Transparenz, Tracking, Vernetzung – Lieferketten verwandeln sich zunehmend in dynamische, datengesteuerte Systeme. Durch die fortschreitende Digitalisierung in der Logistikbranche können Unternehmen heute auf eine Fülle von Daten zugreifen, die in Echtzeit verfügbar sind. Um diese Informationen für die operativen Prozesse nutzbar zu machen, setzen Verantwortliche auf hochentwickelte analytische Technologien, die es ermöglichen, vorausschauend zu agieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. In unserem Blogbeitrag erfahren Sie, wie Advanced Analytics als integrales Planungswerkzeug im Supply Chain Management zur Reformulierung und Lösung von Lieferkettenproblemen beiträgt und warum sich die Kombination mit einem Advanced Reporting lohnt.
Inhaltsverzeichnis
Advanced Analytics im Supply Chain Management: Chancen und Vorteile
Advanced Analytics stellt für Logistikunternehmen ein unverzichtbares Werkzeug im Supply Chain Management (SCM) dar, um ihre Lieferketten-Prozesse auf ein neues Level zu heben. Die Technologie wendet innovative statistische und mathematische Modelle, Maschinelles Lernen und Datenanalyseverfahren an, um aus großen Mengen Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Advanced Analytics umfasst folgende Aspekte:
- Prädiktive Analyse: Diese Technik erlaubt es Unternehmen, zukünftige Entwicklungen und Nachfrageprognosen in einer bisher unerreichten Genauigkeit zu erstellen. Mithilfe von historischen Daten und fortgeschrittenen Algorithmen können Lagerbestände optimiert, Lieferengpässe vermieden und Überbestände reduziert werden. Dafür werden verschiedene Techniken der Datenverarbeitung eingesetzt, wie Datenbereinigung, -integration und -skalierung sowie Feature Engineering zur Datenvorbereitung für die Verarbeitung in Algorithmen. Wichtige Prognosemethoden sind beispielsweise Zeitreihenanalysen, Regression oder Klassifikation. Durch diese präzisen Vorhersagen unterstützt die prädiktive Analyse Verantwortliche dabei, Trends und Muster zu erkennen, Ressourcen effizienter zu nutzen und die Kundenversorgung zuverlässiger zu gestalten.
- Prescriptive Analytics: Im Gegensatz zur Vorhersageanalyse, mit dessen Hilfe Trends prognostiziert werden, geht Prescriptive Analytics noch einen Schritt weiter und erstellt basierend auf den Analysen konkrete Handlungsempfehlungen für die Unternehmen. Dafür kommen End-to-End-Planungsszenarien und komplexe Simulationsmodelle für exakte und heuristische Lösungsverfahren zum Einsatz, um mögliche Auswirkungen von verschiedenen Entscheidungen vorherzusagen. Ziel ist dabei, die bestmöglichen Schritte zur Vermeidung von Engpässen oder Verschwendung zu ermitteln und eine höhere Rentabilität zu ermöglichen.
- Echtzeit-Datenanalyse: Ob Identifikation von Lieferverzögerungen oder Bewältigung von Nachfrageschwankungen – indem Unternehmen Zugriff auf relevante Informationen in Echtzeit haben, können sie schneller auf potenzielle Disruptionen reagieren. Die Analyse der Echtzeitdaten erhöht die Agilität und Reaktionsgeschwindigkeit in der Lieferkette.
Diese 5 Lieferketten-Risiken mit Advanced Analytics erkennen und vermeiden
Mithilfe von Advanced Analytics sind Unternehmen in der Lage, von der reaktiven Problemlösung in den Modus der proaktiven Problemerkennung und -verhinderung zu wechseln: Verzögerungen, Engpässe und weitere Störungen können erkannt und gelöst werden, bevor sie sich real auf die Lieferkette auswirken. Die folgenden fünf Beispiele für Herausforderungen im SCM zeigen, welchen entscheidenden Beitrag Advanced Analytics bei der Bewältigung leisten kann:
- Engpässe bei der Ressourcenverteilung: Nicht selten müssen Unternehmen mit begrenzten Ressourcen wie Lagerflächen, Transport- oder Produktionskapazitäten umgehen. Durch die Reformulierung dieser Engpässe als mathematische Optimierungsprobleme kann Advanced Analytics die Ressourcen präzise modellieren und ihren Einsatz optimieren. Hierbei unterstützen auch Echtzeitüberwachung, Prognosemodelle und Kapazitätsmanagement.
