Der globale Markt für Logistikautomatisierung ist mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von gewachsen 12.4 2020% seit, die höchste Wachstumsrate aller Supply-Chain-Märkte. Bis 2026 wird der weltweite Markt für Logistikautomatisierung schätzungsweise 82.3 Milliarden US-Dollar erreichen. Diese Zahlen spiegeln das aggressive Tempo wider, mit dem Unternehmen fortschrittliche Technologien zur Automatisierung ihrer Lieferkettenabläufe integrieren.

Da Unternehmen auf automatisierte Arbeitsabläufe umsteigen, sind Daten die nützlichste Einheit in modernen Lieferkettennetzwerken. Während die Automatisierung die Kosten senkt und die Geschwindigkeit erhöht, um die Effizienz zu steigern, bringt sie auch ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Die Implementierung mehrerer neuer Technologien kann die Komplexität von Lieferkettensystemen erhöhen. Die größte Herausforderung sind jedoch Datensilos. Inkonsistente Daten sind ebenso fatal wie das Fehlen von Daten für Lieferketten.

Datenfehler können die Fähigkeit beeinträchtigen, Kundenanforderungen zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Daher ist die Sicherstellung einer konsistenten Speicherung, Verarbeitung und Verwaltung von Daten ebenso wichtig wie die Automatisierung, um die Effizienz der Lieferkette zu steigern.

Die Bedeutung von Daten im Supply Chain Management

Der Zugriff auf organisierte Daten hilft Unternehmen, proaktive Maßnahmen für die Effizienz zu ergreifen Leitung der Lieferkette. Es hilft bei der genauen Bedarfsprognose und dem effizienten Risikomanagement. Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs in der Weltwirtschaft müssen Unternehmen von reaktiven zu proaktiven Lieferketten übergehen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und zu expandieren.

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Die Analyse von Lieferantendaten, Kundendaten, Lagerbeständen, Transportkosten und anderen Faktoren trägt dazu bei, die Effizienz zu verbessern und Kosten zu senken. Durch den Zugriff auf datenbasierte, umsetzbare Erkenntnisse können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren, Transportkosten senken und Lieferzeiten verkürzen. Mit den richtigen Daten- und Analysetools können Supply-Chain-Manager Trends und Muster erkennen, die sonst schwer zu erkennen wären.

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So hilft datengesteuerte Logistik beim Aufbau einer proaktiven Lieferkette:

Genaue Bedarfsprognose: Sich schnell ändernde Kundenanforderungen gehören zu den größten Herausforderungen für moderne Lieferketten. Der übliche Ansatz besteht darin, auf Anforderungen zu warten und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Da sich die Anforderungen jedoch schneller als je zuvor ändern, kann es zu Verschwendung oder Nichterfüllung kommen.

Das datengesteuerte Supply Chain Management umfasst ein fortschrittliches, analysegestütztes Supply Chain Management, das dabei hilft, die Nachfrage genau vorherzusagen und die Lagerbestände entsprechend zu steuern.

Risikominderung: Störungen sind ein häufig auftretendes Phänomen, und sie werden anhalten. Anstatt darauf zu warten, dass eine Katastrophe eintritt, ist es klüger, einen datengesteuerten Entscheidungsmechanismus zu integrieren. Technologien wie KI und fortgeschrittene Analysen sind in der Lage, Datenmodelle zu untersuchen und Störungen vorherzusagen.

Bei einer Störungswarnung haben Lieferkettenleiter genügend Zeit, einen Risikomanagementmechanismus zu entwickeln und die Auswirkungen zu minimieren.

Qualitätskontrolle: In Lieferketten geht es häufig um temperaturempfindliche Materialien. Insbesondere für Lebensmittellieferketten ist es äußerst wichtig, Faktoren wie Temperatur, Luftdruck und Niederschlag zu berücksichtigen.

