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Was sind Lieferketten-Analysen?
Was sind Lieferketten-Analysen?
Analysen, die Faktoren wie Qualität, Bereitstellung, Kundenerlebnisse und letztlich die Rentabilität beeinflussen können
Analysen bieten die Möglichkeit, datengesteuerte Entscheidungen auf Basis einer Zusammenfassung relevanter, vertrauenswürdiger Daten zu treffen. Dabei kommen häufig Visualisierungen in Form von Grafiken, Diagrammen und anderen Methoden zur Anwendung.
In Lieferketten werden enorme Datenmengen generiert. Lieferketten-Analysen helfen, Aussagekraft in diese Daten zu bringen, Muster aufzudecken und Erkenntnisse zu generieren.
Es gibt verschiedene Arten der Lieferketten-Analyse:
Beschreibende Analyse
Bietet Transparenz und eine zentrale Wissensressource in der gesamten Lieferkette sowohl für interne als auch externe Systeme und Daten.
Vorhersageanalyse
Hilft Unternehmen, das wahrscheinlichste Ergebnis oder das künftige Szenario und dessen geschäftliche Auswirkungen zu verstehen. Mithilfe von Vorhersageanalysen können Sie beispielsweise Unterbrechungen und Risiken projizieren und abmildern.
Prescriptive Analytics
Hilft Organisationen, Probleme zu lösen und durch Zusammenarbeit maximalen Nutzen für das Unternehmen zu gewinnen. Verbessert die Zusammenarbeit mit logistischen Partnern, um Zeit- und Arbeitsaufwand für die Minimierung von Unterbrechungen zu reduzieren.
Cognitive analytics
Hilft Unternehmen, komplexe Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten – in der Art und Weise, wie eine Person oder ein Team auf eine Frage antworten könnte. Unterstützt Unternehmen auch dabei, einen komplexen Fehler/ein komplexes Problem im Detail zu durchdenken, wie zum Beispiel die Fragestellung „Wie können wir X verbessern oder optimieren?".
Anwendung kognitiver Technologien
Lieferketten-Analysen bilden die Grundlage für die Anwendung kognitiver Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) auf den Supply-Chain-Prozess. Kognitive Technologien verstehen, folgern, lernen und interagieren wie ein Mensch, jedoch mit enormer Kapazität und Geschwindigkeit.
Diese fortschrittliche Form der Supply-Chain-Analyse läutet eine neue Ära der Supply-Chain-Optimierung ein. Mit dieser Analyseform können automatisch große Datenmengen durchsucht werden. So können Unternehmen Prognosen verbessern, Ineffizienzen erkennen, besser auf Kundenanforderungen reagieren, Innovationen vorantreiben und bahnbrechende Ideen verfolgen.
Lieferketten-Analysen können einem Unternehmen helfen, intelligentere, schnellere und effizientere Entscheidungen zu treffen. Die Lösung bietet folgende Vorteile:
Erzielen einer signifikanten Kapitalrendite
Eine kürzlich durchgeführte Umfrage von Gartner ergab, dass 29 % der befragten Unternehmen durch Verwenden der Analyse sehr hohe ROI-Level erreicht haben, verglichen mit nur 4 %, die keinen ROI erzielt haben.
Risiken besser verstehen
Supply-Chain-Analysen können helfen, bekannte Risiken zu identifizieren und zukünftige Risiken durch Muster und Trends in der gesamten Lieferkette vorherzusagen.
Genauigkeit bei der Planung erhöhen
Durch die Analyse von Kundendaten können Supply-Chain-Analysen einem Unternehmen helfen, zukünftige Nachfragen besser vorherzusagen. Solche Analysen helfen Unternehmen bei der Entscheidung, welche Produkte reduziert werden können, wenn sie weniger rentabel werden, oder beim Verständnis, welche Anforderungen Kunden nach der Erstbestellung haben.
Schlanke Lieferketten erzielen
Unternehmen können mit Supply-Chain-Analysen Warenlagerprozesse, Reaktionen von Partnern und Kundenanforderungen überwachen und so fundiertere Entscheidungen treffen.
