Allerorten wird gepredigt, Daten seien das neue Öl. Aber anders als beim Öl kommt es hier nicht (nur) auf schiere Fördermenge an. Entscheidend ist vielmehr die effiziente Nutzung dieser Daten, um die richtigen Schlüsse über die Zuverlässigkeit der Supply Chain zu ziehen.
Das Problem sind nicht die Daten, sondern deren Verknüpfung
Eben diese effiziente Datennutzung scheitert jedoch häufig daran, dass diese in voneinander getrennten Datensilos abgelegt sind und sich nur schwer zusammenführen lassen. Aber: Ohne Datenkonsolidierung keine aussagekräftigen Ergebnisse für die Risikobewertung. Die besten Analyse-Tools sind wenig wert, wenn sie nicht mit allen zur Verfügung stehenden relevanten Informationen gefüttert werden und alle Datenquellen – intern wie extern – angezapft werden können.
Schaut man sich jedoch Datenkonsolidierungsprojekte an, so scheitern diese häufig an den unterschiedlichen Datenstrukturen in den einzelnen Datensilos, was eine Zusammenführung der Daten erheblich erschwert. Außerdem schrecken viele Unternehmen vor dem Aufwand und den damit verbundenen Kosten solcher Projekte zurück.
Risikominimierung heißt Risiko-Antizipation
Doch diese Informationen ungenutzt zu lassen ist keine Option. Denn Hersteller verlangen von ihren Systemlieferanten immer häufiger, dass diese alles technisch Mögliche tun, um Supply-Chain-Risiken zu minimieren. Und dazu zählt nun mal alle Risiken zu kennen, die in der Supply Chain schlummern, um diese in den Griff zu bekommen.
Ohne antizipierendes Risikomanagement ist es in einer zunehmend komplexen Welt kaum mehr möglich, eine hohe Sicherheit in der Supply Chain zu gewährleisten – und das kann sich heute kein Unternehmen mehr leisten.
Umfassender Data Lake ermöglicht 360°-Blick und frühzeitige Gegensteuerung
SupplyOn ist in der Lage, alle Datenquellen anzuzapfen und über standardisierte Schnittstellen so miteinander zu verbinden, dass eine konsolidierte und somit aussagestarke Analyse möglich wird. Dazu werden die Daten aus dem operativen Bestellprozess wie Artikelnummern, Transportrouten und Abladestellen, mit Daten aus externen Datenquellen angereichert. Zu diesen Daten zählen Informationen über Wetterextreme und Naturkatastrophen ebenso wie Stau- und Streikinformationen.
Selbst hochgradig unstrukturierte Daten aus sozialen Medien wie Facebook und Twitter können integriert werden und finden Eingang die die Analysen. Angereichert wird der so entstehende Datensee (sog. Data Lake) darüber hinaus mit Daten von Sensoren, die zum Beispiel während des Transports von sensiblen Komponenten die Umweltbedingungen wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit kontinuierlich überwachen.
Aus diesen Daten ergibt sich im Falle eines Problems ein umfassendes Bild: Der Mitarbeiter in der Disposition erfährt nicht nur frühzeitig, ob es bei einem bestimmten Transport ein Problem gibt, sondern er kann genau nachvollziehen, welches Zukaufteil und somit welcher Produktionsschritt auf seiner Seite davon betroffen ist. Mit diesen Informationen kann er nun ganz gezielt in den Prozess eingreifen – abhängig davon, wie wichtig das betroffene Teil für die eigene Produktion beziehungsweise für den Kunden ist. Der Aufwand und somit die Kosten für die Problembehebung können auf diese Weise genau dosiert werden.
Risikodaten auch intern weiterverarbeiten
Neben einer übersichtlichen Darstellung von Risiken in der Supply Chain in der SupplyOn Analytics-Lösung besteht für die Kunden die Möglichkeit, diese Daten auch in den eigenen Systemen zu verarbeiten. Für Datenzugriff und -bereitstellung dieser Daten stehen technisch gesehen mehrere Möglichkeiten zur Verfügung: So kann SupplyOn die Daten als Datenbankabzug (dump) oder strukturiere Datensätze auf Kunden-eigenen Systeme, wie zum Beispiel ERP-Systemen oder internen Data Lakes, bereitstellen. Eine weitere Möglichkeit der Datenbereitstellung ist der Zugriff über eine API-Schnittstelle.
Der Nutzen: Risikominimierung auf allen Ebenen
- Der größte Vorteil, der sich aus der erfolgreichen Datenkonsolidierung ergibt, ist die deutliche Minimierung von Risiken in der Supply Chain – und das mit einem sehr überschaubaren personellen und finanziellen Aufwand.
- Risiken können präzise eingegrenzt und eindeutig bestimmten Teilenummern und Transporten zugeordnet werden – damit kann sehr gezielt eingegriffen werden.
- Maßnahmen sowie deren Auswirkungen können ebenfalls angezeigt und in die Analyse mit einbezogen werden.
- Alle Analysen können einfach bereitgestellt und Dritten, zum Beispiel Kunden, zugänglich gemacht werden.
