Nutzung eines Netzwerkmodells für durchgängige Transparenz in Echtzeit
Transparenz ist die Grundlage jeder Funktion des Control Towers, da Qualität und Aktualität der Transparenz Voraussetzungen für alle anspruchsvollen Entscheidungen und Reaktionen während der Ausführung sind. Die Aktualisierung von Auftrags-, Versand- und Bestandsstatus für alle Beteiligten in Echtzeit ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg, stellt jedoch häufig eine der großen Herausforderungen für Control Towers dar, da sich hochdynamische Lieferketten mit einer Geschwindigkeit von mehr als 50 Änderungen pro Sekunde ändern können.[1]
Dank Transparenz in Form der Erfassung von GPS- und IoT-Daten können Bestellungen, Sendungen und Produkte in Echtzeit aktualisiert werden. Zahlreiche Control Towers für Planung und Logistik bieten diese Transparenz zwar, aber ohne eine bereichsübergreifende Ausrichtung für die Entscheidungsfindung.
Control Towers für die Analytik versuchen, Daten zusammenzufassen, um eine Dashboard-Ansicht der Lieferkette abzubilden, doch diese sind immer noch stark von Batch-Aktualisierungen und intensiver Datenverarbeitung abhängig. Keiner dieser Ansätze bietet die vollständige Transparenz oder den Echtzeitstatus von Lieferkettenabläufen, die für eine optimale Reaktion erforderlich sind.
Zahlreiche Control Towers für die Planung gleichen dies durch komplexe Datenmodelle oder den Ausbau unstrukturierter Data Lakes aus, eine vollständige Transparenz in Echtzeit ist aber nur auf einem Weg möglich: die Anbindung aller internen und externen Lieferkettenparteien an eine einzige Plattform, um eine einzige verlässliche und korrekte Quelle für Bestellungen, Lieferungen und Bestände zu erzeugen, die immer auf dem neuesten Stand ist und allen Parteien zur Verfügung steht.
Das bedeutet die Nutzung eines mandanten- und unternehmensübergreifenden Unternehmensnetzwerk, mit einem einzigen Datenmodell alle Parteien mit digitalen Lieferkettendaten verbindet. Änderungen und Aktualisierungen sind sofort im Netzwerk sichtbar und für alle relevanten Parteien erkennbar. Hochwertige, gemeinsam genutzte Daten in Echtzeit sind ein unverzichtbarer Eckpfeiler für den Aufbau einer datenzentrischen Lieferkette, die für die digitale Transformation gerüstet ist.
Verwendung von prädiktiven Warnmeldungen für die proaktive Entscheidungsfindung
Veränderungen gehören zum Alltag und sind unvermeidbar. Die Lieferkettenplanung ist im Laufe der Zeit zwar immer besser geworden, aber in einer unvollkommenen Welt ist eine perfekte Planung nicht realistisch. Mit einer frühzeitigen Erkennung von Veränderungen kann Ihr Unternehmen die Auswirkungen auf Ihre Lieferkette jedoch erfolgreicher steuern.
Wenn beispielsweise Algorithmen für maschinelles Lernen für Transparenz in Echtzeit genutzt werden, können sie dazu beitragen, verspätete Lieferungen vorherzusagen, bevor Unternehmen die Benachrichtigung vom Spediteur erhalten oder, schlimmer noch, sich der Kunde beschwert. Lieferkettenexperten, die Bestände auf Netzwerkebene sehen, können das Gleichgewicht von Nachfrage und Angebot überwachen, um potenzielle Fehlbestände rechtzeitig vorherzusagen und Umsatzverluste zu vermeiden.
Prädiktive Warnungen sind eine unabdingbare Fähigkeit, damit Lieferkettenexperten die Agilität nutzen können, die sie für ein schnelles Handeln benötigen. Die hierfür erforderlichen enormen Mengen an komplexen Daten können allerdings diejenigen, deren Aufgabe die Aufrechterhaltung der Lieferkette ist, schnell überfordern.
