Die 5 größten Vorteile einer Supply-Chain-Optimierung mit DI

In den letzten Jahren haben Dynamik und Komplexität von Supply-Chains deutlich zugenommen – und dieser Umstand wird sich in Zukunft noch weiter verschärfen. Zu den wichtigsten Faktoren hierfür zählen eine beschleunigte Globalisierung, die fortschreitende Digitalisierung sowie massive geopolitische Risken. Damit wächst der Druck vor allem auf international agierende Unternehmen, ihre Lieferketten resilienter zu machen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Mit paretos steht ihnen dabei ein Partner zur Seite, der ihnen dafür modernste, auf Basis von künstlicher Intelligenz und Predictive Analytics basierende Decision-Intelligence-Tools an die Hand gibt. Mit deren Hilfe lassen sich fundierte Entscheidung zur Verbesserung der Supply-Chain nicht nur in Echtzeit treffen, sie ermöglichen zudem einen höheren Grad an Automatisierung und Prozess-Integration. Nachfolgend haben wir die 5 größten Vorteile aufgelistet, von denen Unternehmen profitieren, die bei der Optimierung ihrer Supply-Chain auf Decision Intelligence von paretos setzen.

1. Bessere Kosteneffizienz

Durch Anwendung von Decision-Intelligence-Technologien auf ihre Supply-Chain können Unternehmen eine datengesteuerte, proaktive Herangehensweise zu deren Optimierung entwickeln. Dadurch lassen sich mögliche Kostentreiber identifizieren und anpassen, wodurch unnötige Kosten reduziert oder gar eliminiert werden können. Dies geschieht unter anderem durch das Sammeln von Daten aus vielfältigen Quellen – etwa Lieferanten, Produktionsprozesse, Lagerbestände und Vertriebskanäle –, die einen tieferen Einblick in die Lieferkette bieten und sich mithilfe von Tools zur Datenanalyse und -modellierung entsprechend intepretieren lassen. Durch die Auswertung von Real-Time-Data lassen sich beispielsweise Lieferzeiten optimieren, wodurch unnötige Transporte oder Überbestände vermieden und dadurch Lagerungskosten gesenkt werden können. Oder es können Simulationen und Optimierungsmodelle genutzt werden, um zu bestimmen, durch welche Maßnahmen die Supply-Chain noch effizienter gemacht werden könnte.        

2. Größere Flexibilität

Eine mit Decision Intelligence optimierte Supply-Chain versetzt Unternehmen in die Lage, bestmöglich auf kritische Variablen im Supply-Chain-Management zu reagieren. Diese können etwa Änderungen am Markt, Lieferantenengpässe, Rohstoffpreise oder Naturkatastrophen sein. Erreicht wird das durch die Analyse von Echtzeitdaten und Vorhersagemodellen, die eine schnellere und damit flexiblere Reaktion und Anpassung an die geänderten Bedingungen ermöglichen.

3. Gesteigerte Transparenz

Die Supply-Chains vieler Global Player wie etwa BMW bestehen heute aus durchschnittlich etwa 60.000 Lieferanten. Das stellt beim Supply-Chain-Management eine Herausforderung dar, nicht zuletzt in Bezug auf die Gewährleistung der Einhaltung ethischer, nachhaltiger und anderer elementarer Unternehmensgrundsätze entlang der Lieferkette. Wird diese mit Decision Intelligence optimiert, werden Daten aus allen involvierten Quellen intelligent zusammengeführt und deren aktueller Status aufgezeigt. Neben einem umfassenden Überblick gewinnen Unternehmen so wichtige Insights in die zugrundeliegenden Entscheidungsprozesse, können Probleme schneller identifizieren und die Effizienz und Produktivität der Supply-Chain steigern. 

4. Höhere Nachhaltigkeit

Eine auf Decision Intelligence basierte Lieferkette ermöglicht es Unternehmen, Nachhaltigkeitsaspekte in ihre Entscheidungsprozesse einzubeziehen und so den positiven Impact auf Umwelt und Gesellschaft zu steigern. Beispiele hierfür sind die Auswahl von Lieferanten, die nachhaltig produzieren und sich für soziale Verantwortung engagieren, die Optimierung von Transportrouten, um den Kraftstoffverbrauch und damit auch den CO2-Ausstoß zu reduzieren, oder das Management von Lagerbeständen, um Überbestände und damit verbundenen Abfall und unnötigen Ressourcenverbrauch zu vermeiden.

5. Niedrigeres Lieferanten-Risiko

Zu den größten Risikofaktoren in der Supply-Chain zählen Probleme mit Lieferanten. Dazu gehören sowohl interne als auch externe Faktoren wie Produktionsengpässe, Qualitätsschwankungen, Lieferverzögerungen oder auch Insolvenzen. Durch den Einsatz von Decision Intelligence in der Supply-Chain lassen sich solche negativen Faktoren zuverlässig identifizieren, bewerten und minimieren. Basierend auf der Analyse von historischen Daten, von Angaben zur Lieferantenleistung und von Marktinformationen können etwa Vorhersagen getroffen und Maßnahmen empfohlen werden, die potenzielle Liferantenrisiken signifikant reduzieren oder eine schnellere Reaktion des Unternehmens ermöglichen. So können beispielsweise alternative Lieferoptionen gefunden werden, die eine kontinuierliche Versorgung mit Materialien oder Services sicherstellen, wodurch das Unternehmen seine Effizienz und Effektivität gewährleisten oder sogar steigern kann.