Lieferketten: Fünf Schritte zu ihrer Optimierung mit Datenanalytik

Schon vor den Herausforderungen durch die Pandemie hat die Anzahl der beweglichen Teile im Management von Lieferketten es zu einer komplizierten Angelegenheit gemacht. Die Beteiligten auf allen Ebenen tragen die enorme Verantwortung, die Kosten zu minimieren und den Bestand zu optimieren. Zugleich müssen die Qualität, Verfügbarkeit und erfolgreiche Lieferung von Produkten sicherstellen. In Zukunft sehen sich Unternehmen mit neuen Problemen konfrontiert, zum Beispiel mit Bestandsengpässen und schwankender Kundennachfrage aufgrund der ständigen Unterbrechungen, die durch zeitweilige Stillstände verursacht werden.

Pure Storage zeigt fünf Schritte auf, wie moderne Datenanalytik Unternehmen helfen kann, Probleme bei Lieferketten zu lösen oder abzufedern. Unternehmen, die auf der Suche nach neuen Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Lieferkettennetzwerke sind, können durch die Einbeziehung fortschrittlicher Analysen unstrukturierter Daten und anderer Innovationen wie dem Internet der Dinge (IoT) und IoT-Edge-Computing in die Lieferkettenabläufe Einblicke in sich schnell verändernde Angebots- und Nachfragetrends gewinnen.

Verbessertes Management der Lieferketten durch Analysen

Eine fehlende End-to-End-Transparenz in der gesamten Lieferkette führt zu Verzögerungen, unnötigen Risiken, Unterbrechungen und erhöhten Kosten. Es ist jedoch nicht immer einfach, Transparenz zu erlangen. Viele Unternehmen tun sich schwer damit, die riesigen Datenmengen, die über das gesamte Lieferkettennetzwerk verstreut sind, sinnvoll zu nutzen.

Bei der Lieferkettenanalyse handelt es sich um die Analyse aggregierter Daten aus einer Vielzahl verschiedener Quellen. Darunter sind Anwendungssysteme für die Beschaffung, Bestands-, Auftrags- und Lagerverwaltung, die Auftragsabwicklung und das Transportmanagement (einschließlich Versand). Ein Teil des Problems besteht darin, dass die meisten dieser Daten unstrukturiert sind. Das macht es schwieriger, sie zu organisieren, zu analysieren und zu korrelieren als strukturierte Daten. In diesen Daten stecken aber oft genau die Erkenntnisse, die zu den heutigen bahnbrechenden Innovationen führen können.

Unstrukturierte Daten können über verschiedene Systeme, Anwendungen und Prozesse verteilt sein, die nicht miteinander kommunizieren. Es gibt sie in verschiedenen Formen, sowohl als Dateien als auch als Objekte. Dabei kann es sich um ein Produktionsbild, einen handgeschriebenen Text, eine Audioaufzeichnung eines Kundengesprächs oder um Sensor-Rohdaten von Tausenden von Punkten im gesamten Ökosystem eines Unternehmens handeln. Heute helfen Technologien Unternehmen, den verborgenen Wert ihrer riesigen Mengen an unstrukturierten Daten zu erschließen. Dazu sind lediglich die richtige Speicher- und Managementplattform sowie fortschrittliche Tools wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erforderlich.

Analyse der Lieferketten bietet Überblick über Logistiknetzwerke

Der Aufwand ist es wert. Die Analyse der aggregierten Daten aus diesen verschiedenen Quellen der Lieferkette kann Unternehmen einen umfassenden Überblick über ihre Logistiknetzwerke verschaffen. Sie kann ihnen dabei helfen, die Auswirkungen von Problemen in der Lieferkette zu verstehen und zu beheben, und zwar auf allen Ebenen des Netzwerks.

Fortgeschrittene Methoden wie die prädiktive Analyse können helfen, zukünftige Trends genau vorherzusagen, Bestände zu prognostizieren und Ressourcen zu verwalten. Die präskriptive Analyse hingegen beantwortet die „Was-wäre-wenn“-Fragen, die helfen können, strategische Entscheidungen für die Lieferkettenplanung zu treffen. Mit genaueren Daten in der Hand können Unternehmen die strategischen, analytischen Fragen stellen. Diese helfen ihnen, die richtigen Strategien zur Optimierung Ihres Lieferkettennetzwerks zu entwickeln.

