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„Unsicherheit ist die einzige Gewissheit, die es gibt“, schrieb der Mathematiker John Allen Paulos einmal. Die Beschaffungs- und Supply Chain Management-Branche ist keine Ausnahme, aber die Technologie der nächsten Generation bietet Trends, die es wert sind, beobachtet zu werden.

Mit der Zeit hat sich die Lieferkette von der Backoffice-Funktion, die sie einst war, zu einem strategischen Treiber des Geschäftswachstums entwickelt. Moderne Geschäftsmodelle, technologische Fortschritte und innovative Prozesse haben Lieferketten effizient und agil gemacht.

Lieferketten werden komplexer und international verstreut. Beschaffungsleiter müssen auf neueren Fähigkeiten aufbauen, um sich in der sich verändernden Geschäftslandschaft zurechtzufinden und sich schnell anzupassen.

Wie werden Lieferketten bei dieser Geschwindigkeit im Jahr 2030 aussehen? Big Data, Cloud Computing, künstliche Intelligenz (KI), Robotic Process Automation (RPA) und das Internet der Dinge (IoT) werden Beschaffungsleitern, Auftragnehmern und Supply Chain Managern helfen, die zukünftige Nachfrage zu decken.

Während Big Data in der Logistik noch in den Kinderschuhen steckt, ist es die Grundlage, auf der KI, Cloud Computing und RPA präziser und effektiver werden, um Aufgaben zu vereinfachen und in automatisierte Systeme zu verlagern. Big Data erweitert den Datensatz für die Analyse über die traditionellen internen Daten in Supply Chain Management-Systemen und -Software hinaus. Es wendet auch statistische Verfahren auf neue und bestehende Datenquellen an. Heute fehlen den meisten Unternehmen die Werkzeuge und das Wissen, um Big Data in ihren Lieferketten zu erforschen und zu nutzen. In Zukunft werden diese Tools zugänglicher sein.

Cloud Computing und KI

Lieferketten generieren Big Data, und cloudbasierte KI wandelt diese Daten in Erkenntnisse um. Cloud Computing in Verbindung mit KI hat die Funktionsweise von Lieferketten verändert, und seine Fähigkeiten werden in den nächsten 10 Jahren nur noch komplexer. Durch Predictive Analytics können Cloud- und KI-Systeme vergangene Trends und Marktindikatoren nutzen, um die folgenden Prozesse zu erleichtern:

  • Prozessautomatisierung vorantreiben
  • Lieferantenauswahl informieren
  • Verbesserung des Kundensupports
  • Rationalisierung des Lieferanten-Onboarding und Automatisierung des Lieferantenmanagements
  • Bereitstellung von Echtzeitinformationen zu Sendungen
  • Analyse der Carrier-Performance
  • Antizipation von Trends bei betrieblichen Problemen

Fortschrittliche Unternehmen nutzen bereits Wissensmanagementsysteme für die Lieferkette, um auf Schwierigkeiten in der Lieferkette in Echtzeit zu reagieren. Mit einer Cloud-basierten, mobilfähigen Lösung geben Vorgesetzte Informationen von der Baustelle ein und benachrichtigen die Bediener sofort.

Unternehmen können transparente Lieferantenbeziehungen aufbauen, indem sie den Informationsaustausch zwischen einer Organisation und ihren Lieferanten und Auftragnehmern automatisieren. Unternehmen können ihre Lieferanten problemlos bis auf jeden einzelnen Mitarbeiter an geografisch verteilten Standorten verwalten. Die Mitarbeiter können online eine standortspezifische Orientierung und Schulung absolvieren, bevor sie die Baustelle betreten. Betreiber können den Abschlussstatus des Trainingscurriculums verfolgen und den Wissenserhalt durch Online-Auswertungen bewerten.

Analysen können Unternehmen dabei unterstützen, die Fähigkeiten von Lieferanten / Lieferanten zu überwachen und Daten zur Compliance oder Leistung eines Lieferanten zu verfolgen. Traditionell haben verschiedene Abteilungen diese Informationen durch Papierunterlagen zusammengestellt. Entscheidungsträger mussten Stapel von Papieren oder elektronischen Akten durchsuchen, um diese Informationen zu finden. Heute ermöglicht Advanced Analytics den Betreibern, Lieferantenattribute zu definieren, um sie in logische Profilabschnitte zu kategorisieren. Detaillierte Lieferantenprofile erleichtern den Bedienern das schnelle Abrufen, Verarbeiten und Validieren von Lieferanteninformationen in Sekundenschnelle.

