Datengestützte Entscheidungen für besseres Lieferketten-Management

Die Globalisierung von Handel und Industrie bietet vielen Branchen erweiterte Absatzmärkte und Kostenvorteile bei der Herstellung. Sie führt aber gleichzeitig zu einer stetig wachsenden Abhängigkeit von vernetzten und dynamischen Lieferketten. So kommen beispielsweise bei der Produktion von Fahrzeugen und Maschinen Komponenten aus unterschiedlichen, teilweise weit entfernten Wirtschaftsräumen zum Einsatz. Und auch im Einzelhandel sind lange und komplexe Lieferwege bei Gütern wie Spielzeug, Kleidung oder Lebensmitteln keine Seltenheit. Dabei erfordern Randbedingungen wie „Just-in-time“-Herstellung, Verpackungsnormen, Haltbarkeitsgrenzen oder feststehende Verkaufstermine ein reibungsloses Zusammenspiel mit Zulieferern und Dienstleistern.

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Welche Risiken bedrohen die Lieferkette?

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Dies zu gewährleisten ist Aufgabe des unternehmensinternen Supply-Chain-Managements (SCM): Hier laufen Planung und Steuerung von Arbeitsorganisation und Finanzierung, Transport und Lagerhaltung entlang der gesamten Wertschöpfungs- und Lieferkette zusammen. Schon im Normalfall muss sich das SCM schnell wechselnden externen Einflüssen wie schlechtem Wetter oder Arbeitskämpfen anpassen. Wirklich disruptive Ereignisse wie die Corona-Pandemie oder die Sperrung des Suezkanals stellen einen weltweiten und gleichzeitigen Stresstest für die Lieferketten nahezu aller global agierenden Unternehmen dar. In einem solchen Krisenfall ist es entscheidend, die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Komponenten der Lieferkette zu kennen, schnell einen Gesamtüberblick über das Geschehen zu erlangen und mögliche Alternativen zu identifizieren. Ein entscheidendes Hilfsmittel hierfür ist Decision Intelligence, wie sie in den innovativen Tools von paretos zum Einsatz kommt.

Mit Decision Intelligence Risiken vorhersehen und Krisen managen

Diese KI-gestützte, datenzentrierte Methode der Entscheidungsfindung ist von Grund auf darauf ausgelegt, Geschäftsprozesse ganzheitlich zu untersuchen: Aus internen Kennzahlen des Unternehmens sowie aus Daten zu externen Einflüssen generiert sie Vorhersagen und entwickelt Handlungsvorschläge. Diese können von menschlichen Entscheidern bewertet und direkt in Maßnahmen umgesetzt oder an die Decision Intelligence zur autonomen Ausführung delegiert werden. Das System ist skalierbar und erzielt bereits mit kleinen Datenbeständen aussagekräftige Ergebnisse. Es ist zudem lernfähig, indem es sowohl historische Präzedenzen als auch den aktuellen Prozess der Entscheidungsfindung mit einbezieht, und es vergrößert automatisch seinen Datenbestand, was in höherer Qualität der Vorhersagen resultiert.

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Wie hilft Decision Intelligence?

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Für das SCM bedeutet dies neben verbesserter Bestands- und Bedarfsplanung gegenüber bestehenden Methoden entscheidende Vorteile: Die Prognosemodelle der Decision Intelligence erkennen bereits frühzeitig kritische Trends wie einen Mangel an Transportcontainern, drohende Rohstoffengpässe oder Nachfragespitzen, und können eventuell erforderliche Gegenmaßnahmen vorschlagen oder selbst einleiten. Für den Fall, dass eine Krisensituation bereits eingetreten ist, erhöht der datengestützte Ansatz die Reaktionsgeschwindigkeit des Unternehmens.

Sowohl bei der Vorhersage von Risiken als auch im akuten Krisenfall kann ein Decision-Intelligence-Ansatz verschiedenste optimierte Lösungen vorschlagen, die unterschiedlichen vorgegebenen Schwerpunktsetzungen folgen. Beispielsweise können kritische Bauteile zu höheren Kosten auf alternativen Routen transportiert oder wichtige Kunden per Luftfracht bevorzugt beliefert werden. Damit schafft Decision Intelligence im Supply-Chain-Management eine Flexibilität, die die Resilienz der Lieferkette bei aktuellen wie zukünftigen Disruptionen stärkt.