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Datengetriebene Logistik: Weichenstellung in Richtung Normalität

Autoren: Dominic Regan, Senior Director for Oracle’s Value Chain Executive Solutions, Oracle Western Europe, EMEA und Holger Klug, Leader EMEA Industry Advisors Consumer/Energy/Healthcare/Industrials

Die Entwicklungen der vergangenen Monate haben die Störanfälligkeit von Lieferketten in den Blickpunkt gerückt. Ein Großteil resultiert aus mangelnder Sichtbarkeit von Beständen, seien sie im Lager vorrätig oder auf dem Transportweg. Weitere wesentliche Einflussfaktoren liegen typischerweise außerhalb der Reichweite der eigenen Lieferkette eines Unternehmens und fernab von dessen Einflussbereich.

Vor diesem Hintergrund wird die Fähigkeit immer wichtiger, mit verschiedenen Beteiligten auf den verschiedenen Ebenen der Lieferkette effektiv zusammenzuarbeiten. Zuverlässige und genaue Daten, die von allen Akteuren gemeinsam genutzt werden und für alle sichtbar sind, sind der Schlüssel zu besseren Ergebnissen und Kosteneinsparungen.

Gerade in der Logistik geht es um Netzwerke, die starke Partner oder auch Start-ups ausdrücklich einbeziehen, sei es im Geschäftsbetrieb oder in der IT. Unabhängig von der Branche wenden sich Unternehmen zunehmend neuen Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML), Blockchain und dem Internet of Things (IoT) zu. Ziel ist es, auf einer noch granulareren, zeitnahen und physischen Ebene zu verstehen, wie ihre Lieferkette durch Probleme im eigenen Betrieb, mit ihren Lieferanten (und den Lieferanten der Lieferanten) oder mit ihren Kunden (und den Kunden dieser Kunden) beeinflusst werden kann.

In letzter Zeit haben wir gemeinsam mit Partnern an einer Vielzahl von Anwendungsfällen von datengetriebener Logistik für einige der innovativsten Unternehmen gearbeitet. Dieses Engagement hat einen wertvollen Beitrag geliefert, für unsere Kunden systematische Wege zur Wertschöpfung abzuleiten.

Schauen wir uns drei Schwerpunktbereiche genauer an:

Resilienz der Lieferkette und Risikomanagement

Seien es der Klimawandel, ungewöhnliche Wetterbedingungen, die wachsende Zahl physischer Angriffe auf Lastwagen und Schiffe, die Bedrohung durch schwere Cyberattacken oder nicht zuletzt die aktuelle Covid-19 Pandemie – all diese Störungen können kontinuierliche Services gefährden und die Versorgung mit kritischen Gütern unterbrechen. Zudem können sie zu Vertrauensverlust bei den Kunden führen, den Ruf der Marke von Herstellern schädigen und erhebliche Kosten verursachen, die sich auf das Geschäftsergebnis auswirken.

Immer wichtiger werden daher das Management sowohl der mittelfristigen Lieferplanung als auch des laufenden Transportbetriebs im vollen Bewusstsein für Risiken und sicherheitsrelevante Ereignisse. Viele Unternehmen haben bereits Schritte zur Digitalisierung ihrer Lieferketten unternommen. Allerdings haben sie nicht unbedingt darauf geachtet, die Sichtbarkeit und Rückverfolgbarkeit der Lieferkette zu verbessern. Dasselbe gilt für die Planung der Resilienz – der Belastbarkeit der Supply Chain – durch Einbeziehung externer Daten.

Um Logistikplanern und Kundendienstmitarbeitern, die das Oracle Transportation Management einsetzen, diese Optionen zu bieten, hat Oracle als Kooperationspartner mit DHL Resilience360 zusammengearbeitet, einer webbasierten Big Data Supply Chain Risk Management-Lösung. Die Vorteile, von denen die Anwender profitieren sollen:

  • eine verbesserte Sichtbarkeit potenzieller Risiken auf globaler Ebene für die Supply-Chain-Operationen erreichen, um auf Vorfälle nahezu in Echtzeit sowohl während der Planung als auch während der Ausführung reagieren zu können, einschließlich der Möglichkeit, Sendungen bei Bedarf neu zu planen, um Unterbrechungen zu vermeiden.
  • Endkunden proaktiv über mögliche Verzögerungen und Lieferunterbrechungen informieren, indem sie Informationsdienste mit Mehrwert anbieten, Reputationsverluste vermeiden und den Umsatz ihres Unternehmens schützen.


