Was ist Supply-Chain-Analyse?

Durch die Integration von fortschrittlichen Analysen können Unternehmen Prognosen, Optimierung und Entscheidungsfindung über die gesamte Lieferkette hinweg verwalten, von der Beschaffung bis zur Lieferung.

Lieferketten erzeugen große Datenmengen aus vielen Quellen: Beschaffungssysteme, Bestandsverwaltungsplattformen, Transportnetzwerke, ERP-Software (Enterprise Resource Planning) und externe Datenfeeds. Die Lieferkette-Analyse nutzt Datenanalyse, Business Intelligence, maschinelles Lernen (ML) und Datenvisualisierung Tools, um diese Informationen in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln.

Der Ansatz verschiebt Unternehmen von historischen Berichten und manueller Planung. Supply-Chain-Analysten können sich stattdessen die realen Bedingungen ansehen, die zukünftige Nachfrage prognostizieren und verschiedene Szenarien durchspielen. Diese Erkenntnis liefert einen klareren Überblick darüber, was in der gesamten Lieferkette geschieht und was die zukünftige Leistung verbessern könnte.

Für Unternehmen, die Lieferketten verwalten (in denen Tausende von Lieferanten, Kunden und Logistikpartnern koordiniert werden müssen), ist die Analyse zu einem Schlüsselelement des modernen Supply-Chain-Managements (SCM) geworden.

Die kontinuierliche Analyse der Lieferkette hilft Unternehmen, einen reibungslosen Ablauf ihrer Geschäftsprozesse zu gewährleisten und bei veränderten Bedingungen effektiver reagieren zu können.

Die globale Lieferkette ist ein hochkomplexes Umfeld. Es ist anfällig für zahlreiche geografische, wirtschaftliche und politische Veränderungen. Diese Dynamik kann zu Ergebnissen führen, die von Materialknappheit bis hin zu logistischen Engpässen reichen, welche die Produktion oder Lieferung verlangsamen. Die Analyse der Lieferkette bietet die nötige Transparenz, um diese Komplexität zu bewältigen.

Durch die Anwendung von Analysen können Unternehmen ihre Lieferkettenentscheidungen proaktiver treffen. Die Überwachung der Lieferkette in Echtzeit hilft Unternehmen, die Leistung ihrer Lieferanten zu beurteilen und die Strategie der Preisgestaltung an die sich verändernden Märkte anzupassen. Robuste Analysen können auch zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen beitragen, indem Verschwendung und Ineffizienzen in Bereichen wie Transport und Beschaffung identifiziert werden.

Der strategische Einsatz von Lieferkettenanalysen kann sich auf das Geschäftsergebnis eines Unternehmens auswirken. Ohne genaue Daten müssen sich Unternehmen auf Vermutungen oder veraltete historische Durchschnittswerte verlassen, was zu Fehlbeständen, Überbeständen und anderen kostspieligen Fehlern führen kann.

Untersuchungen zeigen, dass fortschrittliche Lieferkettenanalysen die Effizienz, Reaktionsfähigkeit und Ressourcennutzung erheblich verbessern können^.1 Und eine andere Studie ergab, dass Unternehmen mit fortschrittlicheren Lieferketten 23 % profitabler waren als ihre Konkurrenten^.2

Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, im maschinellen Lernen und in der Datenverarbeitung verändern die Art und Weise, wie Lieferkettenanalysen durchgeführt werden. In der Vergangenheit stützten sich die meisten Analysen auf historische Berichte und Excel-Tabellen, die oft erst im Nachhinein erstellt wurden. Moderne Plattformen können jetzt kontinuierlich große Datenmengen verarbeiten. Dadurch unterstützen sie Echtzeitanalysen und generieren automatisch Forecasts.

Die Umstellung von retrospektiver auf Echtzeitanalyse ist der Schlüssel zur Entwicklung der Disziplin. Echtzeitdaten haben einen erheblichen Einfluss auf die prädiktiven und präskriptiven Fähigkeiten. Modelle des maschinellen Lernens können aktuelle Informationen einbeziehen, um Prognosen über die künftige Nachfrage, Lieferzeiten und mögliche Störungen zu verbessern. Andere Tools bauen auf diesen Erkenntnissen auf, indem sie Maßnahmen empfehlen, wie z. B. die Anpassung der Bestände oder die Umleitung von Sendungen, um Kosten zu senken oder Verzögerungen zu vermeiden.

