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Ausstieg aus dem Covid-19-Lockdown: viele Lieferketten auf einem holprigen Weg

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Während wir uns nun alle seit mehreren Monaten in der Covid-19-Krise befinden, konnten viele Unternehmen in China ihre Lieferketten heraufzusetzen. Unternehmen in Europa und Nordamerika bereiten sich auf diese Wiederbelebung vor, das nach der schrittweisen Lockerung der Sperren mit Spannung erwartet wird. Unternehmen auf der ganzen Welt versuchen, die Nachfrage zu schätzen, um die richtigen Entscheidungen zur Vorbereitung dieses Hochlaufs zu treffen. Zwar wird oft die Frage gestellt, inwiefern sich die Marktnachfrage erholen wird, aber wir glauben, dass es viel wichtiger ist, zu verstehen, wie die Reaktion der Lieferketten aussehen sollte.

Heute habe ich das Arbeitsdokument „Exiting a Covid-19 lockdown: the holpy road ahead for many supply chains” veröffentlicht, das ich in der vergangenen Woche zusammen mit meinem Kollegen, ehemaligen Studenten und Freund Professor Maximiliano Udenio vom KU Leuven Research Center for Operations Management verfasst habe. In unserem Text argumentieren wir, dass die beste Erholungsstrategie eigentlich ziemlich unabhängig vom genauen Zeitpunkt und Muster der Markterholung ist; viel wichtiger ist es, den aktuellen Status der Lieferkette in Bezug auf Bestandsüberschüsse (oder -engpässe) und kumulative Vorlaufzeiten zu kennen. Dies gilt insbesondere für Upstream-Unternehmen, wie z.B. in der Chemie- oder Halbleiterindustrie. In ähnlicher Weise sollten auch die Downstream-Unternehmen ihre Lieferpipeline sorgfältig verwalten, da Engpässe sogar dann auftreten können, wenn es keine weiteren Lockdowns von Lieferanten gibt.

Die Supply-Chain-Theorie sagt uns, dass die Auswirkungen plötzlicher Nachfrage- und Angebotsschocks groß sein können. Jeder, der das Bier Verteilung Spiel gespielt hat, hat die Erfahrung gemacht, dass selbst eine kleine, aber plötzliche Änderung der Verbrauchernachfrage zu großen Nachfrageschwankungen im vorgelagerten Bereich führen kann. Solche Nachfrageschwankungen werden durch mangelnde Informationstransparenz und lange Vorlaufzeiten noch verschärft. Dieser Bullwhip-Effekt kann in praktisch jeder Lieferkette tagtäglich beobachtet werden.

Obwohl die Covid-19-Krise beispiellos ist und genaue Vorhersagen darüber, wie sich die Nachfrage in den nächsten Monaten entwickeln wird, schwierig sind, glauben wir, dass es inzwischen möglich ist, einen Einblick in den holprigen Weg zu erhalten, der vor uns liegt, und was Unternehmen tun könnten, um auf diesen Wellen am besten zu reiten. Dabei haben wir uns auf Modelle gestützt, die wir erfolgreich zur Vorhersage des Nachfrageverlaufs nach dem Zusammenbruch von Lehman Brothers im Jahr 2008, der zu einer umfassenden globalen Kreditkrise mit erheblichen Unterbrechungen der Lieferkette führte, eingesetzt haben. Im Dokument, das wir heute veröffentlicht haben, skizzieren wir unsere ersten Ergebnisse zu den Hochlauferwartungen nach dem Ausstieg aus dem Covid-19-Lockdown.

