Globale Lieferketten auf Basis von Daten organisieren

Zudem leisten sie einen Beitrag zur Kostenreduktion und unterstützen Nachhaltigkeitsziele.

Globale Lieferketten sind komplex, da sie verschiedene Unternehmen in Planung und Ausführung über Landesgrenzen hinweg und teilweise mit unterschiedlichen Transportmitteln vernetzen. Diese Komplexität wurde in den letzten Jahren durch die Häufung nicht planbarer Ereignisse wie beispielsweise der Covid-Pandemie, gewaltsamen Konflikten, Demonstrationen mit einhergehenden Wegblockaden oder Hürden auf internationalen Handelsrouten weiter erschwert. Auch geopolitische Spannungen, Wetterextreme, technologische Umwälzungen sowie Material- und Fachkräfteknappheit haben ihren Teil dazu beigetragen. Unternehmen haben in den Jahren 2021 und 2022 jährliche Einnahmeverluste in Höhe von 1,6 Billionen US-Dollar verbuchen müssen.

Gleichzeitig sind die Anforderungen an die Lieferkette gestiegen. Seien es verschärfte Rahmenbedingungen für eine berichtsfähige Rückverfolgbarkeit von Rohstoffen, regulatorische Eingriffe zur Einhaltung von Menschenrechten, die sich in Deutschland im Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz niederschlagen, oder ESG-Regulierungen – allen gemeinsam ist, dass die Einhaltung in direktem Zusammenhang mit der Verfügbarkeit und Nutzbarkeit der notwendigen Daten entlang der globalen Lieferkette steht.

Vorteile der datenbasierten Organisation der Lieferkette

Daten sind ein integraler Bestandteil der Lieferkette, die sich zu einem vernetzten und kollaborativen Ökosystem entwickelt hat. Letztendlich liegt aber der wahre Game-Changer in der Nutzung dieser Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu verbessern. Datengesteuerte Unternehmen nutzen Daten als Grundlage für Innovation, geschäftliche Agilität und kritische Geschäftsentscheidungen mittels künstlicher Intelligenz und Analysen, um ihre Effizienz zu steigern und Risiken zu minimieren. Sie zeichnen sich durch Optimierung, Vorhersage, kontinuierliches Lernen und eine wissensbasierte Kultur aus. Die folgenden Szenarien veranschaulichen, wie Unternehmen in unterschiedlichen Bereichen von einer aussagekräftigen Datengrundlage profitieren können.

Anhand historischer Daten, wie beispielsweise Preis, Wetter, Markttrends, Regulatorien und zugehörige Informationen, kann die Qualität der Absatzprognose zwischen 10 und 15 Prozent verbessert werden. Die Zusammenarbeit mit und die Beziehung zu Lieferanten ist ein weiterer Bereich der positiv beeinflusst wird. Mittels der Überwachung der Lieferantenleistung und zeitnahen Prüfung von Daten in Bezug auf Vorlaufzeiten, Qualität und Zuverlässigkeit, kann eine effizientere und widerstandsfähigere Lieferkette gefördert werden.

Ein weiterer Eckpfeiler des Lieferkettenmanagements ist die effiziente und effektive Bestandskontrolle, mit bis zu 15 Prozent geringerem gebundenen Kapital durch den Einsatz datengesteuerter Modelle und Methoden mit einem hohen Automatisierungsgrad auf Basis vollständiger, zeitnaher und korrekter Informationen über Bestandsbewegungen, -höhen und -orte. Eine Reduzierung der Transportkosten um bis zu fünf Prozent wird unter anderem durch die Ermittlung der kostengünstigsten Routen, Transportmittel und Sendungsgrößen erreicht. Eben diese Daten fördern auch die Verminderung von CO2-Emissionen um bis zu drei Prozent.

Datenbasiertes Lieferkettenmanagement sollte auch Compliance und Nachhaltigkeit in den Mittelpunkt stellen und gleichzeitig unterstützen. Mit Tools wie beispielsweise dem Human-Rights-Due-Diligence-Tool von Accenture können Unternehmen Risiken in der Beschaffung und Produktion identifizieren und bewerten sowie diese nach Ländern und Standorten visualisieren. Technologien wie diese stellen in allen ESG-Aspekten sicher, dass Unternehmen transparent berichten. Eine Aussage, wie „wir wussten davon nichts“ hat somit als Verteidigungsmaßnahme ausgedient.

Voraussetzungen für die datengesteuerte Organisation

Die datengesteuerte Organisation der Lieferkette bietet eine Vielzahl von Vorteilen, ist aber auch mit Herausforderungen in den Bereichen Datenqualität, Datenintegration, Datensicherheit, Mitarbeiterkompetenzen und Arbeitsumgebung verbunden. Um diese Herausforderungen zu adressieren, müssen folgende Voraussetzungen geschaffen werden:

Erstens muss eine hohe Datenqualität und -integration in der Lieferkette sichergestellt werden. Dies wird durch eine umfassende Datenerfassung aus allen Bereichen und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, wie von Lieferanten, Logistikpartnern und internen Systemen in ein zentrales System sichergestellt. Mithilfe einer technischen Infrastruktur, die alle Parteien vernetzt und dabei eine gewisse Datenqualität abfragt, kann man das erreichen. Dabei müssen die Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der entsprechenden Partnerdaten jederzeit gewährleistet sein.

