Drei Probleme in der Lieferkettenplanung effizient gelöst

Eine Umfrage von Toolsgroup und dem Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP) unter 200 Supply-Chain-Fachleuten weltweit ergab, dass 54 Prozent der Unternehmen, die bereits die Vorteile ihrer digitalen Transformationsbemühungen nutzten, auch die coronabedingte Nachfrage- und Lieferunsicherheit sehr gut managten. Allerdings waren dies nur Großunternehmen.

Dass gerade kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) mit der Digitalisierung zu kämpfen haben, überrascht nicht. Laut einer Studie von 2019 führten im Durchschnitt 14,9 Prozent der kleineren Unternehmen eine digitale Transformation durch, verglichen mit 41 Prozent der Großunternehmen. Generell gilt: Je größer das Unternehmen, desto weiter ist es mit der Digitalisierung der Lieferkettenplanung. Das zahlte sich in der Pandemie aus.

Drei Probleme bei der Lieferkettenplanung

Neue Cloud-basierte Lösungen für die Bedarfsprognose und Bestandsplanung können KMUs bei der Digitalisierung helfen und Supply-Chain-Probleme lösen, bei denen Tabellenkalkulation an ihre Grenzen kommt.

Erstes Problem: Die Prognosegenauigkeit muss verbessert werden. Sofern die Lieferkette nicht sehr einfach ist, kann Tabellenkalkulation keine genaue Prognose erstellen, weil sie nicht für die Zusammenarbeit ausgelegt ist. Werden Spreadsheets zwischen den Abteilungen verschickt, ist es schwer festzustellen, welche Version die aktuellste ist und wer wann was geändert hat. Und Tabellenkalkulation ist fehleranfällig. Je größer der Datensatz, desto größer das Fehlerrisiko. Dedizierte Supply-Chain-Planungssysteme (SCP) sind für die Zusammenarbeit konzipiert und liefern allen Anwendern eine „einzige Version der Wahrheit“. Systeme, die Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) nutzen, lernen aus Erfahrungen, sodass ihre Prognosen im Lauf der Zeit immer exakter werden.

Zweites Problem: Das Serviceniveau bzw. die Produktverfügbarkeit muss angehoben werden. Hohe Zielvorgaben beim Serviceniveau mit Tabellenkalkulationen zu erreichen, ist schwierig, da sie nicht für die Modellierung oder für „Was-wäre-wenn“-Szenarien ausgelegt sind. Und Prognosen für Schnell- und Langsamdreher oder eine veränderte Nachfrage lassen sich nicht zeitnah automatisch anpassen, sodass es zu Engpässen bei den meistverkauften Produkten und Überbeständen bei den Langsamdrehern kommt.

Cloud-basierte SCP wurde für die Planung des Serviceniveaus ausgelegt und berücksichtigt, dass Unternehmen nicht für jedes Produkt an jedem Standort das gleiche Serviceniveau anstreben. Sie verwenden Algorithmen, ML und probabilistische Prognosetechniken, um die Wahrscheinlichkeit eines Bereichs möglicher Ergebnisse zu identifizieren. Die Unsicherheitsmodellierung erlaubt es, Langsamdreher und schwankende Nachfragemuster besser zu handhaben.

Drittes Problem: Die Kosten für überschüssige und veraltete Bestände müssen reduziert werden. Die Kombination aus geringer Prognosegenauigkeit und hohen Servicegradzielen verführt dazu, mehr Sicherheitsbestand zu bestellen und so zu viel Bestandskapital zu binden. Ein großes Manko der Planung mit Tabellenkalkulationen ist die fehlende Aktualität. Wenn sich Planer darauf verlassen müssen, dass mehrere Personen verschiedene Spreadsheets aktualisieren und weitergeben, können sie nicht zeitnah auf Veränderungen reagieren.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 11/2021. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Bei Cloud-basierter SCP reichen historische Nachfragedaten. Die ML-gestützten Prognose-Engines analysieren die Verkaufstrends für Artikel und Standort, wenden die geeignetste Prognosemethode an und liefern genaue Vorhersagen. Dabei werden das angestrebte Serviceniveau und Einschränkungen wie Vorlaufzeit, Mindestbestellmenge und Bestellintervalle berücksichtigt. Das führt zu einem verbesserten Servicegrad bei niedrigeren Gesamtbeständen. Die Disponenten können gefährdete Chargen vorwegnehmen und eine Überplanung der Bestände vermeiden, da sie wissen, welchen Bestand sie haben und wann dieser abläuft. So wird die richtige Anzahl von Waren produziert und Ausschuss verhindert.

An der Digitalisierung führt kein Weg vorbei

Die erwähnte Umfrage zeigte eine klare Korrelation zwischen dem Reifegrad der digitalen Transformation und der Fähigkeit, coronabedingte Nachfrage- und Lieferunsicherheiten und -unterbrechungen zu bewältigen. Der Einsatz von neuen cloudbasierten Lösungen für die Bedarfsprognose und Bestandsplanung hilft KMUs, die Digitalisierung ihrer SCP voranzutreiben. Das ist auch notwendig, denn die Pandemie mag irgendwann vorbei sein, aber weitere Störungen der Lieferkette werden nicht ausbleiben. Mittelständler sollten den Wandel also im eigenen Interesse aktiv vorantreiben.

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