Viele Verlader tun sich jedoch immer noch schwer damit, die richtigen Daten zur richtigen Zeit und in den richtigen Apps zu erhalten, um von deren Wert profitieren zu können. Und obwohl die Zeiten der manuellen Nachverfolgung und der papierbasierten Systeme für die meisten längst vorbei sind, fühlen sich viele Führungskräfte unsicher auf dem Weg zur digitalen Transformation ihrer Lieferketten.
Die historische Entwicklung von Supply-Chain-Daten
Die Entwicklung der Supply-Chain-Daten ist ein Beweis für den unaufhaltsamen Vormarsch der Technologie und die ständig steigenden Anforderungen des globalen Handels. Verfolgen wir ihre Entwicklung über die Jahrzehnte:
Die Anfänge: 80er und 90er Jahre
Vor der digitalen Revolution basierten die Lieferketten weitgehend auf manuellen Prozessen. Fehlende Integration der bestehenden Systeme bedeutete, dass jedes Segment der Lieferkette in Silos arbeitete. Der Informationsfluss war langsam und Unstimmigkeiten waren an der Tagesordnung, was häufig zu Fehlbeständen, Überbeständen und logistischen Alpträumen führte.
Die digitale Revolution und die moderne Zeit
Ende der 90er und Anfang der 2000er Jahre erkannten die Unternehmen die Notwendigkeit, ihre operative Arbeit zu optimieren, und führten ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) ein. Diese Plattformen integrierten verschiedene Geschäftsprozesse, von der Beschaffung bis zum Vertrieb, in ein konsolidiertes System, das einen einheitlicheren Überblick über die Arbeitsabläufe bot und datengestützte Entscheidungen erleichterte.
Ein weiterer Umbruch erfolgte, als IoT-Geräte – von RFID-Tags bis hin zu Sensoren – die Echtzeitverfolgung von Waren ermöglichten. Dank der Cloud-Speicherung wurden die Datenspeicherung und -zugänglichkeit revolutioniert, wodurch Supply-Chain-Fachleute jederzeit und überall auf notwendige Daten zugreifen konnten. Schnell folgten fortschrittliche Analyse-Tools, die dabei halfen, aus großen Datenmengen wertvolle Informationen zu gewinnen, was wiederum zu fundierten Strategien und besseren Ergebnissen führte.
Die Value Proposition: Warum Supply-Chain-Daten für Verlader wichtig sind
Heutzutage sind Supply-Chain-Daten der Kompass, der Verladern den Weg durch das komplexe Labyrinth des globalen Handels weist. Für Verlader ist die Nutzung dieser Daten nicht nur eine Option, sondern ein Muss für nachhaltigen Erfolg. Diejenigen, die in der Lage sind, ihre Supply-Chain-Daten in wertvolle Informationen umzuwandeln, profitieren in dreierlei Hinsicht:
1. Bessere operative Effizienz und geringere Kosten: Mit genauen und zeitnahen Daten können Verlader ihre Prozesse optimieren sowie Engpässe und Redundanzen beseitigen. Echtzeit-Bestandsdaten können zum Beispiel Überbestände oder Fehlbestände verhindern, was zu Kosteneinsparungen und einer effizienten Lagerverwaltung führt.
2. Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Umsatzwachstum: In einer Zeit, in der die Kundenerwartungen enorm hoch sind, sind pünktliche und genaue Lieferungen von größter Bedeutung. Mit Echtzeit-Tracking und vorausschauenden Analysen können Verlader sicherstellen, dass die Waren wie versprochen am Zielort ankommen, was das Vertrauen und die Loyalität der Kunden stärkt.
3. Innovation und kontinuierliche Verbesserung: Durch die Analyse von Supply-Chain-Metriken und Leistungsindikatoren können Verlader Verbesserungsmöglichkeiten erkennen, neue Strategien testen und ihre operative Arbeit kontinuierlich verbessern, um sicherzustellen, dass sie an der Spitze der besten Praktiken der Branche bleiben.
Für Verlader ist es jedoch nach wie vor schwierig, den gesamten Wareneingang im Lager zu beobachten. Die Inbound-Logistik wird in zwei verschiedene Kategorien unterteilt: vom Lieferanten kontrollierte und vom Empfänger kontrollierte Frachten. Für Verlader ist es einfach, ihre eigenen Ladungen, die in ihre Anlagen kommen, im Griff zu haben, weil sie problemlos eine angemessene Verfolgung einrichten können. Die vom Lieferanten kontrollierten Frachten sind wiederum oft ein unvorhersehbares schwarzes Loch im kritischen Warenfluss. Die modernsten Visibility-Provider sind in der Lage, diese beiden Frachtarten zu kombinieren, um einen einheitlichen Überblick über die Inbound-Supply-Chain zu bieten, die eine bessere Planung und vorbeugende Maßnahmen ermöglicht, um dauerhafte Störungen zu vermeiden.
