Unternehmen der Prozessindustrie sind immer wieder mit der Vulnerabilität ihrer komplexen Wertschöpfungsnetzwerke konfrontiert. Neben politischen Risiken, Umweltkatastrophen oder Lieferanteninsolvenz bedrohen insbesondere Cyber-Sicherheitsrisiken die Stabilität von Lieferketten. Kleine Fehler oder Missstände können erhebliche Probleme wie etwa Lieferschwierigkeiten verursachen: allein auf die Pharmabranche bezogen bestehen diese zum Beispiel derzeit bei mehr als 270 Präparaten (Quelle: Bundesinstitut für Arzneimittel (BfArM). Häufige Fehlerquellen sind – branchenübergreifend – u.a. veraltete Fuhrparks, fehlendes Fahrpersonal oder eine mangelhafte digitale Vernetzung mit Lieferanten und Kunden.
Die Gründe liegen zu einem erheblichen Teil in den Strukturen der Produktionsnetzwerke und Lieferketten. So haben u.a. die Globalisierungstrends der vergangenen Jahrzehnte Abhängigkeitsverhältnisse geschaffen, deren Nachteile viele in Europa ansässige Unternehmen jetzt spüren – besonders dann, wenn Rohstoffe, Vorprodukte und Produkte aus Fertigungsstätten in China, Indien und anderen asiatischen Ländern bezogen werden. Lieferengpässe können in diesem Fall schnell zu wochenlangen Verzögerungen führen, aber auch Qualitätsprobleme, Intransparenz und abnehmende Verhandlungsmacht werden zu strategischen Herausforderungen für die Industrie.
Die entscheidenden Daten aus der Lieferkette gewinnen
Um auf diese Entwicklungen zu reagieren, sind Anpassungen im Supply Chain Management unabdingbar. Dabei bieten digitale, KI-gestützte Systeme spannende Ansätze, um Multisourcing-Strategien erfolgreich umzusetzen, eine hohe Prognosegenauigkeit und volle Visibilität in der Lieferkette zu gewährleisten und das Risikomanagement zu verbessern. Eine solche Transformation lässt sich jedoch nur auf der Grundlage einer intelligenten Zusammenarbeit innerhalb des gesamten Netzwerks erreichen – wenn ein gemeinsames Reservoir konsolidierter, hochaktueller Daten zur Verfügung steht – eine Single Version of Truth.
Sehr häufig erweist sich dabei die traditionelle Supply Chain Struktur als Hindernis bei der Umsetzung einer intelligenten, vorausschauenden Netzwerksteuerung und eines auf Agilität, Transparenz und Risikooptimierung ausgerichteten Netzwerkdesigns.
Effizientere Lieferketten dank „Single Version of Truth“
Die Daten werden aus den Unternehmen der gesamten Supply Chain über verschiedene Systeme integriert, um die Ware effizient zu liefern und um Probleme der Lieferfähigkeit frühzeitig aufzudecken. Mittelständische Unternehmen haben hier teilweise einen geringen Reifegrad: Aufträge und auch die Daten werden an den Spediteur weitergereicht, damit dieser plant und umsetzt. Auf diese Weise bleiben Einsparpotenziale ungenutzt, da Themen wie optimale Routenkalkulation oder Ausschreibung im Tagesgeschäft untergehen – man ist froh, wenn die Ware rechtzeitig beim Kunden ankommt.
In den meisten größeren Unternehmen existieren heute verschiedene ERP-Systeme, die häufig nicht ausreichend miteinander kommunizieren. Es fehlt ein „Zentrum“, in dem sowohl die eigenen Systeme als auch die Systeme der Kunden und Lieferanten in der Supply Chain zusammengeführt werden. Hier sind alle Daten zu jeder Zeit transparent, integriert – und für jeden abrufbar. Die Zeitverluste, die dadurch entstehen, dass die Daten durch die Supply Chain durchgereicht, angepasst und bearbeitet werden, können sich auf mehrere Tage belaufen – von möglichen Fehlern ganz zu schweigen.