Gleichzeitig wächst die Datenlandschaft. Organisationen sind nicht mehr auf interne Systeme wie Enterprise Resource Planning (ERP) beschränkt. Sie können operative Daten mit externen Informationen über Wettermuster, Wirtschaftstrends oder Lieferantenaktualisierungen kombinieren. Die gemeinsame Betrachtung dieser Quellen erleichtert das Erkennen von Risiken und sich abzeichnenden Mustern, die manuell schwer zu erfassen wären.

Diese Tools werden auch immer benutzerfreundlicher. Generative KI und natürliche Sprachschnittstellen ermöglichen es Nutzern, Fragen zu stellen, ohne Code schreiben zu müssen, und automatisierte Systeme können Anomalien aufdecken, Dashboards generieren und Nächste Schritte empfehlen. Diese Effizienz reduziert den Zeitaufwand für die Datenaufbereitung, sodass sich die Teams mehr auf Entscheidungen konzentrieren können.

Eine weitere wichtige Entwicklung ist der Einsatz von digitalen Zwillingen und Simulationsmodellen. Ein digitaler Zwilling schafft eine virtuelle Version eines Lieferkettennetzwerks, wodurch Änderungen – wie das Hinzufügen eines Lagers oder der Wechsel von Lieferanten – getestet werden können, bevor Änderungen vorgenommen werden. Simulationen helfen Teams, Ergebnisse zu vergleichen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Mit der Verbesserung der Technologie, die die Analyse der Lieferkette ermöglicht, steigen auch die potenziellen Vorteile. Laut einer Forschung des IBM Institute for Business Value verzeichnen Unternehmen, die fortschrittliche KI und Analysen in Lieferketten einsetzen, einen um 72% höheren Jahresnettogewinn und ein um 17% höheres Umsatzwachstum.

Verschiedene Kategorien von Lieferkette-Analyse beantworten unterschiedliche Fragen darüber, wie die Lieferkette funktioniert:

• Analyse: Die Analyse nutzt historische Daten, um aufzuzeigen, was bereits in der Lieferkette geschehen ist. Dashboards und Berichte verfolgen Kennzahlen wie Produktionsmengen, Lagerbestände und Lieferleistung. Diese Informationen helfen den Teams, eine verlässliche Basislinie zu etablieren.

• Diagnostische Analytik: Mithilfe diagnostischer Analytik wird erklärt, warum etwas passiert ist. Wenn es zu Verzögerungen, Kostenänderungen oder Störungen kommt, wird diese Art der Analyse eingesetzt, um die Daten zu untersuchen und die Ursachen zu ermitteln. Es hilft festzustellen, ob ein Problem mit einem Lieferanten oder einem externen Ereignis zusammenhängt.

• Prädiktive Analytik: Die prädiktive Analyse konzentriert sich darauf, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird und was die wichtigsten zukünftigen Ergebnisse sind. Durch die Kombination historischer Muster mit Echtzeit- und externen Daten können Prognosemodelle die Nachfrage vorhersagen, Vorlaufzeiten abschätzen und potenzielle Risiken erkennen, bevor sie zu einem Problem werden.

• Präskriptive Analyse: Die präskriptive Analyse baut auf diesen Vorhersagen auf und empfiehlt Aktionen. Es bewertet verschiedene Szenarien und schlägt Maßnahmen vor, wie z. B. die Umverteilung von Bestand, die Anpassung von Strategien oder die Umleitung von Lieferungen, um Kosten, Verzögerungen oder Störungen zu minimieren.

• Analyse: Analyse bezieht sich auf die Erweiterung analytischer Funktionen mithilfe von KI, um unstrukturierte Daten besser zu interpretieren und natürlicher mit Benutzern zu interagieren. Sie ermöglicht Nutzern, komplexe Fragen zu erkunden, ohne auf fortgeschrittene technische Kenntnisse angewiesen zu sein. Während sich das Themengebiet der kognitiven Analytik mit der prädiktiven und präskriptiven Analytik überschneidet, spiegelt es eine größere Ebene KI-gesteuerter und adaptiver Fähigkeiten wider.