Wichtigste Erkenntnisse zur besseren Bewältigung der Erholung

Unsere wichtigsten Erkenntnisse lassen sich wie folgt zusammenfassen:

  1. In vielen Lieferketten, insbesondere in solchen, in denen auf einer oder mehreren Ebenen die Beschaffung aus anderen Kontinenten oder von Komponenten mit langen Lieferzeiten erfolgt, bauen sich derzeit dramatische Lagerbestände auf, die unvermeidlich sind und in den nächsten zwei Monaten ordnungsgemäß verwaltet werden müssen.
  2. Dieser Bestandsaufbau wird sich über mehrere Monate hinziehen und bei den Unternehmen, die in den Lieferketten vorgelagert sind, Bestellungen auf eine nahezu Null-Niveau herabsetzen, bis sich die Bestände aufgrund der sich erholenden Nachfrage verringern werden.
  3. Die Lagerbestände werden in den meisten Fällen bis zum Ende des Sommers 2020 (auf der Nordhalbkugel) langsam zurückgehen, was bedeutet, dass die Produktion für Artikel mit langer Vorlaufzeit vor diesem Rückgang wieder aufgenommen werden müsste.
  4. Wenn dies nicht geschieht (und dies ist bei nicht integrierten Lieferketten ohne Transparenz sehr wahrscheinlich), könnten sich im Spätsommer und Frühherbst 2020 gravierende Lieferengpässe aufbauen. Diese Situation ist den Engpässen sehr ähnlich, die im Frühjahr 2009 in vielen Lieferketten aufgetreten sind.
  5. In Märkten, in denen die Nachfrage über einen längeren Zeitraum (aufgrund von Marktverknappungen) praktisch eliminiert wurde, ist die Auswirkung der Lieferverknappungen auf die gesamte Lieferkettendynamik gering. In Märkten, die weniger stark betroffen waren, beginnen die Lieferblockaden und die Verringerung der Marktnachfrage zu interferieren und führen zu einer komplexen Lieferkettendynamik, die recht empfindlich auf die Parameterschätzungen reagiert.
  6. Unternehmen, die ihre Lagerbestände in den kommenden Monaten aus welchen Gründen auch immer, die nicht mit der Lieferkette zusammenhängen, aktiv reduzieren, können sich selbst schwer ins Bein schießen. Denn in allen Szenarien werden Lieferengpässe in etwa 3-6 Monaten vorhergesagt.

Detaillierte Grafiken mit mehreren Szenarien mit einer monatlichen 2020-Zeitachse sind in dem Dokument enthalten. Am Ende dieses Beitrags finden Sie die Download-Optionen.

Obwohl es schwierig ist, diese Auswirkungen abzuschwächen, ist es für Unternehmen möglich, sie sorgfältiger zu managen, insbesondere durch ein aktives Management der vor- und nachgelagerten Lieferkette.

Die derzeitige Krise, die durch die globale Covid-19-Pandemie verursacht wurde, ist – bisher – nicht durch eine Bestandsanpassung, sondern vielmehr durch einen Nachfrageeinbruch aufgrund von Marktschließungen und einen Angebotseinbruch aufgrund von Produktionsstillständen verursacht worden. Aus der Lieferkettentheorie wissen wir, dass solche Schocks zu Schwankungen in der gesamten Lieferkette führen. In unserem Beitrag haben wir versucht, etwas Licht auf diese Schwingungen zu werfen. Es ist gängige Praxis von Forschern, solche Oszillationen so zu modellieren, dass auch die Validierung ordnungsgemäß durchgeführt werden kann, indem die Modellvorhersagen mit der tatsächlichen Ausführung verglichen werden. Die außergewöhnlichen Umstände dieser Krise haben uns ermutigt, unsere Modellergebnisse ohne Ex-post-Validierung mitzuteilen. Auch wenn dies definitiv keinen vollständigen empirischen Forschungszyklus abschließt, glauben wir doch, dass unsere Erkenntnisse wertvoll sind, da wir im Wesentlichen frühere Erkenntnisse, die einem Peer-Review unterzogen wurden, ausweiten.

Informationsaustausch und Tatsachenfeststellung sind der Schlüssel zum Aufbau einer wettbewerbsfähigen Sanierungsstrategie.