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Navigation durch die Datenflut: Wertvolle Datenpunkte identifizieren
Lieferketten generieren unzählige Daten, von Beschaffungsdetails und Lagerbeständen bis hin zur Sendungsverfolgung und Kundenfeedback. Enorme Datenmengen bringen jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Der Schlüssel liegt in der Unterscheidung zwischen „Daten” und „aufschlussreichen Daten”.
Die wichtigsten Chancen für Verlader identifizieren
Zunächst sollten die Verlader die Bereiche ermitteln, in denen sie glauben, dass Supply-Chain-Daten ihnen am meisten helfen können. Zum Beispiel:
• Lagerbestände: Die Kenntnis der aktuellen Lagerbestände hilft dabei, Überbestände oder Fehlbestände zu vermeiden, die Lagerfläche zu optimieren und rechtzeitige Nachbestellung zu gewährleisten.
• Nachfrageprognosen: Prädiktive Analysen können Verladern dabei helfen, die Marktnachfrage vorherzusehen und ihre Supply-Chain-Strategien entsprechend anzupassen.
• Frachtverfolgung: Echtzeit-Tracking-Daten stellen sicher, dass die Waren auf dem richtigen Weg sind und ihr Ziel wie geplant erreichen.
• Leistungsmetriken für Lieferanten: Die Bewertung von Lieferanten anhand ihrer Lieferzeiten, Produktqualität und Zuverlässigkeit kann dazu beitragen,
die Lieferantenbeziehungen zu stärken und einen konsistenten Warenfluss zu gewährleisten.
• Kundenfeedback und Rücksendungen: Diese Daten geben Aufschluss über die Produktleistung, potenzielle Probleme und verbesserungswürdige Bereiche und stellen sicher, dass die Kundenbedürfnisse stets erfüllt werden.
Sobald Ziele festgelegt wurden, müssen Verlader sicherstellen, dass die mit ihnen verknüpften Daten nutzbar und wertvoll sind.
Drei Merkmale von wertvollen Daten
1. Genauigkeit und Zuverlässigkeit: Die Grundlage jeder datengestützten Entscheidung ist die Genauigkeit der Daten selbst. Verlader müssen sicherstellen, dass ihre Datenquellen zuverlässig sind und dass die Daten frei von Inkonsistenzen oder Fehlern sind.
2. Aktualität und Relevanz: In der dynamischen Welt der Lieferketten können alte Daten so gut sein wie fehlende Daten. Echtzeitdaten oder aktuelle Daten ermöglichen es den Verladern, zeitnahe Entscheidungen zu treffen, während ihre Relevanz gewährleistet, dass diese Entscheidungen kontextbezogen sind.
3. Nützlichkeit: Der ultimative Test für den Wert der Daten ist ihre Nützlichkeit. Können auf der Grundlage der Daten Entscheidungen getroffen werden? Wenn die Daten nicht zu wertvollen Informationen führen, ist ihre Nützlichkeit fraglich.
Der Ozean der Supply-Chain-Daten ist zwar riesig, aber nicht jeder Tropfen darin ist wertvoll. Mit dem Aufkommen fortschrittlicher Analysetools, KI und cloudbasierter Plattformen können Verlader ihre Daten effizient verwalten, analysieren und Informationen daraus ableiten. Diese Technologien helfen nicht nur bei der Organisation enormer Datenmengen, sondern auch bei der Visualisierung und sinnvollen Interpretation.
Durch die Identifizierung und Konzentration auf die richtigen Datenpunkte können Verlader ihr wahres Potenzial ausschöpfen und diese in einen strategischen Vermögenswert verwandeln, der fundierte Entscheidungen, optimierte Prozesse und nachhaltiges Wachstum vorantreibt.
Über operatives Geschäft hinaus: Supply-Chain-Daten für Nachhaltigkeit nutzen
Da Unternehmen zunehmend unter dem Druck von Verbrauchern, Aufsichtsbehörden und Investoren stehen, um nachhaltige Praktiken zu implementieren, wird die Nutzung von Daten zum Schlüssel, damit die Supply-Chain-Prozesse mit den Umweltzielen in Einklang gebracht werden können. Eine MIT-Studie zeigt jedoch, dass nur 38 Prozent der Unternehmen ihre Lieferketten kartiert haben und weniger als die Hälfte (46 Prozent) ihre Lieferanten auditiert haben.
Das Erreichen sinnvoller Veränderungen in jedem Bereich, einschließlich der Nachhaltigkeit der Lieferketten, hängt im Wesentlichen davon ab, wie Fortschritte gemessen werden. Eine effektive Messung hilft Unternehmen dabei, Ziele zu setzen, die Leistung zu verfolgen und Bereiche mit Optimierungsbedarf zu ermitteln. Dieser Messprozess hängt jedoch von genauen und aktuellen Daten ab.