Gabriel Werner, Vice President EMEA Solutions Advisory bei Blue Yonder, zu den wichtigsten Trends in produzierenden Unternehmen und ihren intelligenten Supply Chains
Die Supply Chain der Zukunft ist intelligent
Disruption von Lieferketten durch die Pandemie – diese Worthülse kann langsam niemand mehr hören. Fertigungsstraßen standen still und die Frage nach präventiven Maßnahmen kam auf. Der Digitalisierungsschub des vergangenen Jahres wird sich auch im aktuellen Jahr fortsetzen. Machine Learning, oft etwas irreführend einfach mit künstlicher Intelligenz gleichgesetzt, spielt hier eine zentrale Rolle, aber auch eine intuitive Nutzererfahrung, die gerade junge Professionals, die am Anfang ihrer Karriere stehen, erwarten. Sie setzen einen hohen Digitalisierungsgrad voraus, weil sie mit modernen Technologien aufgewachsen sind. Außerdem werden immer mehr fertigende Unternehmen dazu übergehen, Planning und Execution in einer Lösung zu vereinen, sodass Störungen der Lieferkette in Zukunft besser antizipiert werden und rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergriffen werden können. Die fünf Trends zeigen die Zukunft der intelligenten Supply Chain.
Trend 1: Der Grad der Automatisierung in intelligenten Supply Chains wird weiter steigen
Nachdem wir in der Pandemie gesehen haben, wie störanfällig globale Lieferketten sind und wie schnell Entscheidungen getroffen werden müssen, um diese zu beheben, werden Unternehmen im Hinblick auf intelligentes Supply Chain solche Prozesse verstärkt an die Maschine auslagern. Machine-Learning-Lösungen helfen zu erkennen, wo Verspätungen oder Ausfälle auftreten können. Sie können dies sogar auf einzelne Ladungen herunterbrechen und prognostizieren, welche Lieferung ein hohes Ausfallrisiko hat. Sollte ein Störungsfall eintreten, können dank der Algorithmen Lieferungen automatisiert umgeleitet werden. Es lässt sich also der gesamte Prozess der Planung bis hin zur ad-hoc-Execution automatisieren.
Die Algorithmen können priorisieren, wo Waren wann am dringendsten benötigt werden, damit Produktions- und Lieferzusagen eingehalten werden können. Menschen brauchen Tage, um solche Entscheidungen zu treffen und sich einen Überblick als Entscheidungsgrundlage zu verschaffen. Die Gefahr, hierbei noch mehr Fehler einzubauen und falsch zu entscheiden, kann sehr hoch sein. Grund hierfür sind Zeitdruck und große Datenmengen. Hinzu kommt, dass händische Planungsprozesse typischerweise sequenziell ablaufen. Es geschieht also ein Planungsschritt nach dem anderen, was viel Zeit in Anspruch nimmt. Die Maschine hingegen kann mit solchen Dingen emotionslos umgehen und trifft datenbasiert schnell die richtige Entscheidung.
Machine Learning (ML) ist ein Begriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung in KI-Software: Ein System lernt dabei aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase nutzen, um Muster und Regelhaftigkeiten zu erkennen.
Trend 2: Schnellere Integration von Cloud-Diensten für intelligente Supply Chain
Der Trend zur Cloud ist auch im Bereich der industriellen Fertigung nicht neu. Genauso wenig überraschend ist die Einschätzung, dass sich dieser Trend fortsetzen wird. Einer der Gründe für eine Beschleunigung ist das angekündigte End-of-Life der Business Suite von SAP. Sie forciert den Wechsel von Nutzern auf S/4 HANA, mitsamt verschiedener zusätzlicher Applikationen. Viele Unternehmen überlegen deshalb, sich von SAP abzuwenden und nach anderen Lösungen Ausschau zu halten, die spezialisierter sind und bereits in der Cloud laufen. Integration in bestehende Systeme, vor allem in bestehende Cloud-Systeme ist kein Gegenargument mehr. Aufgrund fortschrittlicher APIs und der Abkehr von On-Premise-Systemen lassen sich neue Cloud-Dienste mit verhältnismäßig wenig Aufwand integrieren und anpassen. Da neue Anwendungen aus der Cloud einen höheren Grad der Automatisierung ermöglichen, werden wir hier eine Wechselwirkung sehen. Mehr Cloud bedeutet mehr Automatisierung – auch im Hinblick auf intelligente Supply Chain.
