Hinsichtlich ihres Lieferkettenmanagements stehen Unternehmen zunehmend unter Druck: Gesetzliche Anforderungen, aber auch geopolitische Konflikte haben massive Auswirkungen auf die Stabilität von Lieferketten und somit auf die Auswahl von Lieferanten. Mit traditionellen Methoden und alten Systemen können Unternehmen die gewachsenen Herausforderungen kaum mehr erfüllen. Die erforderlichen Datenmengen sind inzwischen zu groß, nicht-integrierte Systeme und Quellen erschweren den Informationsfluss und die Transparenz. Hier kommen Cloud-Computing und webbasierte Services wie bspw. eine Cloudlogik ins Spiel. Selbst große, komplexe Datensätze lassen sich mit ihnen in Echtzeit analysieren und schaffen so Planungssicherheit – ohne in teure Hardware investieren zu müssen. Ein Beitrag von ACBIS.
Seit Menschen Handel betreiben, organisieren und überprüfen sie ihre Lieferketten – schon in der Antike entlang der Seidenstraße war dies eine gängige Praxis. Mit der industriellen Revolution und der Globalisierung nahm die Komplexität des Lieferkettenmanagements jedoch zu, sodass mathematische Modelle zur Berechnung und erste Konzepte des modernen Supply Chain Managements entstanden. Diese werden seither stetig weiterentwickelt. Denn die Anforderungen an Unternehmen hinsichtlich der Transparenz in ihren Lieferketten sowie die Störfaktoren und Risiken nehmen zu. Dies treibt die Komplexität des Supply Chain Managements zusehends voran. Unternehmen müssen z. B. konform zum Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) agieren, Liefer- sowie Compliance-Risiken vermeiden und auf die Bedürfnisse von Partnern und Kunden eingehen. Dabei müssen sie zugleich möglichst effizient in ihren Prozessen sein – andernfalls gefährdet auch dies die Wettbewerbsfähigkeit. Eine Vielzahl von Berechnungen ist hierfür notwendig, die das Lieferkettenmanagement einerseits zwar optimiert, anderseits aber seine Beherrschbarkeit herausfordernder gestaltet.
Komplexe Berechnungen für verlässliche Planungen notwendig
Um z. B. die zukünftige Nachfrage nach den Produkten zu schätzen, die Bestandsführung zu optimieren und Engpässe zu vermeiden, sind verlässliche Bedarfsprognosen notwendig – wie Zeitreihen- und Regressionsanalysen. Damit hier die Lagerkosten möglichst gering bleiben, zugleich aber die Lieferfähigkeit sichergestellt wird, müssen die optimalen Bestellmengen, Sicherheitsbestände und Nachbestellpunkte kalkuliert und die idealen Lieferanten anhand komplexer Bewertungsmodelle und Multi-Kriterien-Entscheidungsanalysen ausgewählt werden. Zudem gilt es, Lieferrouten zu optimieren und Flotten zu managen, um Transportkosten zu minimieren. Hierfür kommen das Traveling Salesman Problem und lineare Programmierung zum Einsatz. Nicht zuletzt müssen die Gesamtkosten – einschließlich der Kosten für Beschaffung, Lagerhaltung und Transport – berechnet sowie Budgets und Kostenprognosen erstellt werden. Auch für die Produktionsplanung und -steuerung werden Berechnungen zugrunde gelegt, um Kapazitäten und Materialbedarf verlässlich zu planen und Produktionsprozesse zu optimieren. In Summe zielen die Berechnungen und Datenanalysen im Supply Chain Management, in der Beschaffung und im Einkauf darauf ab, die Effizienz und Effektivität in der gesamten Lieferkette zu verbessern.
Die Grundlage für diese Analysen und Berechnungen bilden große und vielfältige Datenmengen. Diese stammen aus diversen Quellen und sind sowohl strukturiert als auch unstrukturiert vorhanden. ERP-Systeme zum Beispiel liefern Daten zu Beständen, Bestellungen, Lieferanten, Produktionsplänen und Finanztransaktionen. Warenwirtschaftssysteme erfassen und verwalten alle Daten, die mit dem Warenfluss zusammenhängen, einschließlich der Lagerbestände, Bestellvorgänge, Warenein- und -ausgänge. Transportmanagementsysteme liefern dabei relevante Informationen zu Transportwegen, Lieferzeiten, Frachtkosten und Flottenmanagement. Lieferantendatenbanken enthalten Daten zu den einzelnen Lieferanten, zu deren Leistungskennzahlen, Preisen, Lieferzeiten sowie Qualitätsbewertungen. Hinzu kommen Echtzeitdaten von Sensoren und vernetzten Geräten (Internet of Things) zu Lagerbeständen, Maschinenzuständen, Transportfahrzeugen und Umweltbedingungen sowie externe Informationen wie Markt-, Wirtschafts- und Wetterdaten und geopolitische Erkenntnisse.
