Supply-Chain-Analytik verstehen

Warum ist Supply-Chain-Analytik so wichtig? Ganz einfach: Jeden Tag, jede Stunde und jede Minute werden unzählige Pakete und Sendungen in endlosen Lieferketten rund um den Globus transportiert. Diese Lieferketten sind das Rückgrat der Weltwirtschaft und halten die Welt in Bewegung.

Bedenken Sie jedoch, die Menge an Daten, Informationen und Entscheidungen, die erforderlich sind, damit eine Lieferkette nicht nur funktioniert, sondern auch effektiv ist. Ohne Frage ist das Ziel, ein Paket so schnell und effizient wie möglich von A nach B zu transportieren - allerdings findet die Hauptarbeit hinter den Kulissen statt.

In Zeiten wachsender Technologie sind Daten das, was ein Unternehmen antreibt. Um die richtigen Entscheidungen zu treffen, müssen Unternehmen ganz unabhängig von der Größe des Betriebs Zugriff auf relevante Daten haben, aber auch verstehen, was diese Daten bedeuten und wie wertvoll diese Informationen sind. Es geht hier nicht um Informationstechnologie. Sagt Ihnen der Spruch „Garbage In = Garbage Out“ (Unsinn rein, Unsinn raus) etwas? Dabei geht es mehr um Supply-Chain-Analysen.  

Analytik verstehen

"Analytik-basierte Einblicke sowie Beschaffungsfunktionen stützen sich auf Big Data und erweiterte Analysen, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Eines der Kennzeichen informationszentrierter, erstklassiger Beschaffungsorganisationen ist das Vorhandensein einer ausgeklügelten Informations- / Datenarchitektur, die eine effektive Datenanalyse ermöglicht. Planungs- und Analysefähigkeit, die dynamisch und informationsgesteuert sind; sowie eine Leistungsmessung, die auf das Geschäft ausgerichtet ist. Ohne ein fortschrittliches Informationsmanagement ist Agilität nicht möglich. Agile Prozesse erfordern ein "sensorisches" System, das externe Bedingungen überwacht, sowie analytische Fähigkeiten, die diese Daten im geschäftlichen Kontext erfassen.

Beispielsweise ist die erweiterte Beschaffung einer der zahlreichen Vorteile, die sich aus der Datenanalyse ergeben. Bei der Beschaffung von Dienstleistungen kommt es darauf an, zum richtigen Zeitpunkt Zugang zu den richtigen Informationen zu haben und dementsprechend darauf reagieren zu können. Diese umsetzbaren Daten treiben den Wandel in der Transportbranche an, die in den letzten Jahrzehnten relativ unverändert geblieben ist. Das volle Ausmaß Ihres Unternehmens verstehen, Schlüsselkennzahlen identifizieren und einen Plan zur Unternehmensverbesserung zu erstellen sind alles wesentliche Bestandteile von Big Data und Analytik.

Big Data im Mittelpunkt

Wussten Sie, dass es Big Data Analytik erst seit ein paar Jahren gibt? In der Tat haben wir erst im Jahr 2010 einen ersten Einblick in die Entwicklung von Mobile- und Cloud-Computing-Technologien bekommen. Während es in den letzten sieben Jahren nur langsam aufwärts ging, haben sich Unternehmen erst in den letzten zwei Jahren wirklich auf Big Data und Analytik konzentriert.

Während Big Data ein wirksames Instrument ist, kann es für einige Unternehmen mehr als überwältigend sein, vor allem dann, wenn sie es nicht richtig nutzen können. Ohne die richtige Unterstützung ist der Versuch, große Datenströme zu analysieren, vergleichbar mit dem Versuch, mit einer Abrissbirne einen Nagel in die Wand zu schlagen. Es gibt zu viele Daten, die auszuwerten sindevor Unternehmen das erreichen, wonach sie eigentlich suchen.

In der von „American Shipper“ erstellten Supply Chain Analytics Benchmark Studie von 2017 wurde herausgefunden, dass nur 5 Prozent der Befragten behaupteten, wirklich genaue Daten zu haben, während Befragte, die "einigermaßen genaue" Daten hatten, 35 Prozent aufwiesen.