Alles in allem bringen diese Arten von Analysen die Praxis von der einfachen Berichterstattung zu einer proaktiveren, datengestützten Entscheidungsfindung.

Anstatt sich auf ein einzelnes Tool oder System zu beziehen, ist die Lieferkettenanalyse ein Prozess, der Rohdaten in Erkenntnisse umwandelt, die Unternehmen auf den Betrieb ihrer Lieferketten anwenden können. Obwohl die Einzelheiten von Fall zu Fall unterschiedlich sind, folgen die meisten Ansätze einem ähnlichen Schritt.

Der Prozess beginnt mit der Erfassung von Daten aus der gesamten Lieferkette. Diese Informationen können interne Systeme wie ERP- und CRM-Plattformen oder externe Quellen (z. B. Lieferanten, Logistikpartner oder Marktdaten) umfassen.

Da diese Informationen oft in unterschiedlichen Formaten, zu unterschiedlichen Zeiten und Geschwindigkeiten vorliegen, bringen Unternehmen sie in der Regel in zentralisierten Umgebungen zusammen, wie in Data Lakes oder cloudbasierten Plattformen. Das Ziel ist es, einen einzigen, klaren Überblick über die Aktivitäten in der Lieferkette zu schaffen.

Bevor die Analyse beginnen kann, müssen die Daten bereinigt, organisiert und standardisiert werden. Dieser Schritt beinhaltet das Beseitigen von Fehlern, das Füllen von Lücken und das Abgleichen von Daten aus verschiedenen Systemen, sodass sie zusammen verwendet werden können.

Lieferkettenanalysten verwenden häufig Tools wie SQL zur Datenabfrage und Python für die Modellierung und Transformation, obwohl viele moderne Plattformen einen Großteil dieser Arbeit automatisieren.

Sobald die Daten aufbereitet sind, werden analytische Modelle verwendet, um Muster und Trends zu erkennen. Diese Analyse umfasst häufig statistische Analysen, Forecastingmodelle oder maschinelles Lernen.

Business-Intelligence-Tools und spezialisierte Lieferketten-Software helfen dabei, große Datenmengen zu verarbeiten und in nutzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die die Planung und Entscheidungsfindung in der Lieferkette unterstützen.

Analyse-Erkenntnisse sind nur dann nützlich, wenn sie für die Menschen zugänglich sind, die sie benötigen. Tools zur Datenvisualisierung helfen Anwendern, komplexe Informationen in Dashboards, Diagrammen und interaktiven Berichten darzustellen, sodass sie besser verstehen, was in der gesamten Lieferkette vor sich geht.

Gut gestaltete Dashboards heben wichtige Leistungsindikatoren in Echtzeit hervor und helfen den Teams, Probleme frühzeitig zu erkennen, die Leistung zu verfolgen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Bei erfolgreicher Anwendung können Supply-Chain-Analysen Organisationen bei folgenden Schritten unterstützen:

• Verbesserung der Prognosen: Durch die Kombination der internen Verkaufshistorie mit externen Marktdaten erzeugen prädiktive Modelle genauere Nachfrageprognosen. Eine höhere Genauigkeit kann Fehl- und Überbestände reduzieren.

• Verbessertes Bestandsmanagement: Analysen helfen Unternehmen, die Lagerbestände im gesamten Netzwerk zu optimieren und die Lagerkosten zu minimieren.

• Beschaffung und Einkauf mit Strategie: Lieferantenleistung, Preisgestaltungstrends, geopolitische Risiken und andere Daten können Unternehmen helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die die Prozesse kosteneffizient und zuverlässig halten.

• Plane Routing und Logistik: Präskriptive Algorithmen bewerten Dinge wie Verkehrsmuster, Kraftstoffkosten und Lieferfenster, um Transportrouten zu optimieren. Diese Art der Lieferkettenoptimierung kann die Frachtkosten senken und den CO₂-Fußabdruck reduzieren.

