung und Risikomanagement der Lieferanten
• Transport- und Logistikoptimierung
• Lagerverwaltung
• Durchgängige Supply-Chain-Transparenz
• Beschaffung und Einkauf
• Nachhaltigkeit-Tracking und Emissionsberichterstattung

Das moderne Lieferkettenmanagement ist unglaublich komplex. Globale Lieferketten erstrecken sich oft über viele Länder, umfassen Dutzende (oder Hunderte) von Zulieferern und werden von Schwankungen bei Nachfrage, Kapazität, Preisgestaltung und geopolitischen Bedingungen beeinflusst.

Die Verwaltung dieser Systeme ohne fortgeschrittene Datenanalyse-Funktionen ist schwierig. Forschungen zeigen, dass Führungskräfte in der Lieferkette zunehmend auf datengestützte Erkenntnisse angewiesen sind, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Laut einer Studie von IBM (PDF) betrachten CEOs inzwischen die Leistung der Lieferkette, einschließlich Resilienz und Betriebseffizienz, als ihre größte Herausforderung. Weitere Forschung zeigt, dass erhebliche Unterbrechungen der Lieferkette Unternehmen im Laufe eines Jahrzehnts bis zu 45% des Jahresgewinns kosten können.

Aus diesem Grund investieren viele Organisationen in bessere Datenanalysen ihrer Lieferkette, einschließlich Technologien und Tools, die Echtzeit- und On-Demand-Ansichten sowie prädiktive Prognosefunktionen bieten. Eine Studie zeigt, dass Unternehmen, die KI-gestützte Analysen und Tools zur umfassenden Transparenz der Lieferkette einsetzen, ihre Fähigkeit, Störungen zu antizipieren und darauf zu reagieren, erheblich verbessern können.

Da die Lieferketten immer komplexer werden und immer mehr Stakeholder einbeziehen, wird die Lieferkettenanalyse sowohl zu einem Berichterstellungsinstrument als auch zu einem wichtigen Mittel, um Risiken zu managen und die betriebliche Effizienz zu verbessern.

Lieferkettenanalysen werden oft in vier Haupttypen unterteilt. Jede dieser Fragen beantwortet eine andere Frage zur Leistungsfähigkeit der Lieferkette und zu den zu ergreifenden Maßnahmen:

1. Deskriptive Analyse: Die deskriptive Analyse untersucht, was bereits geschehen ist. Es verwendet historische Daten, um Metriken wie Bestand, Arbeitseinsatz und Lieferzeiten zu verfolgen und bietet so einen grundlegenden Überblick über die Abläufe.
2. Diagnostische Analyse: Die diagnostische Analyse vergleicht Daten aus verschiedenen Quellen, um zu verstehen, warum es zu Verzögerungen oder Engpässen kam. Dieser Schritt ist wichtig, um Probleme zu lösen, anstatt nur darauf zu reagieren.
3. Vorausschauende Analyse: Vorausschauende Analyse nutzt statistische Modelle und maschinelles Lernen, um Nachfrage, Lieferzeiten und potenzielle Störungen zu prognostizieren, damit die Teams vorausplanen können.
4. Präskriptive Analyse: Die präskriptive Analyse kombiniert Prognosen mit Optimierungsmodellen, um Empfehlungen für zu ergreifende Maßnahmen abzugeben. Sie wird häufig durch künstliche Intelligenz unterstützt und dient der Effizienzsteigerung und Kostenoptimierung.

Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, im maschinellen Lernen und in der Automatisierung erweitern das Potenzial, was Organisationen mit Lieferkettenanalysen erreichen können. Moderne Analyseplattformen können größere Datensätze verarbeiten, genauere Prognosen erstellen und schnellere Entscheidungen in der gesamten Lieferkette unterstützen. Eine IBM-Studie fand heraus, dass Unternehmen mit höheren Investitionen in KI für ihre Lieferkettenabläufe ein um 61 % höheres Umsatzwachstum verzeichnen als ihre Mitbewerber.

• KI-gestützte Prognosen und Bedarfsermittlung: Die traditionelle Bedarfsprognose basierte auf historischen Daten und manueller Planung. Modelle für KI-gestützte Prognosen nutzen eine größere Bandbreite an Eingaben, darunter Echtzeit-Verkaufsdaten, E-Commerce-Aktivitäten, Marktsignale, Wetterdaten und Wirtschaftsindikatoren. Diese Modelle werden kontinuierlich aktualisiert, sodass Unternehmen die Nachfrage detaillierter prognostizieren können.

• IoT und Transparenz in der Lieferkette in Echtzeit: Das Wachstum von Geräten im Internet der Dinge (IoT) hat es ermöglicht, Echtzeitdaten von Lieferungen, Lagereinrichtungen, Produktionssystemen und Lieferfahrzeugen zu sammeln. Mit der richtigen Integration in eine Analyseplattform für die Lieferkette können Unternehmen ihre Bestände überwachen, Sendungen verfolgen und Verzögerungen erkennen, sobald sie auftreten.