Trend 3: Data Scientists sind die neuen Rockstars
Mehr Automatisierung verlangt besser aufbereitete Daten. Diese sind bekanntlich im Unternehmen vorhanden, nur sind sie über sämtliche Abteilungen verteilt. Diese zu sammeln, zu sichten und so aufzubereiten, dass sie für die Automatisierung von Prozessen nutzbar sind, ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Das Aufbrechen dieser Silos wird immer wichtiger, um Supply Chains effizienter und störungsresistenter zu machen. So lassen sich automatisierte datengetriebene Entscheidungen schneller umsetzen. Außerdem ermöglichen gut strukturierte und aufbereitete Daten in der Cloud die Konvergenz von Lösungen in nur einer Applikation. Ein Beispiel ist hier das Zusammenlegen von Supply-Chain-Planung und Supply-Chain-Execution. Vereinheitlichte Daten in einer ganzheitlichen Lösung, die abteilungsübergreifend genutzt wird, geben einen besseren Überblick über sämtliche Aktivitäten entlang der Supply Chain und vereinfachen das Automatisieren von Prozessen. Die Data Scientists, die solche Projekte mit umsetzen, werden zu den gefeierten Helden der intelligenten Supply Chain.
Trend 4: Anwendungen stellen den Nutzer in intelligenter Supply Chain in den Mittelpunkt
Wir werden nicht nur technologische Veränderungen sehen, sondern auch soziostrukturelle. Die Generation der Baby Boomer geht nach und nach in den Ruhestand. Fortan drängen die Millenials in die Unternehmen, die ihre eigenen Vorstellungen haben, was Technologie leisten muss und wie sie am besten nutzbar ist. Diese jungen Leute sind mit dem Internet, mit mobilen Technologien und auch mit Cloud-Diensten aufgewachsen. Sie erwarten, dies im Berufsalltag wiederzufinden. Ein wichtiger Aspekt ist hier die Nutzererfahrung, die neue Anforderungen an das UX-Design stellt.
Es werden sich vermehrt Lösungen durchsetzen, die über intuitive graphische Benutzeroberflächen verfügen, die mit Dashboards und Diagrammen einen schnellen Überblick über das Geschehen entlang der intelligenten Supply Chain bieten. Die auf Tabellen basierenden Nutzerschnittstellen, die aus vielen Software-Lösungen bekannt sind und immer schon als wenig nutzerfreundlich galten, werden verschwinden. Applikationen, die weiterhin auf solche wenig ansprechende Nutzerführung setzen, werden es schwer haben, in die engere Auswahl zu kommen, wenn Legacy-Lösungen durch neue Cloud-Dienste ersetz werden.
Trend 5: Planning und Execution aus einem Guss
Geschwindigkeit wird ein zunehmend wichtiger Faktor in der intelligenten Supply Chain. Automatisierung ist ein Teil der Gleichung und Cloud-Anwendungen sorgen für schnellere Prozesse im Supply Chain Management. Einer der Gründe dafür ist die Möglichkeit, die bisher getrennten Bereich Supply Chain Planning und Supply Chain Execution in einer Applikation zu harmonisieren. Mögliche Prozessbrüche und Zuständigkeitsgerangel gehören damit der Vergangenheit an. Zudem arbeitet eine ML-basierte Anwendung, die Störungen prognostizieren kann, verlässlicher, wenn sie Planungsdaten aus derselben Applikation nutzt. Dies wird die Effizienz von Lieferketten steigern und Mitarbeitern einen besseren Überblick verschaffen, da beide Supply-Chain-Disziplinen in einer Anwendung zueinander finden werden. Letztlich wird dies zu erhöhter Kundenzufriedenheit führen.