Seit einiger Zeit betreibt DHL Supply Chain eine Integration beider Lösungen, um seinen Lead Logistics Partner-Service globalen Versendern aus verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie und dem Life Science-Segment anzubieten. 

Track and Trace über mehrstufige Netzwerke

Moderne Lieferketten sind zum Teil hochkomplex und verknüpfen häufig Akteure aus Netzwerken, die sich über mehrere Ebenen und Regionen erstrecken. Deshalb ist die Überwachung der Transaktionen und der Bewegung von Vermögenswerten oder Waren zwischen Organisationen immer schwieriger geworden. Das gilt auch für die Erkennung des Zustands von Produkten, für die Verifizierung ihres Ursprungs sowie die Serialisierung und Genealogie von Produktkomponenten. Die siloförmigen, zentralisierten IT-Systeme der Vergangenheit sind für die Bewältigung dieser verzweigten Organisations- und Betriebsstrukturen keineswegs mehr optimal, weshalb sich einige Unternehmen jetzt den architektonischen Vorteilen des Distributed Ledgers zuwenden, das an die Blockchain-Technologie gekoppelt ist.

Volvo Cars ist zum Beispiel der erste Automobilhersteller, der die globale Rückverfolgbarkeit des in seinen Batterien verwendeten Kobalts durch Anwendung der Blockchain einführt. Das Technologieunternehmen Circulor und Oracle betreiben gemeinsam die Blockchain-Technologie in der gesamten Lieferkette von CATL, einem der beiden globalen Batterielieferanten von Volvo. Da die Lieferkette jetzt sichtbar, rückverfolgbar und durch die Blockchain verifiziert ist, können sich sowohl Volvo Cars als auch die Kunden sicher sein, dass nur unverfälschte Autoteile verbaut wurden, die verantwortungsbewusst unter Einhaltung gültiger Compliance-Vorgaben beschafft worden sind.

Mischen und Filtern großer Datenmengen für eine zeitnahe Entscheidungsfindung

Die Übernahme neuer Technologien wie Blockchain und IoT ist schön und gut, aber der unvermeidliche Nebeneffekt ist, dass wir exponentiell wachsende Datenmengen erzeugen. Für Supply Chain-Praktiker wird es immer schwieriger, diesen Datenberg innerhalb eines ausreichend kurzen Zeithorizonts abzuernten, zu bereinigen, zu analysieren und zu interpretieren, um die Schlussfolgerungen aussagekräftig auf den Punkt zu bringen und alle Empfehlungen umzusetzen.

Daher ist es inzwischen von entscheidender Bedeutung, ein angemessenes Gleichgewicht zwischen maschineller und menschlicher Intelligenz zu finden, um den Wert zu maximieren, den neue Basistechnologien im täglichen Betrieb der Supply Chain bieten. In diesem Kontext wenden sich Unternehmen zunehmend dem maschinellen Lernen und der KI zu, um den Entscheidungsprozess zu optimieren.

Ein anschauliches Beispiel dafür liefert der Konsumgüterriese Unilever, der Cloud, IoT und KI gezielt nutzt, um datengesteuert Entscheidungen zu treffen. Dazu werden interne Daten aus der Transportplanung mit externen Daten aus dem Track and Trace-Bereich kombiniert, um Transparenz zu erreichen und Analysen in Echtzeit bereitzustellen. Zugleich setzt das Unternehmen auf IoT und maschinelles Lernen, um Prozesse rund um das Thema Predictive Maintenance zu optimieren.

Dringend gesucht: der optimale Kurs in Richtung Normalität

Lieferketten und Logistikprozessen sind darauf ausgelegt, kundenorientierter, selbstbewusster, umtriebiger, autonomer und sicherlich auch resilienter zu werden. Gleichzeitig sind sie aber auch einer immer größeren Vielfalt von Risiken ausgesetzt. Da Produktionsbetriebe zusehends wieder in Schwung kommen und die Supply Chain-Abläufe allmählich zur Normalität zurückkehren, befinden sich die Unternehmen in einer besonderen Situation: Für sie gilt es, ihre Prozesse zu bewerten und die technologischen Grundlagen zu schaffen, die es ihnen ermöglichen, mittel- und langfristig messbare Vorteile zu erhalten und davon zu profitieren.

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