Unsere Analyse zeigt, dass – wie erwartet – die Angebots- und Nachfragesperren zu großen Auftragsschwankungen in der gesamten Lieferkette führen, zusammen mit einem erwarteten Zeitraum erheblicher Bestandsüberschüsse und -lücken. Unter der Voraussetzung, dass die Erholung stetig (wenn auch vielleicht sehr langsam) verläuft, legen unsere Modelle nahe, dass die Hauptschwankungen bis Mitte 2021 gedämpft werden sollten. Es sei darauf hingewiesen, dass die relativ kurze Periode der Instabilität dadurch begünstigt wird, dass in unseren Annahmen eine starke Glättung stattfindet; wenn die Glättung viel geringer ausfällt und die Unternehmen schnell reagieren, indem sie die Prognosen drastisch nach oben und unten korrigieren, werden die Instabilitäten wahrscheinlich viel länger bestehen.

Weniger intuitiv ist vielleicht die Tatsache, dass für Märkte, in denen die Nachfrage während der Marktsperre nahezu eliminiert wurde, wie z.B. in der Automobilindustrie, die Auswirkung der Angebotssperre auf die Dynamik relativ gering ist. Die Marktsperre bestimmt im Wesentlichen den Kern der Dynamik. In diesem Sinne ist es sehr wichtig, einen guten Einblick in die Markterholung zu bekommen. Auf dem europäischen Automobilmarkt ist es zum Beispiel üblich, dass die Automobilhersteller mit einem Kundenauftragsbestand von mehreren Monaten arbeiten. Sie können es den Automobilherstellern ermöglichen, die Auswirkungen der Absatzeliminierung zu glätten. Doch selbst wenn dies der Fall wäre, ist es für die OEMs entscheidend, ihre Produktionspläne nicht nur zwei Wochen im Voraus zu kommunizieren (wie es im regulären Geschäft üblich ist), sondern drei bis vier Monate im Voraus. Dadurch können sich auch die Tier-3-4-5-Zulieferer besser vorbereiten. Für Märkte, in denen der Nachfragerückgang viel geringer ausgefallen ist, beeinflussen sich die Auswirkungen von Angebots- und Nachfragesperren gegenseitig. Die Dynamik ist komplizierter mit mehreren kürzeren Perioden des Anstiegs und Rückgangs von Aufträgen und Beständen und einem erhöhten Ungleichgewicht zwischen Rohstoff-/WIP- und Fertigwarenbeständen, aber die Amplituden sind kleiner und die Gesamtauswirkungen scheinen gemäβigter zu sein.

In allen Szenarien beobachten wir, dass sich derzeit ein großer Bestandsüberschuss aufbaut. Anekdotische Überprüfungen bei mehreren Unternehmen in verschiedenen Branchen deuten darauf hin, dass dies tatsächlich der Fall sein könnte. Auch Indizes über stark nachgefragte Lagereinrichtungen deuten darauf hin, dass dies der Fall sein könnte. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Lagerbestandsüberschüsse so hoch sein können, dass Unternehmen, die in der Lieferkette weit vorgelagert sind, in den kommenden Monaten von jeglichen Aufträgen ausgeschlossen werden könnten. Dies ist hauptsächlich darauf zurückzuführen, dass sie in den letzten Monaten viel mehr produziert haben als der Markt nachgefragt hat, aber zusätzlich hat der Bullwhip-Effekt aufgrund der langen Vorlaufzeiten und der Informationsasymmetrie diesen Effekt noch verschärft.

Was jetzt für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, ist ein guter Einblick in den kumulativen Bestand in der gesamten Lieferkette, da dies die Dynamik der Lieferkette in den nächsten 6-8 Monaten bestimmen wird. Unternehmen, denen es gelingt, solche Einblicke zu erhalten und strategisch im Hinblick auf die Verwaltung ihrer Produktion und ihrer Bestände zu handeln, werden die Möglichkeit haben, jene Unternehmen zu übertreffen, die – getrieben von kurzfristigen finanziellen Zielen – schlecht informierte Entscheidungen bezüglich der Reduzierung ihrer Bestände treffen.

Foto: Pixabay

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