Im Folgenden werden fünf Möglichkeiten aufgezeigt, wie sich Datenanalysen zur Optimierung von Lieferketten einsetzen lassen.

1. Erweiterte Bedarfsprognose bei Lieferketten

Ein effizientes Bestandsmanagement ist entscheidend für die Optimierung der Lieferkette. Überbestände oder Lieferengpässe bei beliebten Produkten können für Lieferanten ein Alptraum sein. Die Unfähigkeit, einem Kunden das Gewünschte zum gewünschten Zeitpunkt zu liefern, kann zu Umsatzeinbußen führen, da die Kunden zu anderen Anbietern abwandern. Analysen, die im Bestandsmanagement für eine erweiterte Bedarfsprognose eingesetzt werden, können die Effizienz verschiedener Prozesse steigern.

In einer Umfrage von Logility gaben 36 Prozent der Supply-Chain-Experten an, dass die Optimierung des Bestandsmanagements zum Ausgleich von Angebot und Nachfrage der Hauptgrund für die Einführung von Analysen ist. Die Echtzeitanalyse von Daten zu Beständen, Einzelhandelsumsätzen und Warenbewegungen liefert verwertbare Erkenntnisse, die Unternehmen bei der Planung von Produktaktionen, der Festlegung von Preisänderungen und der Optimierung von An- und Auslieferungen helfen können.

Mit Echtzeiteinblicken in den Inventurbetrieb können Unternehmen Budgets optimieren und vorhersagen, wie viel Bestand sie vorhalten müssen. Sie können die Bestandsverwaltung mit automatischen Bestandszählungen verbessern und den Bestand auf der Grundlage der Kundenpräferenzen und des Standorts liefern, um die Vertriebskosten zu senken. Wenn Unternehmen ein optimales Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage schaffen, können sie die prompte Lieferung von Dienstleistungen und Produkten an Kunden mit weniger Vorlaufzeit sicherstellen.

2. Vorausschauende Wartung

Durch die Analyse von Daten aus Geräten und Systemen, die mit IoT, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen integriert sind, können Unternehmen eine vorausschauende Wartung durchführen, um Ausfallzeiten zu vermeiden und die Sicherheit im Fertigungsprozess zu verbessern. Die vorausschauende Wartung ist eine Technik, die historische und Echtzeitdaten analysiert, um mögliche Ausfälle von Anlagen zu erkennen und Pläne für die vorbeugende Wartung zu optimieren. Bei einer vorausschauenden Wartungsstrategie werden die Anlagen nur dann gewartet, wenn dies erforderlich ist. So lassen sich unnötige Wartungsarbeiten und die damit verbundenen Kosten für Ersatzteile und Zubehör vermeiden. Außerdem werden Ausfallzeiten aufgrund von Wartungsarbeiten reduziert und ungeplante Wartungsarbeiten vermieden, die zu Verzögerungen in der Produktion und Engpässen in der Lieferkette führen könnten.

3. Gesteigerte Speichereffizienz

Ein effizienter Arbeitsablauf im Lager ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass der Bestand vorhanden ist, um die Nachfrage in kürzester Zeit zu erfüllen. Analysen in der Lagerhaltungsphase der Lieferkette können zur Optimierung und Rationalisierung des Lagerbetriebs beitragen. Mehr als zwei Drittel der Unternehmen geben an, dass sie keine vollständige Transparenz über ihre Lieferketten haben. Analytische Echtzeit-Einblicke in die Lagerabläufe geben ihnen jedoch wertvollen Einblick in die Bewegung und den Zustand der Waren, zeigen, wie sie den Lagerraum am besten nutzen können, und warnen vor Faktoren, die zu Störungen führen könnten.

Manchmal müssen Waren auf eine bestimmte Art und Weise gelagert werden, zum Beispiel aufgrund von Temperatur, Zerbrechlichkeit oder Gewicht. Unstrukturierte Daten von IoT-Sensoren und Kameras, die im Verpackungsprozess eingesetzt werden, können die ordnungsgemäße Lagerung von verderblichen Waren sicherstellen. Die Analyse dieser unstrukturierten Daten kann Unternehmen dabei helfen, ihre verfügbaren Lagerkapazitäten effizienter zu nutzen und ihre Ressourcen, einschließlich Ausrüstung, Fahrzeuge und Mitarbeiter, besser zu verwalten.