Zweitens ist die technologische Infrastruktur mit einer robusten Datenplattform zu stützen, die das Datenmanagement, die Speicherung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen sowie den Einsatz von Technologien wie Sensoren für Echtzeitdatenerfassung ermöglicht. In diesem Zusammenhang ist die Nutzung von Cloud-Computing-Diensten erforderlich, um die Skalierbarkeit der Datenplattform sowie den globalen Zugang zu Daten zu gewährleisten und eine nahtlose Kommunikation zwischen den Akteuren im Netzwerk der Lieferkette sicherzustellen. Diese Plattformen müssen Sicherheit und Datenschutz als oberste Prämisse haben, um einerseits für den Schutz vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch zu sorgen und andererseits zur Einhaltung von Datenschutzvorschriften und regulatorischen Richtlinien, insbesondere auch bei grenzüberschreitenden Datentransfers, beizutragen.

Diese Infrastruktur und die dazugehörigen Prozesse sollten skalierbar sein, um mit Änderungen der Lieferkette und dem Datenvolumen umgehen zu können. Dies gilt auch für die Anpassungsfähigkeit im Sinne der Etablierung von offenen Standards für die Datenkommunikation, damit Daten in der Partnerschaft mit Lieferanten, Logistikdienstleistern oder Kunden effektiv geteilt und gemeinsam genutzt werden können.

Zudem gilt es, Mitarbeitende in datengesteuerten Arbeitsmethoden, wie dem Aufbau analytischer Fähigkeiten, zu schulen, um aus den gesammelten Daten Erkenntnisse zu gewinnen und im Sinne unternehmerischer Vorteile in umsetzbares Handeln zu übertragen. Eine Unternehmenskultur, die solch datenbasierte Entscheidungen fordert und fördert, und dies sowohl auf der operativen als auch Führungsebene vorlebt, ist für die Akzeptanz entscheidend.

Die zentrale Rolle des technologischen Fortschritts

Technologische Fortschritte wie beispielsweise generative künstliche Intelligenz (GenAI) können bei einer datengesteuerten Lieferkette sinnvoll unterstützen. Aber wie können sie skaliert werden, um die Lieferkette im Sinne einer datengesteuerten Organisation neu zu erfinden? Zwei Beispiele:

Kostentransformation: Mehr denn je muss in globalen Lieferketten die Kontrolle über die Kosten verbessert und das gebundene Kapital optimiert werden. Durch die Kombination von generativer KI mit anderen Technologien können Unternehmen von Vorteilen verbesserter Verhandlungsfähigkeit mit Lieferanten profitieren und den Abbau von Lagerbeständen vorantreiben. Hierfür kann GenAI auf Grundlage von Vertragsunterlagen Vorschläge zu den wichtigsten Vergütungsmustern und -bedingungen ausarbeiten sowie den Zugang zu allen verfügbaren Informationen während der Verhandlungen von Preis- und Zahlungsbedingungen sicherstellen.

Agilität und Resilienz: Lieferketten im Sinne von komplexen globalen Netzwerken erfordern ein hohes Maß an Zusammenarbeit, um Flexibilität sicherzustellen und um sich an Störungen anzupassen. Mit der Integration von GenAI-Funktionen in Kontrolltürmen für schnellere Einblicke in mögliche Unterbrechungen und Risiken können autonome Lieferketten und Produktionsprozesse überwacht und mit verschiedenen Szenarien in Echtzeit analysiert werden, um Probleme frühzeitig zu erkennen, zu kommunizieren und zu beheben. Heute verfügen nur elf Prozent der Unternehmen über ein nahezu in Echtzeit arbeitendes Warnsystem. 78 Prozent benötigen mindestens eine Woche, um den Schaden vollständig zu erfassen. Das kann in schnelllebigen Branchen mit kurzen Intervallen zu lange sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Ein sich ständig veränderndes Umfeld mit steigenden Anforderungen bildet den Rahmen für die globalen Lieferketten, die in einer datengesteuerten Organisation dem Wachstum und der Profitabilität von Unternehmen dienen und mit möglichen funktionalen Effizienzsteigerungen im zweistelligen Prozentbereich einhergehen können. Die erfolgreiche Umsetzung hängt nicht nur von der Erfüllung der oben genannten Voraussetzungen und dem Einsatz moderner Technologien wie GenAI ab, sondern erfordert auch eine klare Vision und Strategie für die datengesteuerte Lieferkettenorganisation, die vom Management in der operativen Entscheidungsfindung unterstützt wird. Nur Unternehmen, die diese Zusammenhänge erkannt haben und entsprechende Weichen stellen – sollten sie es nicht bereits getan haben – werden künftig ihre Wettbewerbsfähigkeit erhalten oder gar steigen können.