Informationsflüsse per Control Tower und KI steuern
Eine Plattform, auf der alle Beteiligten – Transporteure, Lieferanten, Kunden – in Echtzeit kommunizieren können, löst dieses Problem. Es entsteht dabei ein Control Tower, von dem aus man jedes einzelne Produkt beobachten und analysieren kann: Wo ist das Produkt gerade? Gibt es beim Lieferanten Probleme? Nach Prinzip eines „Digital Twins“ entsteht ein virtuelles Abbild des Weges, den das Produkt bzw. die Ware von der Fertigung über den Transport bis zur Auslieferung zurücklegt.
Mit Hilfe dieses „digitalen Zwillings“ lassen sich nicht nur Probleme in der Lieferkette – etwa ein Produktionsausfall – früh erkennen, sondern auch seine wahrscheinlichen Auswirkungen. So können ggf. rechtzeitig ein alternativer Lieferant oder eine alternative Lieferstrategie ausgewählt werden, um die Lieferfristen einzuhalten. Die erlaubt zudem einen globalen Bedarfs- und Angebotsabgleich und Multi-Tier-Capacity Planning.
Die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit wird dabei durch ein individuelles Authentifizierungssystem unterstützt, das die Berechtigungen regelt. Per Blockchain-Technologie lässt sich das zusätzlich absichern. Doch alle angeschlossenen Partner operieren mit dem gleichen, in Echtzeit aktualisierbaren Datenbestand – eben der Single Version of Truth. Die zeit- und kostenaufwendige und fehleranfällige Kaskade der ERP-Systeme bleibt dabei aus – die Informationen stehen unmittelbar zur Verfügung. Ein kritischer Faktor, gerade wenn es um Cold-Chain Traceability geht.
Dieses Steuerungssystem lässt sich durch den Einsatz einer KI wesentlich verbessern. Im Idealfall erkennt die Software autonom die möglichen Probleme und wählt eine unter allen relevanten Gesichtspunkten passende Lösung, die sie dem Planer vorschlägt. Die alternativen Routen lassen sich dann ebenfalls über die Plattform komplett steuern.
Vorteile eines Multi-Enterprise-Systems
Dieser Ansatz ist bei einer Vielzahl von Prozessen in der Wertschöpfungskette anwendbar. Doch gerade im Transportmanagement lassen sich aufgrund relativ standardisierter Aufgabenstellungen, Prozessarchitekturen, Aufgaben und Parameter hiermit ergiebige Quick Wins erzielen.
Klassische Lieferkette
Begrenzte Transparenz in der gesamten Lieferkette, Informationen nicht in Echtzeit verfügbar. Geringere Reaktionsfähigkeit bei sich ändernden Marktbedingungen.
Digitales SCM-Ökosystem
„Intelligent Control Tower“ überwacht Prozesse, trifft Entscheidungen und steuert die Ausführung über Funktionen und Unternehmen hinweg, um das gesamte Netzwerk zu optimieren.
Einsatz von KI-Agenten
Die Einführung eines Multi-Enterprise-Systems, welches die Single Version of Truth ermöglicht, ist mit anspruchsvollen technologischen, prozessualen und organisatorischen Herausforderungen verbunden. Dies erfordert ein angemessenes Umsatzvolumen und Komplexitätsniveau, um sich zu amortisieren. Gerade im Hinblick auf die komplexen Wertschöpfungsketten der Prozessindustrie zahlt sich diese Transformation jedoch durch fünf wesentliche Faktoren aus:
Mit Blick auf die Supply Chain steht Agilität für die Fähigkeit, auftretende Veränderungen schnell zu erkennen und mit geeigneten Mitteln zu beantworten. Dabei stehen insbesondere die vor- und nachgelagerten Beziehungen zu Lieferanten und Kunden im Fokus. Die Steigerung der Agilität erfordert einerseits eine hohe Transparenz, die eine flexible Beschaffungsplanung möglich macht und andererseits die Integration der Partner in der Wertschöpfungskette durch passende IT-Systeme. Mit der Steigerung der Agilität geht auch die Erhöhung der Velocity einher. D.h. der Fähigkeit, Aktivitäten so schnell wie möglich abzuschließen und die Durchlaufzeit eines Produkts oder Materials durch die gesamte Wertschöpfungskette zu verringern.
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