Welche Rolle können Big Data und Data Analytics für die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette spielen?

Nachdem ich neulich eine kurze Tour d'horizon darüber gemacht habe, wie Technologien die Widerstandsfähigkeit von Lieferketten unterstützen können, erhielt ich einige Folgefragen dazu, wie dies speziell für Big Data und Data Analytics aussieht.

Hier ist also ein kurzer Überblick über die Bereiche, in denen Resilienz und Robustheit durch Datentechnologien unterstützt werden können:

1. Echtzeit-Überwachung und -Kontrolle:

Daten aus verschiedenen Quellen wie Lieferanten, Produktionsstätten, Transport- und Vertriebszentren werden kontinuierlich gesammelt und analysiert. Die Lieferkette kann so in Echtzeit überwacht und gesteuert werden. So können mögliche Störungen frühzeitig erkannt und entsprechende Massnahmen ergriffen werden.

2. Risikobewertung und -management:

Die Datenanalyse ermöglicht es, grosse Datenmengen zu analysieren, um potenzielle Risiken und Schwachstellen in der Lieferkette zu ermitteln - zum Beispiel Routen oder Transportunternehmen, die aufgrund von Faktoren wie Wetter, Streiks oder politischer Instabilität für Verspätungen oder Unterbrechungen anfällig sind. Unternehmen können so proaktiv Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen oder alternative Lieferquellen und Transportwege ermitteln.

3. Vorhersage von Nachfrageschwankungen:

Die Analyse historischer Daten hilft bei der Ermittlung von Nachfragemustern und -trends, die in Kombination mit aktuellen Daten die Grundlage für Prognosemodelle bilden. Diese Modelle verbessern die Nachfrageprognose und ermöglichen eine bessere Planung der Lieferkette und Ressourcenzuweisung, um besser auf Nachfrageschwankungen reagieren zu können.

4. Lieferantenauswahl und -management:

Data analytics enables companies to monitor and evaluate the performance of their suppliers. Based on data such as delivery reliability, quality or costs, companies can select the best suppliers and identify alternative suppliers if necessary. This helps to reduce risks in supplier management and strengthens the resilience of the entire supply chain.

So könnte eine konkrete Umsetzung aussehen:

Unternehmen A betreibt ein Online-Geschäft, das verschiedene Produkte von Lieferanten aus der ganzen Welt bezieht. Durch den Einsatz von Data Analytics zur Analyse verschiedener Datenquellen - zum Beispiel historische Bestelldaten, Lieferdaten, Wetterdaten, Lieferzeiten, Transportwege, Lagerbestände und Nachfrageprognosen - erkennt das Unternehmen Muster und Zusammenhänge. Ein konkretes Ergebnis ist die Identifizierung von Lieferanten, bei denen es häufiger zu Lieferengpässen kommt, während andere zuverlässigere und schnellere Lieferzeiten bieten.

Auf dieser Grundlage kann das Unternehmen seine Beschaffungsstrategie anpassen und sich stärker auf zuverlässige Lieferanten konzentrieren, um die Ausfallsicherheit zu erhöhen.

In Unternehmen A verbessert die Datenanalyse die Nachfrageprognose, indem sie Saisonalität, Trends und externe Faktoren berücksichtigt. Dies führt zu einer flexibleren Reaktion auf Nachfrageschwankungen und einer optimierten Bestandsstrategie, wodurch letztlich Engpässe vermieden und die Lieferfähigkeit verbessert werden.

Darüber hinaus kann Unternehmen A dank der verbesserten Transparenz des Status und des Fortschritts von Lieferungen rechtzeitig auf Hindernisse reagieren und alternative Lieferrouten oder Maßnahmen ergreifen, um Verzögerungen zu minimieren und vor allem die Kunden zu informieren.

👉 Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von Datenanalysen einen umfassenden und proaktiven Blick auf die eigene Lieferkette ermöglicht. Die Überwachung der Lieferkette in Echtzeit, die proaktive Risikobewertung, die Vorhersage von Nachfrageänderungen und die optimierte Auswahl von Lieferanten sind nur einige der Möglichkeiten, wie Unternehmen Big Data und Data Analytics nutzen können, um die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette zu verbessern, die Reaktionsfähigkeit bei Störungen zu erhöhen und damit ihre Wettbewerbsfähigkeit in einem dynamischen Geschäftsumfeld zu stärken.

🔎 Kennen Sie konkrete Beispiele aus Ihrer eigenen Erfahrung oder aus der Branche, bei denen Big Data und Data Analytics eingesetzt wurden, um die Widerstandsfähigkeit und Reaktionsfähigkeit der Lieferkette zu verbessern?

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