- Ineffiziente Lagerbestandsführung: Advanced Analytics nutzt Datenanalyse, Predictive Analytics und Algorithmen, um die Verfügbarkeit von Produkten sicherzustellen und die Lagerführung vorausschauend zu verwalten. Auch reduziert die Umstellung auf Just-in-Time-Lagerhaltung die Bestände auf ein Minimum, während die Anwendung einer ABC-Analyse dabei unterstützt, die Produkte nach Kategorien und Prioritäten einzuteilen. Unternehmen können so optimale Strategien und Bestellmengen entwickeln, um überschüssige Bestände zu vermeiden.
- Routenführung: Herausforderungen bei der Routenplanung sind etwa die variablen Transportkosten, unterschiedliche Lieferfristen oder zahlreiche Zwischenstopps. Durch die Datenintegration für diese Bereiche können die Probleme mathematisch modelliert werden. Optimierungsalgorithmen wie Traveling Salesman Problem (TSP) oder Vehicle Route Problem (VRP) berücksichtigen Faktoren wie die Minimierung der Gesamtkilometerleistung oder die Einhaltung von Lieferfristen, zudem passen leistungsstarke Analysetechniken die Routen in Echtzeit an. Die dadurch ermöglichte effiziente Planung ist entscheidend, um Transportkosten zu senken und pünktliche Lieferungen sicherzustellen.
- Nachfrageschwankungen: Eine große Herausforderung für reibungslose, resiliente Lieferketten ist die genaue Nachfrageprognose, um Unter- oder Überbestände zu vermeiden. Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen wie Verkaufsstellen, Lieferkettenpartner oder auch den sozialen Medien ist dafür unerlässlich. Advanced Analytics nutzt für die bessere Produktions- und Bestandsplanung prädiktive Modelle und Maschinelles Lernen, um anhand der gesammelten Daten möglichst genaue Vorhersagen zu erstellen und Schwankungen proaktiv entgegenzuwirken.
- Risikomanagement: Naturkatastrophen, geopolitische Spannungen, Probleme in der Zulieferkette oder Marktschwankungen – die Bewertung von Risiken entlang der Supply Chain ist ein kritischer Aspekt. Mittels Datenanalyse und Maschinellem Lernen werden Anomalien in den Daten identifiert und mögliche Auswirkungen durch die Anwendung von Szenario-Modellierungstechniken simuliert und bewertet. Dies hilft bei der Entwicklung von rubusten Notfallplänen und -strategien zur Risikobewältigung und Stärkung der Resilienz.
Advanced Analytics und Advanced Reporting – eine leistungsstarke Allianz
Im Supply Chain Management bildet Advanced Analytics vor allem in Kombination mit Advanced Reporting wertvolle Synergien. Die beiden Ansätze ergänzen sich und können gemeinsam die Effizienz und Agilität der Supply-Chain-Prozesse weiter verbessern. Das Advanced Reporting konzentriert sich dabei vor allem auf die Darstellung und Visualisierung von Daten und Informationen und erstellt aussagekräftige Berichte und Dashboards. Im Gegensatz zu Advanced Analytics liegt der Schwerpunkt hier weniger auf der Lösung komplexer Probleme als vielmehr auf der Präsentation der vorliegenden und ausgewerteten Daten und KPIs.
In der Praxis werden beide Ansätze daher häufig in einem zweistufigen Prozess miteinander kombiniert, um noch umfassendere Einblicke und Lösungen in der Lieferkette zu bieten: Während Advanced Analytics die Auswertung und Modellierung komplexer Daten ermöglicht, präsentiert Advanced Reporting die Ergebnisse dieser Analysen in einer übersichtlichen und leicht verständlichen Form. Verantwortliche können die gewonnenen Informationen in die gesamte Organisation kommunizieren und sicherstellen, dass die relevanten Daten auf allen Ebenen nachvollzogen und genutzt werden können.
Fazit: Advanced Analytics im SCM – Schlüsselelement in einem datengesteuerten Geschäftsumfeld
Advanced Analytics bietet eine transformative Möglichkeit zur Reformulierung von Herausforderungen in der Lieferkette. Verantwortliche können komplexe Probleme neu definieren, innovative Lösungen entwickeln und datenbasierte Entscheidungen treffen. Um die gesammelten Daten jedoch nicht nur zu analysieren, sondern sie auch zu kommunizieren und einen geschäftlichen Mehrwehrt aus ihnen zu generieren, bietet sich die Kombination mit einem Advanced Reporting an. Unternehmen schaffen so einen nahtlosen Übergang von Daten zu Informationen, aus denen Verantwortliche konkrete Maßnahmen für eine verbesserte Geschäftsleistung ableiten können.