Traditionelle Methoden werden Komplexität nicht gerecht
In vielen Unternehmen werden die Supply-Chain-bezogenen Analyse- und Berechnungsprozesse dieser Daten allerdings noch mit traditionellen Methoden und Systemen umgesetzt. Vielfach kommen bspw. noch geläufige Tabellenkalkulationsprogramme wie Excel dafür zum Einsatz, das zwar flexibel und weit verbreitet ist, aber Einschränkungen bei der Handhabung großer Datenmengen und auch bei der Automatisierung komplexer Prozesse aufweist. Zudem ist in Excel das Risiko für menschliche Fehler bei der Eingabe und hinsichtlich möglicher Manipulation von Daten recht hoch. Ebenso werden ERP-Systeme in vielen Unternehmen für die Berechnungen herangezogen, obschon sie komplex und teuer in der Implementierung und Wartung sind und oft nicht die erforderliche Flexibilität bieten, um spezifische Anforderungen und schnelle Anpassungen vorzunehmen. Oft werden auch veraltete Softwaresysteme für die Analysen genutzt, die weder den aktuellen Anforderungen entsprechen noch die nötige Flexibilität und Skalierbarkeit bieten. Weit verbreitet sind zudem manuelle Prozesse, die sowohl zeitaufwendig als auch fehleranfällig sind und somit die Reaktionsfähigkeit des Unternehmens negativ beeinflussen.
Fehlende Integration zwischen verschiedenen Systemen und Datenquellen ist ein weiteres, häufig auftretendes Problem. Dies führt zu Datensilos und so zum mangelhaften Informationsfluss und geringer Transparenz. Des Weiteren beeinträchtigen unvollständige, inkonsistente oder veraltete Daten die Genauigkeit der Analysen und somit auch die Qualität der zu treffenden Entscheidungen. Nicht selten fehlt außerdem entsprechend qualifiziertes Personal, das komplexe Datenanalysen erstellen und die Ergebnisse richtig interpretieren könnte. All diese Schwächen wirken sich negativ auf die Durchführung der erforderlichen Berechnungen aus. Dadurch leidet letztlich die Effizienz und Effektivität in der Supply Chain erheblich.
Mit Cloud-Computing Wettbewerbsfähigkeit stärken
Cloud-Computing und webbasierte Services setzen an diesen Punkten an. Sie helfen Unternehmen, ihre Supply-Chain-Prozesse zu modernisieren und so ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Mit Cloudlogiken wie Logic-as-a-Service (LaaS) können Unternehmen, die für ihre komplexen Kalkulationen erforderliche Rechenleistung nach Bedarf skalieren ohne selbst in teure Hardware investieren oder deren Wartung übernehmen zu müssen. Eine Cloudlogik ermöglicht es zudem, große und komplexe Datensätze in Echtzeit zu analysieren. LaaS z. B. nutzt hierfür kundenindividuelle Entscheidungslogiken und fortschrittliche Algorithmen, um Muster und Trends zu erkennen, die für die Optimierung der Lieferkette entscheidend sind. Auch die nahtlose Verbindung verschiedener Systeme und Datenquellen ist mit der Cloudlogik möglich, sodass sich die Gesamttransparenz erhöht. Des Weiteren sind auf Supply Chain und Beschaffung spezialisierte Software-as-a-Service-Lösungen (SaaS) verfügbar. Sie sind leicht zu handhaben, weil sie keine umfangreiche IT-Infrastruktur erfordern und eine benutzerfreundliche Oberfläche bieten.
