SCM Insights
26. Februar 2019

Wie sich Lieferausfälle mit Smart Logistics Data vermeiden lassen

Passende Themen: Analytics, Data Lake, Inbound Supply Chain, SCPM, smart logistics data

Smart Logistics Data greifen auf produktionspezifische Daten und künstliche Intelligenz zurück um Lieferausfälle zu vermeiden

Verspätete, mangelhafte und komplett ausbleibende Lieferungen sind für Unternehmen ein gravierendes, immer wiederkehrendes Problem. Doch was können sie dagegen tun? Und wie können sie sicherstellen, dass die bestellte Ware auch wirklich rechtzeitig ankommt?

Smart Logistics Data – sprich die intelligente Erhebung, Anreicherung und Nutzung von relevanten Daten rund um den gesamten Logistikprozess – verspricht Abhilfe.

Traditionellen Analyse-Tools fehlt die ganzheitliche Sicht

Fest steht: Ist die Lieferung bereits unterwegs, ist meist auch der Punkt überschritten, an dem noch rechtzeitig gegengelenkt werden kann, um Einbußen wegen fehlender oder mangelhafter Ware abzuwenden. Traditionelle Analyse-, Reporting- und Business-Intelligence- Methoden greifen hier zu kurz. Denn deren Daten beziehen sich lediglich auf einen begrenzten Abschnitt innerhalb der Lieferkette, wie die Versandinformationen.

Damit hat das bestellende Unternehmen aber nur wenig Zeit zu reagieren, sollte etwas nicht in Ordnung sein – etwa wenn die Liefermengen oder -fristen von der ursprünglichen Vereinbarung abweichen. Denn zwischen Lieferavis und Anlieferung vergehen oft nur wenige Tage. Doch nicht nur die Reaktionszeit ist äußerst knapp, sondern auch die Gegenmaßnahmen sind meist sehr kostspielig, beispielsweise wenn Sondertransporte veranlasst werden müssen.

Produktionsspezifische Daten mit einbeziehen

Wenn Unternehmen hier also ihren Spielraum vergrößern wollen, benötigen sie Frühindikatoren. Dazu zählen allen voran Informationen über Kapazitäten und Lagerbestände ihres Lieferanten sowie über dessen Produktionsplanung und -fortschritt.

Damit können die Auftraggeber die für sie „blinden Flecken“ in der Lieferkette beheben. Das wiederum verschafft ihnen einen zeitlichen Puffer, um – im Fall der Fälle –mehrere Wochen im Voraus aktiv werden zu können. Innerhalb dieser Spanne könnten sie etwa auf einen anderen Lieferanten ausweichen. Sie könnten rechtzeitig alternative Transporte organisieren. Oder sie könnten ihre eigene Produktion entsprechend anpassen. Kurzum: Sie befinden sich in einer wesentlich komfortableren Situation, um auf mögliche Lieferprobleme zu reagieren.

Mögliche Lieferausfälle lassen sich umso besser vorhersagen und vermeiden, je umfassender die Datenbasis für die Analyse ist.
Mögliche Lieferausfälle lassen sich umso besser vorhersagen und vermeiden, je umfassender die Datenbasis für die Analyse ist.

Lieferausfälle mit künstlicher Intelligenz umschiffen

Dieses Zeitfenster lässt sich sogar auf einigen Monaten ausdehnen, wenn Unternehmen zusätzlich die Möglichkeiten intelligenter Prognose-Tools nutzen, etwa Ansätze der Predictive Analytics. So lassen sich mit Hilfe von künstlicher Intelligenz beispielsweise Wahrscheinlichkeiten für Ereignisse berechnen, die erst viel später auftreten.

Hierbei fließen bereits Daten aus dem Bestellprozess in die Analyse ein, wie Bedarf und Bedarfsbestätigung. Diese Informationen werden zusätzlich mit vergangenen Ereignissen, also historischen Daten, aus dem Data Lake angereichert. Damit lassen sich schon sehr frühzeitig im Prozess mögliche Lieferprobleme oder auch Lieferausfälle vorhersagen und entsprechende Maßnahmen einleiten, um die eigene Produktion so reibungslos wie möglich sicherzustellen.

Daniel Adelhardt

Director Product Management & Development SCPM and TM

Meine Vision ist es mit zukunftsweisenden Lösungen die Digitalisierung der Supply Chain voranzutreiben. Gemeinsam entwickle ich mit meinem Bereich daher innovative, Cloud-basierte Lösungen für Transport und Supply-Chain-Prozesse. Hierfür verbinden wir technologische Trends aus den Umfeldern von Big Data, Artificial Intelligence, Cloud Integration & API Management, um damit Geschäftsprozesse für die Industrie 4.0, Smart Factory & Logistik zu optimieren.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.

Zum Seitenanfang