• Digitale Zwillinge und Simulation: Einige Analyseplattformen unterstützen mittlerweile digitale Zwillinge, also virtuelle Modelle eines Lieferkettennetzwerks. Diese Modelle und Datenvisualisierungen ermöglichen es Unternehmen, Änderungen zu simulieren (z. B. das Hinzufügen eines Vertriebszentrums oder den Lieferantenwechsel), bevor sie reale Entscheidungen treffen. Dieser Ansatz hilft Führungskräften in der Lieferkette, Abwägungen zwischen Rentabilität, Geschwindigkeit und Servicequalität bei geringerem operativem Risiko zu bewerten.

• Natural Language Analytics und generative KI: Generative KI macht Lieferkettendaten benutzerfreundlicher. Natürliche Sprachschnittstellen ermöglichen es Nutzern, Fragen zur Leistung der Lieferkette zu stellen, ohne komplexe Abfragen schreiben zu müssen, und KI-Assistenten können automatisch Anomalien oder Trends in Dashboards und Berichten hervorheben. Dieser Prozess verkürzt die Zeit, die benötigt wird, um aus Daten konkrete Handlungsempfehlungen zu gewinnen.

• Automatisierung von Routineentscheidungen: Modelle für maschinelles Lernen werden auch eingesetzt, um Entscheidungen mit hohem Volumen zu automatisieren. Die Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, schneller auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren und gleichzeitig den manuellen Aufwand und die Fehlerquote zu reduzieren. Viele Enterprise-Analytics-Plattformen, einschließlich der IBM-Lieferkettenlösungen, integrieren KI und prädiktive Analysen direkt in Lieferketten-Workflows, um Echtzeit-datenbasierte Entscheidungen entlang der gesamten Lieferkette zu unterstützen.

Analysen sind für die Optimierung und Rationalisierung von Lieferkettenprozessen unerlässlich. Sie sind darauf angewiesen, dass Unternehmen eine gute Datenqualität und angemessene Datenverwaltungspraktiken aufrechterhalten.

Hier finden Sie wichtige Beispiele und Fallstudien für die Anwendung von Supply Chain Analytics.

Die Bedarfsprognose ist eine der häufigsten Anwendungen von Lieferkettenanalysen. Durch die Kombination historischer Verkaufsdaten mit Echtzeitsignalen wie Werbeaktionen, Saisonalität und Markttrends können Unternehmen bessere Bestände aufrechterhalten und Fehlbestände oder Warenüberschüsse vermeiden.

Für Einzelhändler, die eine große Anzahl von Artikeln (SKUs) in ihren Filialen und E-Commerce-Kanälen verwalten, ermöglichen KI-gestützte Prognosemodelle detaillierte Vorhersagen und helfen den Planern, schneller auf sich ändernde Nachfrage zu reagieren.

So arbeitete beispielsweise der Sportartikelhersteller ANTA Group mit IBM zusammen, um die Bedarfsprognose und Bestandsplanung zu verbessern, da das rasante Wachstum manuelle Planungsmethoden erschwerte. Durch die Integration von Lieferketten-, Merchandising- und Verkaufsdaten in eine einheitliche Analyse- und Planungsumgebung erhielt das Unternehmen einen besseren Einblick in saisonale Nachfragemuster. Außerdem könnten sie die Produktion und den Bestand früher im Planungszyklus anpassen.

Lieferkette-Analyse hilft Unternehmen, die Leistung ihrer Lieferanten mit Metriken wie Liefertreue, Durchlaufzeiten, Fehlerraten und Vertragserfüllung zu verfolgen. Durch die Kombination interner Lieferkettendaten mit externen Datenquellen (wie z. B. Wetterwarnungen) können Unternehmen potenzielle Störungen frühzeitig erkennen und darauf reagieren, bevor diese den Betrieb beeinträchtigen.

Zum Beispiel arbeitete Dun & Bradstreet mit IBM zusammen, um D&B Ask Beschaffung zu entwickeln, ein KI-gestütztes Analysetool, das Beschaffungsteams einen umfassenderen Überblick über Lieferantenrisiken geben soll. Die Lösung kombiniert die globalen Geschäftsdaten von Dun & Bradstreet mit IBM watsonx® AI und Automatisierung, um Erkenntnisse in Echtzeit über den Zustand der Lieferanten, die Eigentümerstruktur und andere Risikofaktoren zu liefern.

Verkehrsanalysen nutzen Echtzeitdaten von Anbietern, GPS-Systemen und Verkehrsnetzen, um Routing, Terminplanung und Lastplanung zu verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, Kosteneinsparungen, Liefergeschwindigkeit und Serviceniveau in Einklang zu bringen und gleichzeitig Ineffizienzen im Logistikbetrieb zu reduzieren.

