Noch immer belasten unterbrochene Lieferketten die Wirtschaft, was in vielen Produktsegmenten Lieferschwierigkeiten nach sich zieht. Um Supply-Chain-Probleme zu minimieren, wenden sich Unternehmen zunehmend der Analyse zu und verfolgen die Abläufe ihrer Lieferketten.

Supply-Chain-Analysen nutzen Daten aus den Bereichen Beschaffung, Bestandsmanagement, Auftragsmanagement, Lagerverwaltung und -abwicklung, Transportmanagement und anderen betrieblichen Kennzahlen, um dem Unternehmen Einblicke in jeden Schritt der Lieferkette zu geben. Diese Analysen unterstützen Firmen dabei, in einem aktuellen Problemfall schnell zu reagieren oder auch langfristige, strategische Anpassungen ihrer Lieferkette vorzunehmen. Die folgenden drei Beispiele zeigen, wie Unternehmen heute Supply-Chain-Analysen effektiv einsetzen.

UPS: Einblick ins Logistiknetzwerk per Predictive Analytics

Im Durchschnitt liefert UPS etwa 21 Millionen Pakete an einem Tag aus. Im Dezember ist diese Zahl noch viel höher. In der Vergangenheit hat sich der multinationale Versanddienstleister auf historische Daten und das Knowhow von Planungsexperten verlassen, um den Status der Pakete zu verfolgen. Heute nutzt UPS das Harmonized Enterprise Analytics Tool (HEAT), eine Business-Intelligence-Plattform zur Erfassung und Analyse von Kundendaten, Betriebsdaten und Planungsdaten, um den Echtzeitstatus jedes Pakets auf seinem Weg durch das Versandnetzwerk zu verfolgen.

"HEAT hilft uns, bessere Entscheidungen über die Art und Weise zu treffen, wie wir Pakete durch unser Netzwerk transportieren, wie wir unser Netzwerk planen und wie wir unseren Kunden Informationen zur Verfügung stellen", sagt Juan Perez, Chief Information and Engineering Officer von UPS. "Das System analysiert täglich Millionen von Datenpunkten, um sicherzustellen, dass wir ständig die aktuellsten Informationen über den Status eines Pakets bereitstellen, die dann in verschiedene andere Systeme eingespeist werden, die uns eine bessere Planung und ein besseres Management des Netzwerks sowie eine bessere Unterstützung bei der Bearbeitung von Paketen im gesamten Unternehmen ermöglichen."

Die HEAT-Plattform analysiert wöchentlich mehr als 5,3 Petabyte an Daten. Sie nutzt Predictive Analytics, Machine Learning und Multi-Modell-Prognosen mit proprietären Zufalls- und saisonalen Wachstumsfaktoren, um Prognosen, Betriebstransparenz, Optimierung und Berichterstattung zu unterstützen.

"So groß wir auch sind und so gut wir auch Daten nutzen, eines weiß ich: Der Weg zu einer soliden Datenstrategie ist für uns noch nicht zu Ende", sagt Perez. "Wir müssen fortlaufend an unserer Technologie und unserem Datenbestand arbeiten, damit wir ständig Verbesserungen vornehmen können, um das Geschäft zu unterstützen." Perez' Ratschlag: "Betrachten Sie Ihre Datenstrategie als eine Reise, nicht als ein Ziel."

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PepsiCo: Predictive Analytics spürt Fehlbestände auf

Der Lebensmittel- und Getränkehersteller PepsiCo setzt Analysen und maschinelles Lernen ein, um fehlende Bestände vorherzusagen und Einzelhändler zur Nachbestellung zu animieren. "Zu Beginn der Pandemie waren bestimmte Produkte aus verschiedenen Gründen schnell vergriffen", sagt Jason Fertel, Leiter der E-Commerce-Abteilung bei PepsiCo. "Die Menschen wollten zum Beispiel so viel Haferflocken wie möglich haben."

Zum Glück für PepsiCo hatten Fertel und seine technische Abteilung innerhalb von PepsiCo eCommerce bereits an der Automatisierung von Arbeitsabläufen in Form der Sales Intelligence Platform des Unternehmens gearbeitet. Die Plattform kombiniert Daten von Einzelhändlern mit den Lieferkettendaten von PepsiCo, um vorherzusagen, wann ein Artikel nicht mehr vorrätig sein wird. Das System fordert in solchen Fällen die Händler auf, Einkäufe zu tätigen, um den Bestand aufzufüllen. "Es gibt eine ganze Reihe von verschiedenen vertikalen und Vertriebsintelligenzen, die wir angehen, aber wir haben uns zunächst stark auf Out-of-Stocks konzentriert, und ich denke, das hat uns zum Erfolg verholfen."

Fertels Ratschlag: "Finden Sie Early Adopters, die von Ihrem Projekt begeistert sind, und konzentrieren Sie sich auf ein bestimmtes Geschäftsproblem."

Pfizer: Digitale Transformation hilft bei der Verwaltung der Lieferkette

Laut eigener Aussage war für den Pharma-Titan Pfizer sein Projekt Global Supply - Digital Operations Center (DOC) entscheidend für die Fähigkeit des Unternehmens, seinen Covid-19-Impfstoff herzustellen und weltweit auszuliefern. Bei dem Projekt handelt es sich um ein "Cockpit" für die Pfizer-Betriebe, das eine gemeinsame Sicht auf die End-to-End-Leistungsdaten des Unternehmens in den Bereichen Produktion und Lieferung bietet. Pfizer zufolge hätten die Daten geholfen, in einigen Produktionsbereichen Möglichkeiten zur Reduzierung der Zykluszeit um bis zu zehn Prozent zu identifizieren und die Lieferkontinuität für Patienten, die auf Pfizer-Arzneimittel angewiesen sind, aufrecht zu erhalten.

"Diese Lösung hat die Art und Weise, wie die Kollegen in der Produktion zusammenarbeiten und Entscheidungen treffen, verändert, da sie Werkzeuge bereitstellt, die es ihnen ermöglichen, ein Problem vorherzusehen und in Echtzeit anzupassen", erklärt Lidia Fonseca, Executive Vice President und Chief Digital and Technology Officer bei Pfizer. "Mit dem DOC können die Teams Daten auswerten, um Abweichungen von den zuvor geschätzten Standardvorlaufzeiten zu analysieren und so weitere Verbesserungsmöglichkeiten zu schaffen.

Fonsecas Ratschlag: "Es ist alles eine Frage der Kultur. Die Umstellung auf die Lieferkettenanalyse hat Pfizer dabei geholfen, sich in ein schlankeres, stärker wissenschaftlich orientiertes Unternehmen zu verwandeln, das sich mehr auf die Patienten konzentriert. Um die Unterstützung und Beteiligung der Mitarbeiter zu gewinnen, musste die digitale Strategie des Unternehmens klar kommuniziert werden."

Einen tiefen Einblick in die digitale Transformierung des Unternehmens gibt Thomas Kleine, Head of IT & Digital bei Pfizer Deutschland in unserem Podcast:

(bw)

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.