4. Lieferketten: Transportverfolgung in Echtzeit

Lieferketten- und Logistikteams können Berichtsanalysen aus ihren Transportmanagementsystemen nutzen, um besser fundierte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise können Daten zu Verkehrsmustern auf Hauptverkehrsstraßen, Wetterbedingungen und Kraftstoffverbrauch Unternehmen dabei helfen, Routen zu optimieren. Zudem lassen sich auch die Häufigkeit von abgelaufenen und beschädigten Waren minimieren und Lieferzeiten verkürzen. Unternehmen können die Fracht in allen Phasen des Transports in Echtzeit verfolgen und erhalten so Informationen, die sowohl die Entscheidungsfindung als auch das Risikomanagement unterstützen. Anhand dieser Daten können Unternehmen ihre Kunden bei Verspätungen in Echtzeit über geänderte Liefervoranschläge informieren.

Dank dieser großen Mengen an aggregierten Daten können Unternehmen ineffiziente Muster erkennen und verbessern, zum Beispiel solche, die wiederholte Probleme bei der Terminplanung oder Routen mit ständigen Verkehrsbehinderungen aufweisen. Darüber hinaus können Analysen Unternehmen dabei helfen, die besten ein- und ausgehenden Versandrouten zu bestimmen. Hierfür werden bestehende Routen, Backhaul-Routen, Versandplanungstechniken und andere Einschränkungen im Zusammenhang mit dem Transport ausgewertet.

5. Lieferketten: Verbesserung von Umsatz und Gewinnspannen

Analysen können bei der Produktplatzierung, Preisgestaltung und Verkaufsförderung helfen, indem sie Erkenntnisse über das Gleichgewicht von Angebot und Nachfrage in den verschiedenen Geschäften liefern. Demografische Daten, Verbraucherverhalten und andere Trends und Muster helfen Unternehmen auch bei der Gestaltung ihrer Vertriebs- und Marketingstrategien. Damit können sie Kunden binden und den Umsatz steigern.

Die Datenanalyse am Verkaufsort hilft Unternehmen auch bei der Vorhersage der Nachfrage auf der Grundlage örtlicher, saisonaler und wetterbedingter Faktoren. Anhand dieser Daten können Einzelhändler die Nutzungsmuster und Kaufgewohnheiten ihrer Kunden nachvollziehen und sich auf Auftragsspitzen vorbereiten, Mindestbestandsmengen festlegen, Produktrückrufe verringern und langsam drehende Bestände identifizieren und querverkaufen.

Leistungsstarke Analyse mit Unified Fast File and Object Storage

Letztlich können Analysedaten aus der gesamten Lieferkette eine wichtige Ressource für Unternehmen sein. Dies gilt aber nur, wenn sie diese nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Innovationen vorantreiben und ihre Lieferkette rationalisieren. Hierzu bietet sich moderne Speicherlösungen zur Konsolidierung schneller Datei- und Objektdaten an. Eine Unified Fast File and Object (UFFO)-Speicherplattform kann helfen Datensilos zu konsolidieren und schnellere Erkenntnisse und Einsichten zu gewinnen.

Unabhängig von der Größe oder Struktur der Daten, mit denen Unternehmen arbeiten, liefern UFFO-Konzepte multidimensionale Performance im großen Maßstab. Sie bieten gleichzeitig massive Einsparungen bei Stromverbrauch, Kapazität und Kühlungskosten im Vergleich zu herkömmlichen Speicherlösungen. Außerdem erhalten Unternehmen die Flexibilität, sich an verschiedene Datentypen anzupassen und mehrere Datenprofile in einem einzigen, skalierbaren System zu speichern. Dadurch ist es möglich, auf Schwankungen in der Lieferkette mit den erforderlichen Erkenntnissen zu reagieren.

Pure Storage bietet ein modernes Datenerlebnis, das Unternehmen in die Lage versetzt, ihren Betrieb als automatisiertes Storage-as-a-Service-Modell nahtlos über mehrere Clouds hinweg zu betreiben. Pure Storage hilft Anwendern dabei, Daten zu nutzen. Und gleichzeitig können sie die Komplexität und die Kosten für die Verwaltung der dahinterliegenden Infrastruktur reduzieren. (sg)

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