Wie anfällig die sogenannte „Extended Supply Chain“ ist, zeigt sich häufig bei unvorhergesehenen Ereignissen, wie dem Erdbeben 2011 in Japan: Die japanische Wirtschaft hat sich auf wichtige Komponenten der Automobil- und Smartphone-Produktion wie zum Beispiel Flashspeicher spezialisiert. Nach der Katastrophe fiel die Produktion in einigen Werken aus, was sich unmittelbar auf die weltweite Produktion in diesen Branchen auswirkte.
Der Ausfall eines Partners entlang einer stark erweiterten Lieferkette hat unmittelbare Auswirkungen auf die gesamte Wertschöpfungskette. Die Risiken durch die Verwundbarkeit der Supply Chain nehmen exponentiell mit ihrer Komplexität zu. Denn die Kette ist nur so stark, wie ihr schwächstes Glied. Unter einem schwachen Partner kann die Gesamt-Performance leiden. Das bedeutet: Jedes Risiko von der Nachfrageentwicklung auf Kundenseite bis zur Lieferfähigkeit und Risikobewertung der Lieferanten muss hier aktiv verwaltet werden. Zum Einem müssen potentielle Risiken vorzeitig erkannt und dann präventiv vermieden werden. Zum anderen muss bei möglichen Störungen eine schnelle Reaktion durch geeignete Applikationen gewährleistet sein. Durch aktives Risikomanagement lassen sich nicht nur ungeplante Kosten vermeiden, sondern die Lieferbereitschaft erhöhen und langfristige Umsatzsteigerungen erzielen, zum Beispiel durch Kundenbindung.
Denn auch der wachsende Einfluss und Anspruch der Verbraucher macht sich im Lieferkettenmanagement unmittelbar bemerkbar. Besucht ein Kunde etwa einen Onlineshop, erwartet er ein zentrales Portal, das ihn genau anzeigt, wo sich sein Paket gerade befindet. Und nicht nur das: Durch Social Media ist er stärker in die Produktzyklen eingebunden als zuvor. Das äußert sich beispielsweise darin, dass die Hersteller das Feedback der Konsumenten in Foren oder sozialen Netzwerken nutzen, um ihre Produkte zu verbessern. Auch beobachten sozial engagierte Kunden die weltweiten Lieferketten großer Marken mit kritischem Blick und machen auf soziale Missstände aufmerksam, was sich in der Markenwahrnehmung bemerkbar macht.
Komplexe Lieferketten, volatile Märkte und anspruchsvolle, gut vernetzte Verbraucher – ein Weg, diese Risiken zu beherrschen, besteht in der Erhöhung der Transparenz entlang der Lieferkette. Um das zu erreichen, müssen Lieferketten intelligenter werden. Eine intelligentere Lieferkette zeichnet sich durch folgenden Merkmale aus: Sie verbindet alle Punkte ohne Reibungsverluste, sie verteilt digitale Informationen in Echtzeit und sie arbeitet nach dem Sense-and-Respond-Prinzip.
Technologien dieser Art werden bereits eingesetzt. Ein Beispiel für ein verbessertes Supply Chain Management entlang der gesamten Wertschöpfungskette ist Crocs, ein Hersteller von Freizeitschuhen für Männer, Frauen und Kinder. Das Unternehmen wickelte früher Bestellungen über ein manuelles System ab. Zudem gab es keine Transparenz über die gesamte Wertschöpfungskette. Dies führte zu langen Reaktionszeiten und zu wachsender Unzufriedenheit bei den Großhändlern.
Dank eines neuen Ansatzes hat Crocs heute einen umfassenden Überblick über alle Aktivitäten in der Lieferkette. Dafür wurden zunächst die Prozesse und Probleme im Unternehmen vollständig erfasst. Anschließend wurde ein gemeinsamer Bestandspool für alle Regionen und Vertriebskanäle geschaffen, was sowohl für die Kunden als auch für den Geschäftsbetrieb Vorteile bringt. Im Ergebnis konnte Crocs die Transparenz über die weltweit vorhandenen Bestände für Direktvertrieb und Großhandel erhöhen. Die Auftragserfüllungsquote für Onlinebestellungen liegt nun bei fast 100 Prozent. So kann der Anbieter seine Verpflichtungen gegenüber Großhändlern, großen Einzelhändlern und Konsumenten zeitnah und präzise einhalten.
Ein weiteres Beispiel befasst sich mit dem Risikomanagement der Supply Chain auf der Absatz- und Nachfrageseite: So hatten die Fischer vor der Küste Balis bis vor kurzem mit den üblichen Herausforderungen eines Marktes zu kämpfen, auf dem es wie auf keinem sonst auf Frische ankommt: Die Fischer fischten zu viel Fisch, Preis und Rendite sanken, das Überangebot landete im Müll.
Bis sich die Universität Bari mit diesem Problem beschäftigt hat. Mithilfe von IBM Technologien hat sie ein System entwickelt, das dem Markt aus der Abwärtsspirale von Überfischung und Preisdumping hilft. Das Prinzip des Systems: Wenn die Fischer die Time-to-Market radikal verkürzen können, dann lässt sich das regelmäßige Überangebot auf dem Fischmarkt verhindern. Wie aber lässt sich das bewerkstelligen – ohne den Fisch vom Boot an die Küste zu fliegen?
Die Lösung lautet: Durch mehr Transparenz in der Lieferkette. Heute verkaufen die Fischer ihren Fang unmittelbar nachdem sie die Netze eingeholt haben, also direkt vom Boot aus. Mittels Kameras und mobiler Datenkommunikation übermitteln die Fischer Menge und Qualität der Fische an einen „virtuellen“ Fischmarkt, wo die Händler den Fisch gleichsam von den Planken weg kaufen können. Der Vorteil für die Fischer: Sie müssen nicht mehr um die Abnahme auf dem überfüllten Fischmarkt kämpfen und können ihre Fangkapazitäten genau auf die Nachfrage ausrichten.
Und nicht nur die Fischer profitieren von der Transparenz. Die Händler können daraufhin ihre Angebote sehr viel früher an Restaurants und Supermärkte abgeben. Die wiederum können die Informationen sofort an ihre Kunden übermitteln – ganz nach dem Motto: Hier können Sie den Fisch wählen, den Sie heute Abend bei uns im Restaurant essen können.
Der Fall zeigt, wie intelligente Technologien die traditionelle Lieferkette auf ein neues „wertschöpfendes“ Niveau heben und Risiken minimieren können. Hierzu gibt es noch weitere Beispiele. So setzt etwa der globale Lebensmittelhersteller und -lieferant Danone auf ein sicheres Cloud-Handelsnetzwerk. Darüber automatisiert und beschleunigt Danone Geschäftstransaktionen mit seinen Kunden, Geschäftspartnern und Lieferanten. Die Lösung erhöht zudem die Flexibilität und die Reaktionsfähigkeit der B2B-Werbeinteraktionen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
* Der Autor, Jürgen Tekautschitz, ist Senior Account Executive, Commerce Solutions bei IBM Deutschland
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