"Die Ergebnisse in diesem Jahr sind alarmierend. Die Zahl der Unternehmen, die mit "extrem genauen" Daten antworten, ist eher gesunken, während die Zahl der Befragten, die ihre Daten als “einigermaßen genau" bezeichnen, gegenüber dem Vorjahr um 35 Prozent gestiegen ist. “Einigermaßen genau” ist einfach nicht ausreichend, wenn es um fortgeschrittene Analyse geht, so heißt es in der Studie. 

Schauen wir uns nochmals das Beispiel mit der Abrissbirne an. Mit falschen Daten ausgestattet, ist ein Unternehmen, das auf der Grundlage dieser Daten eine fehlerhafte Annahme trifft, in der Lage, Ihremeschäft mehr Schaden zuzufügen als Gutes zu tun. Um die Auswirkungen der Daten besser zu verstehen, sollten Unternehmen entweder ein internes Data Science-Team einführen oder mit einem externen Berater zusammenarbeiten. 

Instrumente der Supply Chain Analytik

Es ist zwar wichtig, dass ein internes Team die Daten entschlüsselt, aber auch die Tools, mit denen die Daten erfasst werden, sind entscheidend. Es gibt verschiedene Technologien, die in der Datenanalyse verwendet werden. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind zwei algorithmische Wege. Künstliche Intelligenz eignet sich insbesondere für Vorhersagemodelle, mit deren Hilfe ein Unternehmen verschiedene Veränderungen des wirtschaftlichen Umfelds planen kann. Die am weitesten verbreitete Technologie, das Internet der Dinge (“Internet of Things”), kann verwendet werden, um Daten von praktisch jedem Glied der Lieferkette zu sammeln. Laut der American Shipper Studie wird das IoT von 20 Prozent der Verlader und 30 Prozent der 3PLs (Third Party Logistics bzw. firmenexterne Logistikdienstleister) genutzt.

Noch überraschender ist die Tatsache, dass rund 60 Prozent der Befragten angaben, dass sie kein logistisches Technologiesystem für Analysen haben. Obwohl dies mehr als wahrscheinlich bedeutet, dass die Technologie noch relativ neu ist, deutet es auch darauf hin, dass eine ganze Reihe von Unternehmen recht langsam in der Einführung und Umsetzung sind, was sich zukünftig als katastrophal erweisen könnte. 

Bessere Daten oder bessere Entscheidungen?

Natürlich können all diese Daten auf verschiedene Arten verwendet werden. Einige Unternehmen verlassen sich auf Analysen, um Einblick in ihre Lieferkette zu erhalten und Bereiche aufzuzeigen, die verbessert werden müssen. Andere Unternehmen, die Vorhersagemodelle verwenden, um das zukünftige Geschäftsumfeld zu beurteilen, könnten ihre Daten dazu nutzen, Entscheidungen für ihr Unternehmen zu treffen.

"Im Jahr 2016 hat die Mehrheit der Verlader die Analytik als einen Mechanismus zur Unterstützung der Überwachung der Lieferkette betrachtet. In diesem Jahr stieg die Anzahl der befragten Verlader, die sich unsicher waren, ob Analytik ein Tool zur Überwachung oder zur Entscheidungsunterstützung ist. Mehr Unternehmen fragen sich, ob Analysen die Entscheidungen zur Lieferkettenausführung aktiv unterstützen können und nicht nur eine beschreibende Sicht auf den aktuellen Status oder historische Modelle bieten. Wir erwarten voll und ganz, dass der Markt sich weiterhin auf eine Sichtweise der Analytik konzentriert, die direkt mit der Entscheidungsfindung verbunden ist ", so die American Shipper-Studie.

Insgesamt ergibt sich eine Reihe von Vorteilen aus beiden Richtungen. Die Verwendung von Daten als Business-Intelligence-Tool bedeutet eine verbesserte Transparenz, eine Reduzierung der Supply-Chain-Kosten und eine bessere Leistung. Analytik bietet einige Vorteile bei der Asset-Selektion durch die Auswahl von Reedereien und das Verständnis der besten Raten für das aktuelle Marktumfeld. Es wird immer deutlicher, dass im Laufe der Zeit mehr und mehr Unternehmen sichenauer mit Daten befassen.