Supply Chain Data – ein Wettbewerbsvorsprung

Supply Chain Data sind ein Schlüsselelement für ein effizientes Management der Lieferkette. Unternehmen benötigen Instrumente, mit denen sie eine bessere Kontrolle über ihre Geschäftsabläufe erlangen können. Dank zuverlässiger und aktueller Informationen wird nicht nur die Abstimmung zwischen den beteiligten Akteuren und die Transparenz der Prozesse erleichtert, sondern es wird auch die Effizienz gesteigert, Fehler werden reduziert und die Anpassung an den Markt beschleunigt.

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit der Bedeutung von Supply Chain Data, den verschiedenen Arten von Daten in der Lieferkette, Lösungen für deren Integration sowie einigen praktischen Beispielen.

Die Bedeutung von Supply Chain Data

Supply Chain Data zu einem wertvollen Gut geworden, da sie ausreichende Erkenntnisse liefern, um verschiedene Szenarien zu entwerfen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Die Erfassung und Analyse verwertbarer und qualitativ hochwertiger Informationen aus großen Datenmengen – sogenannten Big Data – gewinnt zunehmend an Bedeutung, da Unternehmen dadurch einen Wettbewerbsvorteil erlangen. Ein größeres Datenvolumen führt jedoch nicht immer zu besseren Entscheidungen, da dessen Wert in hohem Maße von der Qualität, Zuverlässigkeit und Konsistenz der Daten abhängt. So können Unternehmen der Lieferkette, die Zugang zu historischen Daten und Echtzeitdaten haben, Trends vorhersehen, Muster und Zusammenhänge erkennen und ihre Ergebnisse verbessern.

Durch die Analyse der Daten aus der Lieferkette ergeben sich für Unternehmen zahlreiche Vorteile. Dazu gehören die Bestandsoptimierung, die Planung von Kommissionier- und Transportwegen, die Leistungsüberwachung sowie die Möglichkeit, all diese Informationen zur Umsetzung von Verbesserungen und zur Steigerung der Kundenzufriedenheit zu nutzen. Laut IBM benötigen Unternehmen eine hohe Datenqualität und ein solides Governance-Rahmenwerk, um die digitale Transformation unternehmensweit zu vernetzen und einen größeren Mehrwert aus ihren eigenen Informationen sowie aus dem Ökosystem zu erzielen.

Welche Arten von Daten gibt es in der Lieferkette?

Die Daten in der Logistik und der Lieferkette lassen sich in drei große Kategorien einteilen: Stammdaten, die die zentralen Elemente des Betriebs definieren; Transaktionsdaten, die die täglichen Aktivitäten erfassen; und externe Daten, die Kontext liefern und eine Vorhersage von Veränderungen im Umfeld ermöglichen. Diese Daten können sowohl aus internen Verwaltungssystemen als auch aus externen Quellen oder verbundenen Geräten stammen. Insgesamt bilden sie ein strukturiertes Modell, in dem die Informationen geordnet und miteinander verknüpft werden, um einen umfassenden Überblick über die Lieferkette zu bieten.

Aus operativer Sicht umfassen die Daten in der Logistik verschiedene Bereiche, darunter insbesondere:

• Inventur. Sie beziehen sich auf Fragen wie Lagerbestände, Stellplätze, Chargen oder Verfallsdaten der Produkte.
• Nachfrage und Umsatz. Daten zu Aufträgen, Verkaufshistorien und Prognosen, die für die Planung der Geschäftstätigkeit und die Anpassung der Ressourcen unverzichtbar sind.
• Betrieb. Es handelt sich um Informationen zu den Abläufen im Lager und zu Kennzahlen wie Produktivität oder Effizienz.
• Transport. Sie umfassen die Organisation der Routen, die Lieferzeiten und den Status der Sendungen.
• Lieferanten. Sie umfassen Aspekte wie Lieferfristen, Servicequalität und den Grad der Einhaltung der Vereinbarungen.
• Rückverfolgbarkeit. Sie erleichtern die Rückverfolgung des Produkts und der Rohstoffe entlang der gesamten Lieferkette.