Mithilfe einer datenbasierten Analyse können Sie die genauen Gründe für verschüttete oder beschädigte Produkte herausfinden. Sobald die genauen Gründe für Qualitätsschäden bekannt sind, können die Beteiligten die notwendigen Schritte zur Verbesserung der Qualität einleiten.

Technologie ermöglicht ein datengesteuertes Lieferkettenmanagement. Fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können Unternehmen dabei helfen, Muster und Trends in Lieferkettendaten zu erkennen, die manuell nur schwer oder gar nicht zu erkennen wären. Predictive Analytics kann Unternehmen dabei helfen, Veränderungen in der Nachfrage zu antizipieren und ihre Lieferkette entsprechend anzupassen. Tools für die Transparenz der Lieferkette können Echtzeit-Einblicke in Lagerbestände, Transportwege und Lieferzeiten liefern. IoT-Sensoren und RFID-Tags können dabei helfen, den Warenverkehr zu verfolgen und Daten zu Bedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Handhabung bereitzustellen.

Aber wie maximiert man die Wirkung einer datengesteuerten Lieferkette?

Es gibt bestimmte Faktoren, die vor dem Übergang berücksichtigt werden müssen. Um eine datengesteuerte Lieferkette aufzubauen, müssen Supply Chain Manager die richtige Technologie und die richtigen Lösungen auswählen. Am wichtigsten ist, dass die Führung die Teammitglieder über verschiedene komplexe Systeme aufklärt, um sicherzustellen, dass der Übergang zur Automatisierung reibungslos verläuft.

So optimieren Sie Ihre Lieferkette mithilfe von Daten

1. Bauen Sie eine datengesteuerte Kultur auf, indem Sie das Datenbewusstsein fördern, eine Strategie entwickeln und die Zustimmung aller Ebenen der Organisation gewinnen.
2. Priorisieren Sie Geschäftsanwendungsfälle, die den größten Nutzen bringen und mit den verfügbaren Daten und Fähigkeiten lösbar sind.
3. Definieren Sie KPIs, um den Fortschritt bei der Erreichung der Geschäftsziele zu messen. Es ist äußerst wichtig, die KPIs zu verfolgen, um zu beurteilen, ob Ihre Bemühungen die gewünschten Ergebnisse bringen.
4. Investieren Sie in eine Datenplattform, die Daten integriert und verwaltet, Analysen unterstützt und Echtzeiteinblicke in alle Aspekte der Lieferkette bietet.
5. Nutzen Sie fortschrittliche Analysen wie maschinelles Lernen, um Muster und Trends in Daten zu erkennen und verschiedene Aspekte der Lieferkette zu optimieren.
6. Arbeiten Sie mit Lieferanten und Partnern zusammen, indem Sie Daten und Erkenntnisse austauschen, um die Effizienz der Lieferkette zu verbessern und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
7. Schulen und schulen Sie Mitarbeiter in fortschrittlichen Analysetechniken, insbesondere künstlicher Intelligenz, um einen größeren Nutzen aus Lieferkettendaten zu ziehen und den verfügbaren Talentpool voll auszuschöpfen.

Final Word

Datengesteuertes Supply Chain Management ist der Weg in die Zukunft, um Störungen zu bewältigen und Ausfälle in Schach zu halten. Um jedoch den ROI für die technologiegestützte Automatisierung der Lieferkette zu maximieren, muss die Führung der Lieferkette die richtigen Technologien und die richtige Lösung auswählen. Ebenso wichtig ist es, eine Kultur aufzubauen und das Team für einen nahtlosen Übergang vom reaktiven zum proaktiven Supply Chain Management zu schulen. Da die Anforderungen immer häufiger schwanken, ist der Aufbau einer datengesteuerten Lieferkette von entscheidender Bedeutung, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen und Ihre Mitbewerber zu übertreffen.

Autor Bio:

Dan Weinberger-

UN-Supply-Chain-Experte und CEO von Morpheus.Netzwerk Twitter  Linkedin

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