Das traditionelle Lieferantenmanagement bestand aus Tabellenkalkulationen, Planerfahrung und viel Spekulation.
Entscheidungen wurden auf der Grundlage veralteter, fehleranfälliger Informationen und menschlicher Analysen mithilfe von Tabellenkalkulationen oder alter eigenständiger Software getroffen.
Diese Realität zwang Unternehmen in eine reaktive Position. Da Daten erst nach dem Eintreten von Ereignissen zusammengestellt und analysiert wurden, konnten Fachleute kaum etwas anderes tun, als auf die Korrektur oder „Anpassung“ von Zahlen zu reagieren.
Die Technologie hat sich jedoch weiterentwickelt, sodass Planer und Manager in der Lieferkette heute Big Data und Analysen als wichtigen digitalen Baustein in Geschäftsprozessen nutzen.
Da Unternehmen erweiterte Analysen als Teil ihres Lieferkettenmanagements einsetzen, haben sie sich von reaktiven zu proaktiven Reaktionen entwickelt.
Warum eine proaktive Reaktion wichtig ist
In den letzten Jahren gab esbeispiellose Unterbrechungen in der Geschäftswelt. Dazu gehören:
- Klimawandel und Initiativen zur Minderung
- Ein reduzierter Arbeitskräftepool für kritische Fertigungsaufgaben
- Sich schnell ändernde Vorlieben der Verbraucher mit mehr Raffinesse und einem Trend zur Massenanpassung
- Anhaltende Auswirkungen von Covid-19
- Regionale Störungen durch Handelskriege und globale Konflikte
Eine proaktive Reaktion ist für die meisten Unternehmen von entscheidender Bedeutung und für andere sogar existenziell, angesichts der Vielzahl komplexer Variablen, die die Lieferketten einschränken. Daher überdenken und überarbeiten Fachleute für Lieferketten ihre Systeme, um schnell und widerstandsfähig handeln zu können.
Vorteile von Big Data und Analysen in der Lieferkette
Der Einsatz von Big Data und Analysen in Lieferketten-Software bietet signifikante Vorteile. Die Software ermöglicht es Managern, Trends und Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Sie schafft die Möglichkeit einer durchgängigen Transparenz, die bisher nicht möglich war.
Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:
- Verbesserte Bedarfsprognosen – Analysen nutzen diese Muster und Trends zusammen mit historischen Verkaufsdaten, um genaue Prognosen zu erstellen. Software und Analysen erkennen die Nachfrage und liefern einen optimierten Plan zu deren Erfüllung.
- Niedrigere Lagerbestandskosten – Mit präziseren Prognosen können Planer mithilfe von Analysen optimale Nachbestellpunkte identifizieren, die Lagerbestellung und Anpassungen automatisieren und kostspielige menschliche Fehler durch die Automatisierung von Transaktionsdaten vermeiden.
- Verbesserte Logistik – Da Energie- und Arbeitskosten die Transportkosten erhöhen, helfen Analysen, die Logistik zu optimieren. Die durchgängige Transparenz über die gesamte Lieferkette ermöglicht Unternehmen einen „Control Tower“-Ansatz, um die Zeitplanung zu verbessern und Eilaufträge zu reduzieren.
Beispiele für proaktives Lieferkettenmanagement
Viele Branchen waren gezwungen, Big Data und Analysen einzuführen, um zu überleben. Ein Beispiel, bei dem proaktives Lieferkettenmanagement enorme Auswirkungen hatte, ist die Lebensmittel- und Getränkeindustrie. Ein sich schnell veränderndes und wachsendes regulatorisches und Compliance-Umfeld hat den Druck auf Unternehmen erhöht, die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Software und Analysen können Unternehmen aus der Lebensmittel- und Getränkeindustrie ihre Produkte jederzeit digital nachverfolgen. Sensoren für das Internet der Dinge, Flottenüberwachung und andere Fortschritte sorgen für Transparenz. Sie ermöglichen es, Kontaminations- und Ablaufprobleme frühzeitig zu erkennen und die sich ändernde Nachfrage schnell zu erfüllen, da Echtzeitdaten analysiert und den Planern zur Verfügung gestellt werden.
Ein weiteres Beispiel ist die Automobilindustrie. Die Umstellung auf einen erheblichen Anteil an Elektrofahrzeugen bedeutet, dass die Ermittlung der Nachfrage und der Vorlieben der Verbraucher für Modelle und Ausstattungsmerkmale noch wichtiger ist als zuvor, da die Hersteller komplexe Lagerbestände für Batterie- und Verbrennungsmotoren verwalten müssen.
Big Data und Analysen innerhalb einer robusten Software-Plattform helfen, die Kosten für den Lagerbestand niedrig zu halten und gleichzeitig die richtigen Teile und Mengen für beide Varianten sicherzustellen. Außerdem unterstützen sie Automobilhersteller dabei, die Kundennachfrage nach individuellen Ausstattungen und Funktionen effizient zu bedienen.
Die Probleme von morgen mit den Erkenntnissen von heute lösen
Da Unterbrechungen der Lieferkette zur Norm werden, können Sie es sich nicht leisten, reaktiv zu handeln.
Software für die Nachfrage- und Angebotsplanung von Plex Supply Chain Planning ermöglicht Ihnen die Entwicklung genauer Prognosen und einer widerstandsfähigen Lieferkette mithilfe von Echtzeitdaten.
Die erweiterten Analysen der Software liefern umsetzbare Erkenntnisse, mit denen Sie Ihren Plan sicher und proaktiv umsetzen.Kontaktieren Sie uns, um mehr über unsere Lösungen zu erfahren, damit Sie reagieren können, bevor Probleme auftreten.
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