Subscribe to the Teradata Blog

Get the latest industry news, technology trends, and data science insights each week.



Ich erkläre mich damit einverstanden, dass mir die Teradata Corporation als Anbieter dieser Website gelegentlich Teradata Marketingkommunikations-E-Mails mit Informationen über Produkte, Data Analytics und Einladungen zu Veranstaltungen und Webinaren zusendet. Ich nehme zur Kenntnis, dass ich mein Einverständnis jederzeit widerrufen kann, indem ich auf den Link zum Abbestellen klicke, der sich am Ende jeder von mir erhaltenen E-Mail befindet.

Der Schutz Ihrer Daten ist uns wichtig. Ihre persönlichen Daten werden im Einklang mit der globalen Teradata Datenschutzrichtlinie verarbeitet.

Flexibilität und Ausfallsicherheit in der gesamten Lieferkette

Flexibilität und Ausfallsicherheit in der gesamten Lieferkette

Wie optimieren Sie Ihre Lieferkette? Können Sie sicher sein, die Kosten für die Erfüllung von Nachfrage und Angebot wirtschaftlich sinnvoll auszubalancieren, wo doch jede Abteilung unterschiedliche Ziele und Maßnahmen hat und oft ihre eigenen Anwendungen und Daten verwaltet? Dieser Beitrag wird Ihnen helfen, diese Fragen für Ihr Unternehmen zu beantworten.

Die Lieferkette ist wie ein Fluss, der über Felsen und durch Kurven fließt, immer auf der Suche nach dem einfachsten Weg bergab. Das Entfernen eines Felsens oder einer Biegung des Flusses kann zu einer verbesserten Strömung führen. Oft verursacht das aber Probleme in anderen Bereichen des Flusses, da das Wasser nun schneller zu einem stromabwärts gelegenen Punkt gelangen kann. Die Optimierung eines Teils einer Lieferkette, ohne das Gesamtdesign und den Gesamtprozess zu betrachten, ist wie das Herausnehmen eines Steins aus dem Fluss. Wie wäre es, wenn Sie die Folgen der Entfernung eines Felsens oder der Verringerung des Wasserspiegels bewerten oder vorhersagen könnten? Der Digitale Thread ist ein wichtiger Bestandteil der modernen Lieferkette und lässt Ihr Unternehmen Vorhersagen treffen.

Die Digitalisierung macht Daten in weiten Teilen der Lieferkette verfügbarer, diese ist aber oft von den traditionellen Transaktionsquellen getrennt. Ohne eine Verbindung zur Lieferkette verringert sich der finanzielle Gesamtnutzen deutlich. In der globalen Pandemie wurden Lieferketten aller Art auf ihre Widerstandsfähigkeit (Resiliency) hin auf die Probe gestellt. Auch die Fähigkeit, Herausforderungen in einem sich schnell verändernden Umfeld zu meistern, kam auf dem Prüfstand. Wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen und alle Funktionen zur Unterstützung von Angebot und Nachfrage zu kennen, wurde für Supply Chain-Praktiker zu einer echten Herausforderung.

Der Schlüsselfaktor für die Unterstützung von Menschen und Prozessen in der Lieferkette ist eine robuste integrierte Datengrundlage und -architektur – eben der Digital Thread.
Supply chain ecosystem with the various types of data enabling measures and analytics

Dies ist keine Sammlung von Daten aus Anwendungen, sondern ein Ecosystem, das die verschiedenen Arten von Daten modelliert und integriert. Diese stammen aus Dutzenden bis Hunderten von Transaktionen und automatisierten Quellen, die in verschiedenen Frequenzen verfügbar sind. Sie ermöglichen Maßnahmen und Analysen über die komplette Lieferkette hinweg. Der Digital Thread umfasst Datenerfassung, Integration, Details (nicht nur Aggregate), Analysen, BI-Tools und die Flexibilität, neue Daten, Strukturen, Anwendungen, Anwendungsfälle und sich ändernde Prozesse zu integrieren. Es erfordert eine ausreichend hohe Datenqualität, um Anwendungsfälle zu unterstützen, sowie ein Unternehmen, das Maßnahmen ergreifen kann. Das Management sollte die Ergebnisse messen und die Prozesse kontinuierlich verbessern. Die Daten und Ergebnisse aus jedem der Use Cases (Pfeile) sollten in den Digital Thread integriert werden, damit Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Funktionen, Abteilungen und Aktionen ausgewertet werden können. Machine Learning kann den Prozess verbessern, indem es Änderungen und Anomalien über verschiedene Funktionen hinweg identifiziert. Der Digital Thread geht über die reine Berichterstattung von KPIs und Maßnahmen hinaus und soll Analysen verschiedenster Art ermöglichen, sobald das Unternehmen bereit dafür ist. Funktionsübergreifende Analysen, z. B. wie sich Prognoseänderungen auf die Lieferanten, und Engpässe des Lieferanten auf Verkäufe und Kunden auswirken, ermöglichen bessere Entscheidungen.

Die Angelegenheit ist knifflig, da eine Lieferkette aus zahlreichen Aktivitäten besteht, oft mit konkurrierenden Zielen vom Lieferanten bis zum Verbraucher. Die beteiligten Bereiche umfassen Vertrieb, Marketing, Transport, Lagerhaltung, Logistik, Fertigung, Beschaffung und ja: auch die Lieferkette. Individuelle Maßnahmen führen mancherorts zu Kosteneinsparungen, unteroptimieren aber nicht selten die gesamte Lieferkette. Ohne einen gut durchdachten Prozess sowie ein gut durchdachtes Ecosystem, das 100 Prozent der Daten bereitstellt und einen Blick innerhalb und über Organisations-, Prozess- und Systemgrenzen hinweg ermöglicht, kann keine Lieferkette funktionieren. Ich schlage Unternehmen nicht vor, mit funktionalen Verbesserungen zu warten, bis es eine zusammenhängende Supply Chain-Lösung gibt. Vielmehr plädiere ich für eine Strategie, die direkt zum Digital Thread führt.

Umsatzsteigerungen, verbesserter Kundenzufriedenheit und reduzierter Verschwendung im Unternehmen sind Folge des Einsatzes aller greifbaren Daten. Ein umfassender Blick auf Abhängigkeiten, ein Verständnis für Kosten, das Setzen von Prioritäten und das schnelle Reagieren auf Veränderungen bei Angebot und Nachfrage sind Dinge, die einen Wettbewerbsvorteil schaffen. Um auf das Flussthema zurückzukommen: Wenn wir den Wasserstand senken – äquivalent zur Reduzierung von Lagerbeständen und anderen ungenutzten Ressourcen – werden die Felsen freigelegt. Das zeigt uns, wo wir die Möglichkeiten haben, Prozesse in der Lieferkette zu verbessern.


Portrait of Greg Sloyer

(Author):
Greg Sloyer

Greg is a Sr. Industry Consultant working with customers across a variety of industries on supply chain and related topics. Prior to joining Teradata 13 years ago, he spent nearly 20 years in the chemical industry in functions ranging from IT, Logistics and Supply Chain Operations. Greg has undergraduate degrees in Mathematics and Computer Science, a Masters in Statistics and a Ph.D. in Operations Research from the University of Delaware. View all posts by Greg Sloyer

Verwandeln Sie Ihre komplexen Daten und Analysen mit Teradata Vantage in Antworten.

Kontakt