UPS nutzt beispielsweise in seinem ORION-Routingsystem und dem UPSNav-Tool fortschrittliche Analyse- und Optimierungsalgorithmen, um Lieferrouten und Verkehrsmuster zu analysieren und den Treibern so zu helfen, weniger Kilometer zurückzulegen. Das Unternehmen berichtete von erheblichen Kraftstoffeinsparungen und Effizienzsteigerungen als Ergebnisse des Einsatzes von Analyse zur Steuerung von Routenentscheidungen.

Unternehmen nutzen zunehmend Lieferkettenanalysen, um Emissionen, Energieverbrauch, Abfall und andere Nachhaltigkeitsmetriken zu verfolgen. Durch die Analyse dieser Daten zusammen mit Kosten- und Servicekennzahlen können Unternehmen Möglichkeiten zur Reduzierung der Umweltbelastung evaluieren.

Zum Beispiel ermöglicht das SmartWay-Programm der US-Umweltschutzbehörde (EPA)³ Nutzern, Informationen über Kraftstoff und Emissionen zu verfolgen und zu teilen. Diese Maßnahme hilft Unternehmen dabei, effizientere Transportmöglichkeiten zu finden.

Lieferkettenanalysen werden häufig zur Verbesserung des Lagerbetriebs eingesetzt. Durch die Analyse von Daten aus Lagersystemen, IoT-Geräten und Bestandsverfolgungstools können Lagerhäuser Fehler reduzieren und die Erfüllung verbessern. Echtzeitdaten sind besonders in großen Vertriebsumgebungen wichtig, wo kleine Verzögerungen oder Ungenauigkeiten die Lieferzeiten und die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen können.

So nutzen beispielsweise mit der IBM® Maximo Application Suite und Partnertools entwickelte digitale Lagerverwaltungslösungen Barcodes, automatisierte Datenerfassung und Echtzeit-Bestandsverfolgung, um die Genauigkeit und Effizienz der Lagerabläufe zu verbessern.

In vielen Lieferketten sind die Daten über verschiedene Systeme verteilt, sodass es schwer zu erkennen ist, was jenseits der direkten Lieferanten oder Lager geschieht. Lieferketteanalyse hilft dabei, diese Informationen zusammenzuführen, indem Daten aus ERP-Systemen, Transportanbietern, Bestandsystemen und Lieferantenportalen kombiniert werden, um einen einzigen, vollständigen Überblick über die Lieferkette zu erhalten. Mit besserer Sichtbarkeit können Teams Probleme früher erkennen.

IBM modernisierte beispielsweise seine eigene Lieferkette, indem Daten aus Planung, Beschaffung, Fertigung und Logistiksystemen in eine gemeinsame Analyseplattform integriert wurden. Mit einem klareren Überblick über Lagerbestände, Bestellungen und Lieferantenaktivitäten im globalen Netzwerk senkte IBMs Supply-Chain-Analyse-Lösung die Lieferkettenkosten um 160 Mio. USD und integrierte mehr Resilienz und Agilität.

Beschaffungs- und Sourcing-Analysen helfen Unternehmen dabei, die Preisgestaltung, Ausgabemuster und Beschaffungsrisiken von Lieferanten über verschiedene Kategorien von Rohstoffen und Komponenten hinweg zu bewerten. Durch die Verknüpfung von Beschaffungsdaten mit anderen Datensätzen können Unternehmen Kostentrends erkennen und die Leistung ihrer Lieferanten überwachen. Dieser Prozess ermöglicht es den Beschaffungsteams, fundiertere Entscheidungen hinsichtlich Verträgen und der Lieferantenauswahl zu treffen.

Eine Umfrage ergab, dass leistungsstarke Unternehmen rund ein Viertel ihrer Einkaufsmitarbeiter in Analyseteams einsetzen, was den Vorteil von Datenanalysefähigkeiten für diesen Geschäftsbereich nahelegt.

Die Einführung neuer Produkte ist mit Unsicherheiten verbunden. Mithilfe von vorausschauenden Analysen und Simulationstools können Lieferkette-Teams Nachfrageszenarien modellieren, Bestand planen und potenzielle Engpässe identifizieren, bevor die Produktion beginnt. Durch das Testen verschiedener Szenarien im Voraus können Unternehmen ihre Produktions-, Beschaffungs- und Vertriebspläne auf die erwartete Nachfrage abstimmen und das Risiko von Engpässen oder Überbeständen verringern.

Colgate-Palmolive gab beispielsweise an, digitale Zwillingssimulationen und KI-gestützte Analysen einzusetzen, um neue Produktideen zu testen und zu bewerten, wie sich Veränderungen der Nachfrage auf die Produktion und die Lieferkette auswirken könnten, bevor das Produkt auf den Markt gebracht wird.