Vorbereitung auf die Zukunft
Unternehmen bieten nun auch erweiterte Analysen für das Supply-Chain-Management. Über erweiterte Analysen können strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeitet werden. So haben Unternehmen die Möglichkeit, Alerts rechtzeitig zu erhalten und optimale Entscheidungen zu treffen. Über diese Analysen können Korrelationen und Muster zwischen verschiedenen Quellen erkannt und auf dieser Basis Alerts ausgegeben werden. Dadurch lassen sich Risiken ohne großen Kostenaufwand und mit weniger Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit minimieren.
Da Technologien wie KI bei Supply-Chain-Analysen immer mehr Anwendung finden, können Unternehmen von zahlreichen weiteren Vorteilen profitieren. Informationen, die bisher aufgrund der Einschränkungen bei der Analyse natürlicher Sprache nicht verarbeitet wurden, können nun in Echtzeit analysiert werden. Durch die KI können Daten aus unterschiedlichen Quellen, Silos und Systemen schnell und umfassend gelesen, verstanden und korreliert werden.
Zudem können mithilfe der KI auch Echtzeitanalysen basierend auf der Interpretation der Daten erfolgen. Unternehmen stehen dadurch deutlich umfassendere Informationen zur Lieferkette zur Verfügung. Daraus ergeben sich Vorteile wie mehr Effizienz, höhere Ausfallsicherheit und Unterstützung neuer Geschäftsmodelle.
Hauptmerkmale einer effektiven Supply-Chain-Analyse
Die Supply-Chain ist das „Gesicht“ des Unternehmens für Kunden und Verbraucher. Je besser ein Unternehmen Supply-Chain-Analysen durchführen kann, desto besser kann es seinen Unternehmensruf schützen und eine langfristige Nachhaltigkeit sicherstellen.
In der denkenden Lieferkette identifiziert Simon Ellis von IDC die fünf „Cs" (wegen ihrer Anfangsbuchstaben in Englisch) der effektiven Lieferketten-Analyse der Zukunft:
Hauptmerkmale der effektiven Lieferketten-Optimierung umfassen:
D. h. Zugriff auf unstrukturierte Daten aus sozialen Medien, auf strukturierte Daten aus dem Internet der Dinge (IoT) und auf Datensätze, die über traditionelle ERP- und B2B-Integrationstools zur Verfügung stehen.
Eine verbesserte Zusammenarbeit mit den Lieferanten bedeutet zunehmend die Nutzung von Cloud-basierten Handelsnetzen, die die Zusammenarbeit und Anbindung mehrerer Unternehmen ermöglichen.
In der Lieferkette müssen die Systeme gegen Eindring- und Hacker-Versuche geschützt werden. Dies sollte jedem im Unternehmen bewusst sein.
Die KI-Plattform wird zum Control Tower der modernen Supply-Chain, indem sie Entscheidungen und Aktionen über die gesamte Lieferkette zusammenführt, koordiniert und umsetzt. Der größte Teil der Lieferkette ist automatisiert und selbstlernend.
Analysefunktionen müssen mit Daten in Echtzeit skaliert werden. Die daraus ermittelten aussagekräftigen Informationen sind umfassend und schnell verfügbar. Latenzen sind in der Lieferkette der Zukunft nicht mehr akzeptabel.
In der Vergangenheit beschränkte sich die Supply-Chain-Analyse meistens auf statistische Analysen und quantifizierbare Leistungsindikatoren für die Bedarfsplanung und -prognose. Daten wurden in Spreadsheets gespeichert, die von verschiedenen Beteiligten der Lieferkette stammten.
In den 1990er Jahren führten Unternehmen Systeme für den elektronischen Datenaustausch (EDI) und ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) ein, um Informationen zwischen den Supply-Chain-Partnern zu verbinden und auszutauschen. Diese Systeme vereinfachten den Zugang zu Daten für Analysezwecke und unterstützten Unternehmen bei Entwurf, Planung und Prognose.
In den 2000er Jahren begannen die Unternehmen, sich auf Business-Intelligence- und Predictive-Analytics-Softwarelösungen zu konzentrieren. Diese Lösungen halfen den Unternehmen, ein umfassenderes Wissen zum Leistungsverhalten ihrer Supply-Chain-Netzwerke zu gewinnen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Netzwerke zu optimieren.