Sobald ein neuer Lieferant an Bord ist, sorgt das Sammeln, Verifizieren und Speichern von Lieferantendaten für ein verantwortungsvolles Lieferantenrisikomanagement. Eine High-End-Analyse-Engine kann diese Daten analysieren, um Einblicke in die Lieferantenleistung in Echtzeit zu erhalten. Mit diesen Erkenntnissen können Beschaffungsprofis den Lieferanten- und Lieferantenpool, ihre Anmeldeinformationen wie Versicherungszertifikate (Certificates of Insurance, COIs) und ihren Compliance-Status problemlos überwachen.

Die Erzielung spürbarer Kosteneinsparungen war schon immer eine kritische Aufgabe für die Beschaffung und wird auch in den nächsten zehn Jahren eine hohe Priorität haben. In Anbetracht dessen müssen Beschaffungsleiter nach neueren Wegen suchen, um Kosteneffizienz zu erreichen. Ein Weg ist die Lieferantenanalyse. Kritische Lieferanteninformationen sind oft in unterschiedlichen Datenmanagementsystemen gefangen. Durch die Konsolidierung dieser Daten in einem gemeinsamen Repository erhalten Betreiber einen besseren Überblick über die Ausgaben in der gesamten Wertschöpfungskette. Ein zentralisiertes Datenframework, ergänzt durch eine Analyse-Engine, kann Entscheidungsträgern beispielsweise dabei helfen, teure oder leistungsschwache Lieferanten zu identifizieren. Ein neues zentrales Datenmanagementsystem kann über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) nahtlos in das Altsystem integriert werden.

Robotic Process Automation

Laut Deloitte wird erwartet, dass Roboter in den nächsten fünf Jahren „ein starkes Wachstum verzeichnen werden, insbesondere in Lieferketten, die minderwertige, potenziell gefährliche oder risikoreiche Aufgaben umfassen“. Angesichts des massiven Wachstums im E-Commerce sollte dies niemanden in der Logistikwelt überraschen. Zu den Anwendungen der Robotertechnologie gehören automatisierte Fahrzeuge wie Drohnen, Lastwagen und Züge, Last-Mile-Lieferungen und Lager- und Abrufsysteme (ASRS).

Durch den verstärkten Einsatz autonomer Roboter können folgende Ziele erreicht werden:

  • steigern Sie Effizienz und Produktivität
  • Reduzieren Sie Nacharbeit und Risikoraten
  • Verbessern Sie die Sicherheit der Mitarbeiter
  • Führen Sie alltägliche Aufgaben aus, damit Menschen mehr arbeiten können strategische Anstrengungen
  • Steigern Sie den Umsatz, indem Sie die Auftragsabwicklung und die Liefergeschwindigkeit verbessern und die Kunden zufriedenstellen

unternehmen in die Automatisierung investieren, um den Sprung in die Robotik viel machbarer zu machen. Bei Verwendung eines RaaS-Modells (Robotics as a Service) leasen Anbieter Einheiten über einen monatlichen Servicevertrag, anstatt dass Kunden im Voraus Investitionen tätigen.

Internet der Dinge

Ein aufkommender Trend für Supply Chain Manager ist die Asset-Verfolgung über IoT, um Zeit und Geld zu sparen und datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen.

Das IoT besteht aus miteinander verbundenen physischen Geräten, die Daten überwachen, sammeln und zur Analyse über WLAN an cloudbasierte Software senden können. IoT-Geräte haben das Qualitätsmanagement in Lieferketten durch GPS-Tracking von Sendungen und Überwachung der Paketbedingungen verbessert. RFID-Chips, intelligente Geräte und mobile Sensoren können Produkte verfolgen und authentifizieren, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Lichtverhältnisse, Bewegung, Handhabung, Geschwindigkeit und andere Umweltfaktoren von Sendungen messen.

Das wachsende Tempo technologischer Innovationen treibt digitale Supply Chain Management-Lösungen voran. Glücklicherweise wird der Einstieg in die technische Reise zugänglicher und kostengünstiger, wenn mehr Technologien entstehen. Unternehmen, die diese neuen Lösungen schnell einführen und gleichzeitig Legacy-Systeme schrittweise ersetzen, werden in diesem Jahrzehnt mit mehr Einblick und Effizienz besser navigieren können.

Danny Shields ist Vice President of Industry Relations bei Avetta, einem Anbieter von Cloud-basierter Supply Chain Risk Management-Technologie.

