Intelligentere Lieferketten durch Datenanalyse

Umweltkatastrophen, globale Krisen und Konflikte – weltweit stehen Lieferketten unter Druck. Hinzu kommen die zahlreichen Auflagen durch das deutsche Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz, das im Januar 2023 in Kraft trat. Bei so vielen Faktoren ist es für Unternehmen entscheidend, Daten in Echtzeit zu analysieren, um schnell zu reagieren. Eine datengesteuerte Strategie, die auf einer Datenplattform aufbaut, kann Unternehmen dabei unterstützen, ihre Lieferketten zukunftssicher zu machen. Wie das beschreibt Benjamin Bohne, Group Vice President Sales Central EMEA bei Cloudera in einem Beitrag.

Lieferketten eignen sich gut für Business Intelligence (BI), da sie Prozesse wie Bestandsoptimierung, Bedarfsprognosen und Vertriebsnetze verbessern können. Allein eingesetzt kann BI jedoch nur für historische und wenig komplexe Daten angewendet werden. Geht es um komplexere Daten, hat BI Schwierigkeiten, Erkenntnisse zu generieren. Gleichzeitig erschweren isolierte BI-Ansätze mit Daten und Anwendungen die Nutzung von Daten aus internen und externen Quellen, gerade in Logistik, Produktion und Beschaffung. Das macht es für Unternehmen schwierig, einen vollständigen Überblick über ihre Lieferkette zu erhalten.

Globale Lieferketten sind heute enorm komplex und dynamisch. Zudem werden sie durch Kriege, das Klima und andere Krisen strapaziert. Aber auch gesetzliche Auflagen, die mit dem Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz verbunden sind, stellen Unternehmen vor die Herausforderung, ständig zeitnahe und exakte Informationen zu erhalten, um ihre Produktionsprozesse sicherzustellen. Die Informationen über Lieferketten basieren dabei auf einer Vielzahl komplizierter und unterschiedlicher Datenquellen: Neue Lieferanten, die geografische Lage der Produktion und des Vertriebs, arbeits-, umwelt- und menschenrechtliche Bedingungen, der Zugang zu Rohstoffen und Ressourcen, die politische Stabilität und Nachfrageschwankungen.

Wenn sich beispielsweise die Nachfrage nach Medizingütern wie in der Coronapandemie oder die politische Lage wie in Russland plötzlich ändert, müssen die Auswirkungen analysiert, verarbeitet und Maßnahmen ergriffen werden. Das stellt sicher, dass sich die Lieferketten an nicht beeinflussbare Kräfte anpassen lassen, um widerstandsfähig zu bleiben. Auch die aktuelle Energiekrise und der Anstieg der Inflation haben auf den Märkten Unruhe verursacht und die Verbrauchernachfrage erheblich beeinflusst. Unternehmen benötigen also Lösungen, die kontinuierlich Daten aus einer Vielzahl von Quellen erfassen und analysieren, um einen Mehrwert zu schaffen. So können sie schnell handeln, die Produktionsmengen laufend anpassen, den aktuellen Lagerbestand bewerten und die Vertriebsprozesse ändern, um Kosten zu senken.

Nur eine ganzheitliche, datengesteuerte Strategie kann den Unternehmen eine solche Flexibilität garantieren. Die technische Grundlage dafür bildet wiederum eine zentrale Datenplattform, die es ermöglicht, diese verschiedenen Formen von strukturierten und unstrukturierten Daten in Echtzeit zu analysieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Mit Echtzeit-Analysen die Kontrolle über komplexe Lieferketten zurückgewinnen

Erweiterte Analysen zum Lieferkettenschutz sind in vielerlei Hinsicht wertvoll – vor allem hinsichtlich der rasant wachsenden Datenmenge. Denn Unternehmen müssen in der Lage sein, große Datenpools in Echtzeit zu analysieren, da Daten sonst schnell an Wert verlieren. Abhilfe schafft dabei eine zentrale Datenplattform.

Hier kommt das Data Lakehouse ins Spiel. Mit diesem ist es möglich, Daten zu sammeln und vielen Mitarbeitern zugänglich zu machen. So bekommen sowohl Business-Intelligence-Teams als auch Datenwissenschaftler Zugang zu den Daten und können einen Mehrwert schaffen, um die Effizienz der Lieferkette zu optimieren und Kosten zu senken.

Unternehmen sind dabei in der Lage, das Data Lakehouse mit weiteren technologischen Innovationen zu kombinieren, um noch genauere Daten zu erhalten. So steht schnellen, situationsabhängigen Entscheidungen selbst in Krisensituationen nichts mehr im Wege. Das Internet der Dinge erlaubt es Herstellern beispielsweise, remote auf Daten zuzugreifen – egal an welchem Punkt der Lieferkette sie generiert werden. Werden Datensilos entfernt, können Machine Learning- und KI-Algorithmen mit diesen Informationen aus dem Data Lakehouse gigantische Datenpools analysieren und akkurate Ergebnisse aus ihnen schöpfen – selbst bei komplexen Problemstellungen. Gerade die Optimierung der Logistik ist dabei ein guter Anwendungsfall, wenn es um fortschrittliche Datenanalyse in der Lieferkette geht. Diese stärken zudem die Widerstandsfähigkeit von Lieferketten erheblich. Unternehmen können so nicht nur schneller auf Änderungen reagieren, sondern auch aktiv für Abweichungen planen, was zu kürzeren Lieferzeiten führt.

Fazit: Eine zentrale Datenplattform ist die Grundlage für eine datengesteuerte Lieferkette

Unternehmen stehen vielerlei Herausforderungen gegenüber, wenn sie die Effizienz ihrer Lieferkette weiter steigern und ihre Kosten optimieren wollen. Der Schlüssel dazu sind exakte und zeitnahe Datenanalysen. Im Rahmen einer intelligenten datenbasierten Strategie müssen also Datensilos beseitigt werden, was mit der Einführung einer zentralen Datenplattform gelingt. Den zuständigen Teams in der Lieferkette wird es so möglich, unabhängig vom Speicherort aus Echtzeitdaten einen Mehrwert zu ziehen. Doch die Zeit drängt, denn in unsicheren Zeiten können nur die Unternehmen mit einer intelligenten Datenstrategie wettbewerbsfähig in die Zukunft starten.

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