Supply Chain-Prozesse

Supply Chain-Analytic bei Nestlé.

Viele Fertigungsunternehmen stecken in der Klemme: Eingefahrene Prozesse, Wettbewerbsdruck und neue Marktverhältnisse erschweren den Einsatz digitaler Technologien. Nestlés US-Filiale gelang der Durchbruch.

* Von Jens Schulz      

Der Aufbruch in Richtung Industrie 4.0 geht für Unternehmen aus dem Bereich der Fertigung mit teils umfangreichen Veränderungen für das Supply Chain-Management einher. Zahlreiche Prozesse müssen optimiert, IT-Systeme auf Vordermann gebracht und Mitarbeiter, Lieferanten sowie Kunden eingebunden werden. Auf der Habenseite stehen nachhaltige Kosteneinsparungen, effiziente Arbeitsabläufe und kurze Reaktionszeiten auf die Marktgegebenheiten – sprich, mehr Wettbewerbsfähigkeit. 

Die Grundlage für den Erfolg der digitalen Transformation bilden Daten aus unterschiedlichen Maschinen, Systemen und Abteilungen. Sie dienen als Basis für ein sehr breites Analysespektrum (Advanced Analytics) und führen schließlich zu aussagekräftigen Ergebnissen für die Geschäftssteuerung. 

Anders als traditionelle Tools für Business Intelligence-Anforderungen, die in der Regel in Verbindung mit historischen Daten verwendet werden, erlaubt die Kombination aus Advanced Analytics in Verbindung mit Machine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) genaue Vorhersagen für zukünftige Ereignisse und Verhaltensweisen. So lassen sich mit Advanced Analytics exakte und dynamische Prognosen stellen, die im direkten Zusammenhang mit der Lieferkette stehen. Dazu gehören Aspekte wie Nachfrage, Preise, Planung, Produktionskapazität oder Lieferströme.

Einer der größten Vorteile von Advanced Analytics: Versteckte Muster und Zusammenhänge lassen sich vollautomatisiert erkennen, analysieren und entsprechend visuell aufbereiten. Auf der Basis dieser Erkenntnisse ist es Unternehmen aus der produzierenden Industrie möglich, Maschinen effizienter zu steuern oder Wartungen vorausschauend zu planen – um Leerfahrten zu vermeiden, Lagerbestände bei Händlern zu überwachen, Absatzspitzen zu prognostizieren oder den Schadstoffausstoß zu minimieren. 

Hinzu kommt, dass sich sowohl langfristige Finanzplanungen als auch kurzfristige Liquiditätsberechnungen auf Heller und Pfennig genau realisieren lassen, weil valide und belastbare Zahlen zugrunde liegen, die nun nicht mehr nur den bisherigen Geschäftsverlauf widerspiegeln, sondern auch die zukünftige Entwicklung prognostizieren. Durch das Vorliegen der Daten und Analyseergebnisse in digitaler Form ist es möglich, individuelle Veränderungen auch kurzfristig vorzunehmen, um just in time auf aktuelle Marktgegebenheiten reagieren zu können. 

Strategische Entscheidungen. 
Das Ziel einer Analyse auf der Basis umfangreicher Daten ist es, die Geschäftsentwicklung strategisch auszurichten. Oft gilt es, den besten Kompromiss zu finden. So lässt sich stets das gewünschte Vorgehen auf der Grundlage der erhobenen Daten auswählen – etwa das günstigste, effizienteste oder schnellste. Auf diese Weise können zum Beispiel wichtige Kunden bevorzugt behandelt oder Sonderanfertigungen schneller produziert werden. 

Gute Analytics-Lösungen betrachten also sowohl die jeweiligen Geschäftsprozesse als auch individuelle Fertigungsprioritäten und geben Empfehlungen für die Produktion. Zu den Aspekten, die hier üblicherweise berücksichtigt werden, zählen unter anderem: Kapazitäten, Bandgeschwindigkeiten, Fertigungsreihenfolgen und Chargengrößen, aber auch Faktoren wie Umstellungskosten, Reinigungsanforderungen und Schichtpläne. 

Häufig werden Millionen von Datenpunkten, Aufgabenstellungen und Einschränkungen gegeneinander abgewägt, um eine ideale Vorgehensweise zu finden. Erfahrungsgemäß lässt sich allein durch die KI-gestützte Analyse und Optimierung der Betriebsabläufe der Umsatz eines Unternehmens problemlos um fünf bis 15 Prozent steigern.

Analytics-Projekt bei Nestlé USA. 
Wie die Umsetzung eines Advanced Analytics-Projekts aussehen kann, zeigt eine Implementierung bei der nordamerikanischen Tochter von Nestlé.

* Jens Schulz ist Technical Product Manager und Senior Engineer beim internationalen Softwarehaus FICO.

Den ganzen Artikel lesen Sie in der Druck- und Digitalausgabe Nr. 3/2020. Hier bestellen. Wenn Sie nicht die gesamte Ausgabe bestellen möchten, können Sie den Beitrag auch als Einzelartikel bestellen. Hier bestellen.

 

 

Quelle: BUSINESS INTELLIGENCE MAGAZINE, www.bi-magazine.net
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