„Unsicherheit ist die einzige Gewissheit, die es gibt“, schrieb der Mathematiker John Allen Paulos einmal. Die Beschaffungs- und Supply Chain Management-Branche ist keine Ausnahme, aber die Technologie der nächsten Generation bietet Trends, die es wert sind, beobachtet zu werden.

Mit der Zeit hat sich die Lieferkette von der Backoffice-Funktion, die sie einst war, zu einem strategischen Treiber des Geschäftswachstums entwickelt. Moderne Geschäftsmodelle, technologische Fortschritte und innovative Prozesse haben Lieferketten effizient und agil gemacht.

Lieferketten werden komplexer und international verstreut. Beschaffungsleiter müssen auf neueren Fähigkeiten aufbauen, um sich in der sich verändernden Geschäftslandschaft zurechtzufinden und sich schnell anzupassen.

Wie werden Lieferketten bei dieser Geschwindigkeit im Jahr 2030 aussehen? Big Data, Cloud Computing, künstliche Intelligenz (KI), Robotic Process Automation (RPA) und das Internet der Dinge (IoT) werden Beschaffungsleitern, Auftragnehmern und Supply Chain Managern helfen, die zukünftige Nachfrage zu decken.

Während Big Data in der Logistik noch in den Kinderschuhen steckt, ist es die Grundlage, auf der KI, Cloud Computing und RPA präziser und effektiver werden, um Aufgaben zu vereinfachen und in automatisierte Systeme zu verlagern. Big Data erweitert den Datensatz für die Analyse über die traditionellen internen Daten in Supply Chain Management-Systemen und -Software hinaus. Es wendet auch statistische Verfahren auf neue und bestehende Datenquellen an. Heute fehlen den meisten Unternehmen die Werkzeuge und das Wissen, um Big Data in ihren Lieferketten zu erforschen und zu nutzen. In Zukunft werden diese Tools zugänglicher sein.

Cloud Computing und KI

Lieferketten generieren Big Data, und cloudbasierte KI wandelt diese Daten in Erkenntnisse um. Cloud Computing in Verbindung mit KI hat die Funktionsweise von Lieferketten verändert, und seine Fähigkeiten werden in den nächsten 10 Jahren nur noch komplexer. Durch Predictive Analytics können Cloud- und KI-Systeme vergangene Trends und Marktindikatoren nutzen, um die folgenden Prozesse zu erleichtern:

  • Prozessautomatisierung vorantreiben
  • Lieferantenauswahl informieren
  • Verbesserung des Kundensupports
  • Rationalisierung des Lieferanten-Onboarding und Automatisierung des Lieferantenmanagements
  • Bereitstellung von Echtzeitinformationen zu Sendungen
  • Analyse der Carrier-Performance
  • Antizipation von Trends bei betrieblichen Problemen

Fortschrittliche Unternehmen nutzen bereits Wissensmanagementsysteme für die Lieferkette, um auf Schwierigkeiten in der Lieferkette in Echtzeit zu reagieren. Mit einer Cloud-basierten, mobilfähigen Lösung geben Vorgesetzte Informationen von der Baustelle ein und benachrichtigen die Bediener sofort.

Unternehmen können transparente Lieferantenbeziehungen aufbauen, indem sie den Informationsaustausch zwischen einer Organisation und ihren Lieferanten und Auftragnehmern automatisieren. Unternehmen können ihre Lieferanten problemlos bis auf jeden einzelnen Mitarbeiter an geografisch verteilten Standorten verwalten. Die Mitarbeiter können online eine standortspezifische Orientierung und Schulung absolvieren, bevor sie die Baustelle betreten. Betreiber können den Abschlussstatus des Trainingscurriculums verfolgen und den Wissenserhalt durch Online-Auswertungen bewerten.

Analysen können Unternehmen dabei unterstützen, die Fähigkeiten von Lieferanten / Lieferanten zu überwachen und Daten zur Compliance oder Leistung eines Lieferanten zu verfolgen. Traditionell haben verschiedene Abteilungen diese Informationen durch Papierunterlagen zusammengestellt. Entscheidungsträger mussten Stapel von Papieren oder elektronischen Akten durchsuchen, um diese Informationen zu finden. Heute ermöglicht Advanced Analytics den Betreibern, Lieferantenattribute zu definieren, um sie in logische Profilabschnitte zu kategorisieren. Detaillierte Lieferantenprofile erleichtern den Bedienern das schnelle Abrufen, Verarbeiten und Validieren von Lieferanteninformationen in Sekundenschnelle.