Lösungen für die Datenintegration in der Lieferkette

Die Integration von Logistikdaten basiert auf der Vernetzung verschiedener Systeme und Quellen, wodurch diese zentralisiert und ihre Konsistenz entlang der gesamten Lieferkette gewährleistet werden kann. In diesem Prozess erfasst und verwaltet jedes Tool verschiedene Arten von Daten, die nach ihrer Zusammenführung einen umfassenden Echtzeit-Überblick über die Betriebsabläufe bieten.

Managementsysteme spielen eine entscheidende Rolle bei der Erfassung und Verarbeitung von Supply Chain Data. Durch ihre Vernetzung fördern Lösungen wie LVS, ERP oder TMS den Informationsaustausch und gewährleisten so einen durchgängigen Datenfluss zwischen den verschiedenen Logistikprozessen:

• Lagerverwaltungssysteme (LVS). Sie erfassen Daten zu Beständen, Lagerpositionen, Warenbewegungen und der Kommissionierung. Durch die Anbindung an andere Systeme synchronisieren sie die Lagerdaten mit den übrigen Betriebsabläufen und verbessern die Rückverfolgbarkeit in Echtzeit.
• ERP-Systeme. ERP-Plattformen (Enterprise Resource Planning) bündeln die Unternehmensdaten – von Verwaltungs- und Finanzdaten bis hin zu Informationen aus den Bereichen Auftragsabwicklung, Einkauf und Lieferanten. Durch die Integration in Logistiksysteme wird die Einheitlichkeit zwischen dem operativen Management und der Unternehmensplanung gestärkt.
• Warehouse Execution System (WES). Sie verwalten Daten im Zusammenhang mit dem Betrieb automatisierter Systeme, wie beispielsweise Workflows, Aufgabenverteilung oder Leistung.
• Lagersteuerungssysteme (WCS). Sie verarbeiten Daten von automatisierten Anlagen wie Fördersysteme oder Regalbediengeräten in Echtzeit und leiten diese an die übergeordneten Ebenen zur effizienten Ausführung der Aufträge weiter.
• TMS-Systeme. Transport Management Systems planen alle Logistikprozesse im Zusammenhang mit dem Warentransport, sei es zu Lande, zu Wasser oder in der Luft. Sie verwalten Daten zu Routen, Sendungen, Lieferzeiten und Transportkosten. Durch die Anbindung an die übrigen Systeme wird die Verteilung mit dem Lagerbestand und der Nachfrage synchronisiert.

Zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit der Kennzahlen können sich Unternehmen auf spezielle Software und Technologien mit künstlicher Intelligenz stützen. Durch den Einsatz von Supply-Chain-Analytics-Tools wird die Auswertung all dieser Daten systematisiert. Sie werden so in nützliche Informationen umgewandelt, mit denen sich Trends erkennen, Vorfälle vorhersehen und die Entscheidungsfindung optimieren lassen.

Strategie für das Management von Logistikdaten

Das Beratungsunternehmen McKinsey weist darauf hin, dass Unternehmen angesichts der zunehmenden Komplexität der Lieferketten datengestützte Transparenz, schnellere Analysefähigkeiten und eine intelligentere Automatisierung der Informationsverarbeitung brauchen, um ihre Widerstandsfähigkeit zu stärken.

Damit es nicht zu chaotischen Abläufen kommt und eine korrekte Integration der Supply Chain Data gewährleistet ist, sollten Unternehmen deren Verarbeitung aus einer strategischen Perspektive angehen, die auf mehreren Pfeilern beruht:

• Zielsetzung. Durch die Festlegung klarer und messbarer Ziele, die auf die Geschäftsstrategie abgestimmt sind, wird die Nutzung von Daten gelenkt und ein unkoordiniertes oder zielloses Management vermieden.
• Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Bereichen. Durch die Abstimmung zwischen internen Teams, Lieferanten und Kunden wird der Zugriff auf relevante Daten sowie die Transparenz in der Lieferkette erleichtert.
• Datenintegration und Datenqualität. Die Zusammenführung von Informationen aus verschiedenen Systemen, deren Standardisierung und die Beseitigung von Doppelungen sind unerlässlich, um ihre Zuverlässigkeit und eine fundierte Entscheidungsfindung zu gewährleisten.
• Einführung der technologischen Infrastruktur. Mit skalierbaren und sicheren Programmen lassen sich große Datenmengen in der Logistik effizient speichern.
• Analyse und kontinuierliche Verbesserung. Der Einsatz von Analysetools wandelt Daten in umsetzbare Erkenntnisse um, um die Logistikprozesse zu optimieren.