Ein wesentlicher Bestandteil prädiktiver Technologien ist die Trennung von richtigen, zu verfolgenden Signale vom Rauschen. Algorithmen für maschinelles Lernen, die sowohl historische Lieferkettendaten als auch externe Datenquellen nutzen, unterstützen die Unterscheidung von tatsächlich zu verfolgenden Signalen von solchen, die ignoriert werden können. So rücken die wichtigsten Aufgaben in den Mittelpunkt, ganz ohne Zeitverluste aufgrund von Ereignissen, die keine Maßnahmen erfordern.
Intelligente Entscheidungsunterstützung nutzen
Die Fähigkeit, eine wesentliche Warnung zu erkennen, ist aber nur die halbe Miete. Um die richtige Entscheidung zu treffen, bedarf es auch Funktionen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung, damit die Lösung auf so intelligente Weise wie möglich angegangen wird.
- Bei der Identifizierung von häufigen Ursachen für Ereignisse, die mehrere Sendungen und Bestellungen beeinflussen, hilft die Aggregation. Durch die Bündelung des gefährdeten Gesamtwerts oder der gesamten Kundenexposition erhalten Lieferkettenexperten ein wahrheitsgetreueres Bild der verhältnismäßigen Größenordnung jeder Lösungsmaßnahme.
- Die Ausrichtung von Lösungen anhand der Unternehmensstrategie, sei dies Kostensenkung, Geschwindigkeit, Kundenservice oder eine Kombination davon, ist ohne Prioritäten nur schwer möglich.
- Kontextbezogene Informationen sind entscheidend für schnelle Entscheidungen. Dank der Bereitstellung von zur Entscheidungsfindung relevanten Informationen für Lieferkettenexperten und der Eliminierung zeitaufwendiger Anrufe und E-Mails, um Updates zu erhalten, wird weniger Zeit für die Datenerfassung benötigt, außerdem können Analysen sofort abgerufen werden.
- Präskription hebt die Entscheidungsfindung auf die nächste Ebene, wenn Erkenntnisse und Intelligenz aus dem Netzwerk in Echtzeit genutzt werden, um in Übereinstimmung mit den tatsächlichen Bedingungen der Lieferkette und den Geschäftszielen des Unternehmens die nächsten besten Schritte zu präsentieren.
Erfolgreiche Lösungsfindung durch kollaborative Ausführung
Eine erweiterte Analyse von Ereignissen und verfügbaren Lösungen erfordert eine schnelle Ausführung. Angesichts der Dynamik von Lieferketten können tage- und wochenlange Verzögerungen zwischen Analyse und Ausführung dazu führen, dass bestimmte Lösungen nicht länger verfügbar sind, wodurch der gesamte Prozess wieder am Anfang steht oder, schlimmer noch, verspätet ist. Unternehmen müssen sich sowohl intern als auch mit externen Lieferanten, Spediteuren und Frachtführern schnell abstimmen, um sicherzustellen, dass alle Parteien zeitnah handeln.
Entscheidungen müssen schnell, kollaborativ und sofort sichtbar werden. Wenn man sich dabei auf herkömmliche Kommunikationswege und Batch-Aktualisierungen der Systeme verlässt, ist der Erfolg gefährdet. Ein Lieferkettennetzwerk mit gemeinsamer Nutzung von Daten, Prozessen und Erkenntnissen führt zu den effektivsten Lösungen, da alle Parteien direkt miteinander im Netzwerk auf der Grundlage einer einzigen verlässlichen und korrekten Quelle in Echtzeit zusammenarbeiten können.
Wenn Sie mehr über effektive Implementierungsstrategien für einen Supply Chain Control Tower erfahren möchten, lesen Sie den vollständigen Best-Practice-Leitfaden.
[1] Wie von Infor Nexus Kunden beobachtet.
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