Sobald ein neuer Lieferant an Bord ist, sorgt das Sammeln, Verifizieren und Speichern von Lieferantendaten für ein verantwortungsvolles Lieferantenrisikomanagement. Eine High-End-Analyse-Engine kann diese Daten analysieren, um Einblicke in die Lieferantenleistung in Echtzeit zu erhalten. Mit diesen Erkenntnissen können Beschaffungsprofis den Lieferanten- und Lieferantenpool, ihre Anmeldeinformationen wie Versicherungszertifikate (Certificates of Insurance, COIs) und ihren Compliance-Status problemlos überwachen.

Die Erzielung spürbarer Kosteneinsparungen war schon immer eine kritische Aufgabe für die Beschaffung und wird auch in den nächsten zehn Jahren eine hohe Priorität haben. In Anbetracht dessen müssen Beschaffungsleiter nach neueren Wegen suchen, um Kosteneffizienz zu erreichen. Ein Weg ist die Lieferantenanalyse. Kritische Lieferanteninformationen sind oft in unterschiedlichen Datenmanagementsystemen gefangen. Durch die Konsolidierung dieser Daten in einem gemeinsamen Repository erhalten Betreiber einen besseren Überblick über die Ausgaben in der gesamten Wertschöpfungskette. Ein zentralisiertes Datenframework, ergänzt durch eine Analyse-Engine, kann Entscheidungsträgern beispielsweise dabei helfen, teure oder leistungsschwache Lieferanten zu identifizieren. Ein neues zentrales Datenmanagementsystem kann über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) nahtlos in das Altsystem integriert werden.

Robotic Process Automation

Laut Deloitte wird erwartet, dass Roboter in den nächsten fünf Jahren „ein starkes Wachstum verzeichnen werden, insbesondere in Lieferketten, die minderwertige, potenziell gefährliche oder risikoreiche Aufgaben umfassen“. Angesichts des massiven Wachstums im E-Commerce sollte dies niemanden in der Logistikwelt überraschen. Zu den Anwendungen der Robotertechnologie gehören automatisierte Fahrzeuge wie Drohnen, Lastwagen und Züge, Last-Mile-Lieferungen und Lager- und Abrufsysteme (ASRS).

Durch den verstärkten Einsatz autonomer Roboter können folgende Ziele erreicht werden:

  • steigern Sie Effizienz und Produktivität
  • Reduzieren Sie Nacharbeit und Risikoraten
  • Verbessern Sie die Sicherheit der Mitarbeiter
  • Führen Sie alltägliche Aufgaben aus, damit Menschen mehr arbeiten können strategische Anstrengungen
  • Steigern Sie den Umsatz, indem Sie die Auftragsabwicklung und die Liefergeschwindigkeit verbessern und die Kunden zufriedenstellen

unternehmen in die Automatisierung investieren, um den Sprung in die Robotik viel machbarer zu machen. Bei Verwendung eines RaaS-Modells (Robotics as a Service) leasen Anbieter Einheiten über einen monatlichen Servicevertrag, anstatt dass Kunden im Voraus Investitionen tätigen.

Internet der Dinge

Ein aufkommender Trend für Supply Chain Manager ist die Asset-Verfolgung über IoT, um Zeit und Geld zu sparen und datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen.

Das IoT besteht aus miteinander verbundenen physischen Geräten, die Daten überwachen, sammeln und zur Analyse über WLAN an cloudbasierte Software senden können. IoT-Geräte haben das Qualitätsmanagement in Lieferketten durch GPS-Tracking von Sendungen und Überwachung der Paketbedingungen verbessert. RFID-Chips, intelligente Geräte und mobile Sensoren können Produkte verfolgen und authentifizieren, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Lichtverhältnisse, Bewegung, Handhabung, Geschwindigkeit und andere Umweltfaktoren von Sendungen messen.

Das wachsende Tempo technologischer Innovationen treibt digitale Supply Chain Management-Lösungen voran. Glücklicherweise wird der Einstieg in die technische Reise zugänglicher und kostengünstiger, wenn mehr Technologien entstehen. Unternehmen, die diese neuen Lösungen schnell einführen und gleichzeitig Legacy-Systeme schrittweise ersetzen, werden in diesem Jahrzehnt mit mehr Einblick und Effizienz besser navigieren können.

Danny Shields ist Vice President of Industry Relations bei Avetta, einem Anbieter von Cloud-basierter Supply Chain Risk Management-Technologie.

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