Supply Chain Controlling: Robustheit ergänzt Effizienz a ... / 3.1 Digitale Lösungen im Supply Chain Controlling

Digitale Lösungen sind schon seit einigen Jahren in der Supply Chain unverzichtbar. Mit dem Aufkommen der Corona-Pandemie erhielt die Digitalisierung im Wertschöpfungsverbund dennoch einen Schub. Ein wichtiger digitaler Vertreter ist das Internet of Things (IoT): Die Vernetzung des Internets mit ausgewählten Gegenständen, die mit Sensoren und Rechenkernen ausgestattet sind.^[1] Die Schweizer Güterbahn "SBB Cargo" optimiert bspw. ihren Schienengüterverkehr über ihr "Asset Intelligence System". Die Bahnwaggons sind mit speziellen Sensoren ausgestattet, die geografische Informationen systematisch einsammeln. Diese Daten geben Aufschluss über die exakte Position der Waggons und den Zustand ihrer Ladung (Beschaffenheit, Luftfeuchtigkeit, Temperatur). "SBB Cargo" wertet diese Informationen kontinuierlich aus und weist im Störfall Kunden frühzeitig auf Lieferverzögerungen hin.

Eine weitere Entscheidungshilfe zur Steigerung der Widerstandsfähigkeit in Supply Chains ist die Generierung von Digital Twins. Basierend auf dem Internet of Things werden reale Lieferketten in Modellen nachgebildet. Digitale Zwillinge erlauben es, vielschichtige Beziehungen und Prozesse eines Netzwerks abzubilden. Mithilfe dieser digitalen Dubletten können Liefer-, Bestell- und Informationsflüsse in Supply Chains simuliert werden. Die Wertschöpfungskette wird somit einem künstlichen Stresstest unterzogen. Ein Controller kann daraus wertvolle Informationen für seine Cost-to-Serve-Analysen gewinnen: Er erkennt bspw. frühzeitig Liquiditätsengpässe.

Ein weiteres Einsatzgebiet eines digitalisierten und stabilen Supply Chain Controllings ist die Nutzung der Blockchain-Technologie. Das Blockchain-Protokoll stellt die "Single Source of Truth" dar, welche für alle Mitglieder einer Logistikkette einsehbar ist.^[2] Manipulationen innerhalb der Blockchain sind kaum möglich. In der Wertschöpfungskette werden bevorzugt Smart Contracts eingesetzt. So nutzt die weltweit größte Reederei für Containerschiffe, das dänische Unternehmen "Maersk", die Blockchain-Technologie zur Hinterlegung von Konnossementen (Abladeurkunden). Unter der Federführung von "Maersk", sind in das Projekt "Trade-Lens" weltweit 94 Organisationen eingebunden. Dies ist ein großer Vorteil für das Supply Chain Controlling: Indem Speditionen, Hafenbehörden, Schifffahrtslinien oder Transportunternehmen über die Blockchain Informationen teilen, führt dies zur Verbesserung etlicher Kennzahlen: Zum Rückgang an Betrug (Schmuggel), einer Absenkung der Fehlerraten und zum schnelleren Transport (rasche Verfügbarkeit der Verschiffungs- und Verladedokumente).

Interessante Möglichkeiten zur Verbesserung der Abläufe in Supply Chains bietet auch Machine Learning. Darunter ist ein Anwendungsbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zu verstehen. Durch KI werden IT-Systeme in die Lage versetzt, auf Basis vorhandener Datenbestände und dynamischer Algorithmen, Verhaltungsmuster und Gesetzmäßigkeiten zu entdecken.^[3] So kann im Supply Chain Controlling die Veränderung der Forecast Accuracy (Absatzprognosegenauigkeit) gemessen werden: Mithilfe maschineller Algorithmen werden Kundenbestellungen mit tatsächlichen Abverkäufen verglichen. Auf diese Weise können frühzeitig Signale identifiziert werden, die einen Anstieg oder eine Reduzierung der Nachfrage vorhersehen. Zusätzlich hilft Machine Learning im Tourenmanagement, Berechnungen zur voraussichtlichen Ankunftszeit von Warensendungen vorherzusagen (s. Abb. 2). Eine Funktionalität, die für Kurier-, Express- und Paketdienste (KEP) von unschätzbarem Wert ist. Schließlich leistet clevere Sensorik gute Dienste beim maschinellen Lernen:

• Intelligente Behälter sind mit RFID-Sensoren ausgestattet. Sie zeigen automatisch an, wenn sie leer sind und aufgefüllt werden müssen.

• Sensoren werden an Maschinen appliziert. Ausgelastete Maschinen weisen Aufträge selbstständig ab und leiten sie an Fertigungszellen weiter, die über freie Kapazitäten verfügen (Prinzip der Smart Factory).

Abb. 2: Digitale Enabler in der Supply Chain

[1] Vgl. Borgmeier/Grohmann/Gross, 2021, S. 13.

[2] Vgl. Vyas, 2019, S. 15.

[3] Vgl. Vandeput, 2021, S. 55.