Beispiel für das Management von Logistikdaten

Durch den strategischen Einsatz von Supply Chain Data lassen sich Effizienz und Rückverfolgbarkeit in zahlreichen Branchen verbessern. Im Folgenden werden einige Beispiele aus der Praxis aufgeführt:

Lebensmittelbranche

Durch die Analyse der Lieferkette können Lebensmittel- und Getränkeunternehmen zahlreiche Herausforderungen bewältigen. Die Rückverfolgbarkeit der Produkte über den gesamten Prozess hinweg – von der Kommissionierung bis zur Auslieferung – sorgt für ein höheres Maß an Lebensmittelsicherheit und -qualität. Dies ist besonders wichtig in einem Umfeld, in dem die Verbraucher zunehmend Informationen über die Herkunft und die Zusammensetzung von Lebensmitteln verlangen.

Ein Beispiel hierfür ist der auf Lebensmittel spezialisierte Logistikdienstleister Sud-Fresh. Das Unternehmen hat das Lagerverwaltungssystem Easy WMS von Mecalux installiert, um Hunderte von Artikeln in verschiedenen Temperaturbereichen zu koordinieren. Dank der Digitalisierung verfügt es über eine lückenlose Rückverfolgbarkeit vom Wareneingang bis zum Versand. Die zentralisierten Daten optimieren die Betriebsabläufe und gewährleisten die Lebensmittelsicherheit.

Gesundheits- und Pharmabranche

In der Gesundheits- und Pharmabranche ist das Datenmanagement von entscheidender Bedeutung, um die Echtheit der Produkte und die Versorgungssicherheit zu gewährleisten. Durch vollständige Rückverfolgbarkeit und Echtzeitüberwachung wird die Einhaltung der geltenden strengen Vorschriften gewährleistet, Betriebsfehler werden reduziert und die Sicherheit bei der Auslieferung der Aufträge wird gewährleistet.

Der Großhändler für Medizinprodukte Medis-M hat Easy WMS eingeführt, um seine Waren zu erfassen und die schnelle und fehlerfreie Bearbeitung von mehr als 2.000 Aufträge pro Monat zu gewährleisten. Easy WMS kennt alle Details zu diesen in Slowenien vertriebenen Produkten und übermittelt die Bewegungen jedes Artikels in Echtzeit an das ERP-System des Unternehmens.

Der belgische Pharmakonzern EPC Familia hat seinerseits seine Logistik mit Easy WMS modernisiert, um mehr als 13.000 Artikel aus dem Apotheken- und Drogeriebereich zu verwalten. Mit einem Volumen von zwei Millionen bearbeiteten Rezepten pro Jahr bereitet das Unternehmen täglich bis zu 24.000 Auftragszeilen vor und beliefert unter anderem rund hundert Apotheken in Wallonien, weshalb die korrekte Verteilung seiner Produkte von entscheidender Bedeutung ist.

Eine datengestützte Logistikstrategie

Die Digitalisierung bildet das Rückgrat datengestützter Organisationen. Mithilfe von Technologien wie Big Data und künstlicher Intelligenz können Unternehmen große Datenmengen verwalten, diese eingehend analysieren und Muster sowie Trends erkennen. So werden die Daten in nützliches Wissen für den operativen Betrieb und die Entscheidungsfindung umgewandelt.

In diesem Zusammenhang fördert der Einsatz dieser Tools die Automatisierung von Prozessen, was die Flexibilität und Reaktionsfähigkeit der Lieferkette erhöht. Damit werden die Daten in umsetzbares Wissen umgewandelt, das die Optimierung der Betriebsabläufe vorantreibt und die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen stärkt, wodurch sie sich als eine tragende Säule des Logistikmanagements etablieren.