Die Herausforderung besteht heute darin, wie Unternehmen die riesigen Datenmengen, die in ihren Supply-Chain-Netzwerken generiert werden, am besten nutzen können. Bereits seit 2017 greift eine typische Lieferkette auf 50 Mal mehr Daten zu als noch vor fünf Jahren.1 Allerdings wurde weniger als ein Viertel dieser Daten analysiert. Während ungefähr 20% aller Supply-Chain-Daten strukturiert und einfach analysiert werden können, sind 80% der Supply-Chain-Daten unstrukturierte oder ungenutzte Daten .2 Heutige Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, diese ungenutzte Daten analysieren.
Studien nennen kognitive Technologien oder künstliche Intelligenz als die nächste Stufe bei der Supply-Chain-Analyse. KI-Lösungen gehen über die Informationsaufbewahrung und Prozessautomatisierung hinaus. KI-Software ist in der Lage, wie ein Mensch zu denken, folgern und lernen. Die KI kann zudem enorme Mengen an Daten und Informationen verarbeiten – strukturierte und unstrukturierte Daten – und innerhalb kürzester Zeit Auswertungen und Analysen dieser Informationen zur Verfügung stellen.
IDC schätzt, dass bis 2020 50% aller Anwendungsprogramme einige Cognitive Computing-Funktionen beinhalten werden.3 KI bietet nicht nur eine Plattform, um Daten aus verschiedenen Systemen und Ressourcen leistungsstark zu korrelierten — sie ermöglicht es Organisationen auch, Supply-Chain-Daten und Ermittlungsinformationen in Echtzeit zu analysieren. In Verbindung mit neuen Blockchain-Technologien können Unternehmen in Zukunft Ereignisse proaktiv vorhersagen.
Da Supply-Chain-Analysen sehr kompliziert sind, wurden viele Arten von Softwarelösungen entwickelt, um die Supply-Chain-Leistung zu optimieren. Die Softwareprodukte decken das gesamte Spektrum ab – von der zeitnahen Bereitstellung präziser Supply-Chain-Informationen bis zur Überwachung der Verkäufe.
IBM hat zum Beispiel viele Softwareprodukte entwickelt, die die Effektivität der Supply-Chain-Analyse steigern sollen. Bei einigen dieser Softwareprodukte kommen sogar KI-Technologien zum Einsatz. Mithilfe der KI-Funktionalität kann die Supply-Chain-Software tatsächlich einen sich ständig verändernden Produktionsfluss erlernen und sogar den Bedarf an Änderungen vorwegnehmen.
Entdecken Sie IBM-Blogs und realistische Kundenerfahrungen, die die Auswirkung von Supply-Chain-Analysen demonstrieren.
Lenovo nutzt IBM Sterling Supply Chain Insights mit Watson
Reduzierung der durchschnittlichen Reaktionszeiten bei Lieferkettenunterbrechungen von Tagen auf Minuten – bis zu 90 Prozent schneller als bisher.
Datenanalysen für eine intelligentere Lieferkette
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Erfahren Sie, warum smartere Control Tower jetzt der Leistungsmittelpunkt für Lieferketten sind.
IDC teilt mit, wie Control Tower in der Lieferkette an Bedeutung gewonnen haben, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Agilität bereitzustellen, die für wahrhaftige Ausfallsicherheit erforderlich sind.
Relevante Lösungen
Bietet eine Ansicht aller relevanten Transaktionen auf einem einzeln Dashboard — die Software kann Probleme ohne IT-Beteiligung ermitteln und beurteilen
Unterstützung von Unternehmen bei der Automatisierung von Planungs-, Budgetierungs-, Prognose- und Analyseprozessen, um mehr Effizienz zu erzielen und zeitnah zuverlässige Pläne zu erstellen.
Ressourcen der Supply-Chain-Analyse
Erfahren Sie, wie die KI beim Aufbau intelligenterer Lieferketten unterstützen kann. ( 1.94 MB)
Schaffen Sie mehr Transparenz, um Anomalien bei Ihren B2B-Transaktionen besser zu erkennen.
Erfahren Sie, warum intelligente Control Tower die Transparenz der Lieferkette verbessern können.
Quellen
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. (PDF, 1.96 MB)
3 “Creating a thinking supply chain for the cognitive era,” Matt McGovern, Watson Customer Engagement, 27. März 2017.