• Risiken mindern: Die kontinuierliche Überwachung globaler Ereignisse ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Störungen vorherzusehen und Maßnahmen zu ergreifen, um deren Auswirkungen auf die Lieferkette zu begrenzen.

Die Prozesse und Ergebnisse der Lieferkettenanalyse entwickeln sich ständig weiter. Die Wirkung von Analysen kann genauso gut sein wie die Qualität der Daten von Anfang an. Denken Sie an das Sprichwort „Müll rein, Müll raus“. Wenn die analysierten Informationen nicht korrekt, umfassend und vollständig aktualisiert sind, werden die Ergebnisse fehlerhaft sein.

Es kann auch schwierig sein, Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen zu integrieren. Viele Teile globaler Lieferketten sind auf Drittanbieter oder externe Logistikdienstleister angewiesen, die jeweils über eigene Systeme verfügen. Die Konsolidierung dieser Informationen in einer einzigen, zusammenhängenden Ansicht kann technisch anspruchsvoll sein.

Es kann auch für Unternehmen schwierig sein, Schlüsselpositionen mit den richtigen Talenten zu besetzen, insbesondere da sich die erforderlichen analytischen Fähigkeiten weiterentwickeln und verändern. Die Überbrückung der Kluft zwischen traditionellem Lieferkettenmanagement und fortschrittlicher Datenanalyse kann für manche eine Hürde darstellen.

Lieferkette-Analyse kann viele Teile der Lieferkette beeinflussen, von der Bedarfsplanung bis zur Transportoptimierung bis hin zu Effizienz und durchgängiger Transparenz. Die zugrunde liegenden Tools sind zwar ähnlich, aber die Fallstudien variieren je nach Branche.

Im Einzelhandel sowie bei Konsumgütern werden Lieferkettenanalysen häufig für die Bedarfsprognose und die Bestandsoptimierung eingesetzt. Durch die Kombination historischer Verkaufsdaten mit Echtzeitinformationen über Werbeaktionen, Saisonalität und regionale Nachfragemuster können Unternehmen ihren Bestand an die Kundenbedürfnisse anpassen.

IBM half beispielsweise dem Schuhhersteller Allen Edmonds bei der Umgestaltung seiner Planungsprozesse, um Planungsfehler zu reduzieren und schneller auf Nachfrageänderungen reagieren zu können.

Hersteller nutzen Analysen, um die Produktionsplanung zu verbessern, die gesamten Lieferketten zu koordinieren und Störungen zu managen. Szenariomodellierung und integrierte Planung sind besonders wichtig in Umgebungen, in denen sich Nachfrage- und Inputkosten schnell ändern können.

Der Verpackungshersteller Novolex setzte Analysen ein, um die Prognosen häufiger zu aktualisieren und in Phasen volatiler Zeiten eine einheitliche Übereinstimmung zwischen Produktion, Beschaffung und Kundennachfrage zu gewährleisten.

In der Logistik und im Vertrieb unterstützen Analysen die Sichtbarkeit, das Routing und die Leistungsüberwachung in komplexen Netzwerken. Durch die Integration von Daten aus Lagerhäusern, Transportsystemen und Bestandsplattformen können Unternehmen die Koordination verbessern und Ineffizienzen erkennen.

FleetPride, ein Vertrieb von Lkw- und Anhängerteilen, nutzte IBM-Analysetools, um Daten in seinem Logistiknetzwerk zu vereinheitlichen, die Sichtbarkeit zu verbessern und fundiertere Entscheidungen zu ermöglichen.

Unternehmen in der Lebensmittel- und Getränkebranche nutzen häufig Analysen, um komplexe Planungen in den Bereichen Preisgestaltung, Produktion und Vertrieb zu unterstützen. Externe Faktoren wie Rohstoffkosten, Steuern und Wechselkurse können die Entscheidungen in der Lieferkette erheblich beeinflussen.

Solar Coca-Cola nutzte die Analyse, um zu bewerten, wie sich diese Variablen auf die Nachfrage, den Bestand und die Produktion auswirken würden, und half so, die Planung in der gesamten Lieferkette abzustimmen.