Mit der Cloudlogik lassen sich zudem Scoring-Modelle entwerfen, die sich vorteilhaft für die Lieferantenauswahl und das Lieferantenmanagement nutzen lassen. Dank der Integration von Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen entsteht eine umfassende Datenbasis für die Bewertung einzelner Lieferanten. Unternehmen können hierbei individuelle Kriterien – wie Kosten, Qualität, Nachhaltigkeit und Innovationsfähigkeit – festlegen und gewichten sowie Bewertungsskalen einrichten, um Konsistenz und Vergleichbarkeit herzustellen. Mit den cloudbasierten Algorithmen lässt sich die Bewertung außerdem in Echtzeit durchführen und automatisieren. Dadurch werden Fehler und manuelle Aufwände minimiert. Cloudbasierte Scoring-Modelle tragen so zu einer leichteren Nachvollziehbarkeit und Entscheidungsfindung bei, erkennen potenzielle Risiken frühzeitig und mindern sie. Dank des transparenten Bewertungssystem schaffen sie Vertrauen in den Lieferantenbeziehungen und erleichtern strategische Entscheidungen. So z. B. bei der Auswahl neuer Lieferanten oder die Entwicklung langfristiger Partnerschaften. Durch fortschrittliche Sicherheitsfunktionen und Compliance-Anforderungen in der Cloud schützen Unternehmen ihre sensiblen Daten und stellen die Einhaltung aktueller gesetzlicher Vorgaben sicher.
Überlegene Leistung der Cloudlogik
Im Vergleich zu traditionellen IT-Infrastrukturen bietet eine Cloudlogik eine überlegene Leistung. Komplexe Logiken, Berechnungen und Regeln lassen sich serverseitig im Sekundenbereich abfragen, ohne interne IT-Ressourcen zu belasten. Ressourcen sind dynamisch anpassbar, wodurch auch Spitzenlasten mühelos bewältigt werden können, dafür aber nicht dauerhaft teure Hardware vorgehalten werden muss. Unternehmen zahlen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen und reduzieren so die Gesamtkosten für die IT-Infrastruktur und deren Wartung. Zudem sind cloudbasierte Dienste wie LaaS – eine Internetverbindung vorausgesetzt – von überall zugänglich. Hierdurch wird der Zugriff auf wichtige Daten ortsunabhängig gewährleistet und die Zusammenarbeit erleichtert.
Bei der Auswahl der Cloudlogik ist aber darauf zu achten, dass Unternehmen nicht in ein langfristiges Abhängigkeitsverhältnis geraten, sondern Logiken auch selbst anpassen können. Neue Funktionen und Dienste sollten sich, wie beim Beispiel LaaS, mühelos anpassen und integrieren lassen, um schnell auf Geschäftsanforderungen reagieren zu können.
Die Verbindung mit internetfähigen Systemen wie LaaS erfolgt vorzugsweise via standardisierter JSON/Web-Token-Integration. Dabei erhalten Benutzer bei jeder Anmeldung ein JSON/Web-Token (JWT), das alle notwendigen Informationen zur Identität und Berechtigung enthält. Nach erfolgreicher Authentifizierung generiert der Server ein JWT, das signiert und so vor Manipulation geschützt wird. Sobald die Authentifizierung abgeschlossen ist, können Daten zwischen dem Client und dem Server in einem standardisierten JSON-Format übertragen werden; die Kommunikation mit dem Server erfolgt über APIs, die eine standardisierte und effiziente Datenübertragung ermöglichen. Die Integration der Cloudlogik erfolgt somit einfach und sicher.
Fazit
Unternehmen stehen im Lieferkettenmanagement vor wachsenden Herausforderungen. Traditionelle Methoden stoßen dabei an ihre Grenzen, da sie weder die nötige Flexibilität noch die Verarbeitungskapazität für große Datenmengen bieten. Cloud-Computing und webbasierte Services bieten hier eine effektive Lösung: Eine Cloudlogik wie bspw. LaaS ermöglicht Echtzeit-Analysen komplexer Daten, fördert Transparenz und Effizienz in der Lieferkette und reduziert die dafür notwendigen IT-Kosten durch die Verwendung skalierbarer Ressourcen. So stärken Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit und passen sich an dynamische Marktbedingungen an.
Die Autoren: Torsten Heiob, CEO/CTO und Geschäftsführender Gesellschafter ACBIS GmbH und Mark Ariu, COO und Head of Project Management Office ACBIS GmbH