Post-COVID-19 Herausforderungen beim Betrieb von Lieferketten stehen die Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Lieferketten kosteneffizienter und flexibler zu gestalten. Da etwa 70 % der Gesamtkosten auf die Lieferkette entfallen, kann jede ernstzunehmende Maßnahme zur Kostensenkung zu erheblichen Einsparungen in der Bilanz führen. In diesem Zusammenhang wird die Rolle der Datenanalyse bei der Kostensenkung und dem nachhaltigen Betrieb immer wichtiger.

Die Datenanalyse ist der Schlüssel zur Ermittlung operativer Grundlinien für die Lieferketten, zur Durchführung von Simulationen und Was-wäre-wenn-Szenarien, zum Aufbau der Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens und mit externen Partnern und vieles mehr. Wie das berühmte Sprichwort sagt: Was man nicht messen kann, kann man nicht verbessern. Die Datenanalyse bietet Einblicke in verschiedene Aspekte der Lieferkette und hilft bei der Ermittlung von Kosteneinsparungsmöglichkeiten.

Wie baut man eine robuste Analysefunktion auf?

Die Entwicklung eines Datenanalyse-Backbones ist von zentraler Bedeutung für die Verbesserung der Lieferkettenfähigkeiten. Dazu gehört die Integration von Stammdaten wie Materialstamm, Lieferantenstamm und Kundendaten sowie von Transaktionsdaten wie den Daten aus den ERP-Systemen. Diese Kombination ermöglicht es dem Unternehmen, ein Ökosystem mit einem proaktiven Ansatz zur Ermittlung von Verbesserungsbereichen in der gesamten Lieferkette aufzubauen.

Mit kleinen, gezielten Aktionen beginnen

Wählen Sie zunächst die Bereiche innerhalb der Lieferkette aus, in denen der größte Bedarf besteht oder die höchste Investitionsrentabilität zu erwarten ist. Diese Auswahl sollte sowohl auf qualitativen als auch auf quantitativen Analysen beruhen, z. B. auf der Nutzung vorhandener ERP-Daten und der Durchführung von Befragungen der Beteiligten. Diagnoseinstrumentev von vertrauenswürdigen Beratern können ebenfalls dazu beitragen, potenzielle Verbesserungsbereiche zu identifizieren.

5 Schwerpunktbereiche

Zwar hat jedes Unternehmen seine eigenen Bedürfnisse und daher möglicherweise eine andere Kombination der unter Schwerpunktbereiche aufgeführten Punkte, doch hier sind 5 der üblichen Punkte aufgeführt:

1. Komplexität des Portfolios: Vereinfachen Sie Ihr Produktportfolio, indem Sie Produkte und Komponenten standardisieren, die Anzahl der SKUs reduzieren und die Produktvarianten rationalisieren. Führen Sie eine Kosten-Nutzen-Analyse der Beibehaltung einer SKU im Portfolio durch, z. B. hinsichtlich der Lagerhaltungskosten.
2. Beschaffungsstrategie: Die Rationalisierung der SKUs trägt auch zur Rationalisierung der Lieferanten bei. Allerdings sollte die Rationalisierung nicht das einzige Ziel der Beschaffungsstrategie sein; sie sollte sich auch auf das Risikomanagement der Lieferanten und die Optimierung der Materialausgaben konzentrieren.
3. Synchronisierung der Planung: Nutzen Sie die Analytik bei der Bedarfsprognose und -planung, um Angebot und Bestand effizient aufeinander abzustimmen. Diese Synchronisierung kann dazu beitragen, die Kostenvorteile in sehr kurzer Zeit zu realisieren, vor allem durch die Senkung der Bestandskosten.
4. Footprint- und Netzwerkstrategie: Überprüfen Sie den Platzbedarf Ihrer Produktions- und Vertriebszentren, um die Liefergeschwindigkeit zu erhöhen und die mit dem Versand und Vertrieb verbundenen Kosten zu senken.
5. Überlegungen zum Aftermarket: Anwendung von Strategien zur Kosteneinsparung beim Ersatzteilmanagement, einschließlich der Optimierung des Vertriebsnetzes. Die Informationen aus der Planung helfen auch dabei, die Produkte zu verstehen, die aus dem Verkehr gezogen wurden. Dies hilft bei der Vorbereitung der Ersatzteilplanung und der Vermeidung von Überalterung.

Herausforderungen bei der Entwicklung von Analysekapazitäten

Wenn Unternehmen damit beginnen, Datenanalysen in ihre Lieferkettenabläufe zu integrieren, stoßen sie häufig auf eine Reihe von Herausforderungen. Diese Hürden sind zwar beträchtlich, können aber mit einem strategischen Ansatz gemeistert werden.

1. Datenqualität und -integration:

Eine der größten Herausforderungen ist die Sicherstellung der Qualität und Konsistenz von Daten. Viele Unternehmen kämpfen mit fehlenden, isolierten, veralteten oder ungenauen Daten. Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in eine einheitliche Analyseplattform ist entscheidend, aber auch komplex. Dazu müssen Daten aus unterschiedlichen Systemen abgeglichen werden, was technisch anspruchsvoll und zeitaufwändig sein kann.

2. Aufbau der richtigen Fähigkeiten:

Ein weiteres häufiges Hindernis ist der Mangel an interner Analysekompetenz. Die Entwicklung oder der Erwerb der richtigen Talente für den Umgang mit ausgefeilten Datenwerkzeugen und die Interpretation der Ergebnisse ist unerlässlich.

Um das Team mit den neuesten Analysetrends und -technologien auf dem Laufenden zu halten, sind kontinuierliche Schulungen und Weiterbildungen erforderlich.

3. Technologieinvestitionen und -übernahme:

Investitionen in die richtigen Analysetools und -technologien sind mit erheblichem Kapitalaufwand verbunden. In einer aktuellen Gartner-Umfrage nannten CSCOs weltweit Advanced Analytics unter den Top 2 der aufkommenden Technologie-Investitionen, nur 9 % haben keine Pläne für Investitionen.

Neben den Investitionen kann die Übernahme dieser Technologien in bestehende Systeme und Prozesse auf den Widerstand von Mitarbeitern stoßen, die an traditionelle Methoden gewöhnt sind.

4. Fragen der Datensicherheit:

Mit der zunehmenden Datennutzung werden die Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Schutzes der Privatsphäre immer deutlicher. Der Schutz sensibler Lieferkettendaten vor Verstößen ist von größter Bedeutung. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen macht die Verwaltung von Datenanalysen noch komplexer.

5. Kultureller Wandel hin zu einer datengesteuerten Entscheidungsfindung:

Der Übergang zu einer datengesteuerten Kultur erfordert ein Umdenken auf allen Ebenen des Unternehmens. Dazu gehört die Förderung einer Kultur, in der Entscheidungen auf der Grundlage von Datenerkenntnissen und nicht von Intuition getroffen werden.

Trotz dieser Herausforderungen ist eine flexiblere und kosteneffizientere Lieferkette durch Datenanalyse mit einem geplanten und schrittweisen Ansatz möglich. Mit dem Engagement der Unternehmensleitung und den richtigen Strategien können Unternehmen diese Hürden überwinden und das volle Potenzial der Datenanalyse in ihren Lieferkettenabläufen ausschöpfen.

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