Digital Supply Chain

Die digitale Transformation der Lieferketten beruht auf der Integration von Daten und KI, um die Transparenz, die Resilienz und die Effizienz der Logistikflüsse zu optimieren.
Zu den Aufgaben gehören die Modellierung von Warenflüssen, die Vorhersage von Störungen, die Automatisierung von Entscheidungen und die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Partnern.

Hauptaufgaben

a. Governance und Erfassung der Supply-Chain-Daten

• Zentralisierung der Daten: Abruf, Bereinigung und Strukturierung von Daten aus ERP-, WMS-, TMS- und IoT-Systemen sowie von externen Partnern (Lieferanten, Spediteure, Kunden).

• Definition der Schlüsselkennzahlen: Identifizierung und Verfolgung logistischer KPIs (Servicegrad, Lieferzeiten, Logistikkosten, Out-of-Stock-Rate, CO₂-Fußabdruck).

b. Reporting und Visualisierung für die Entscheidungsfindung

• Konzeption von Dashboards: Erstellung von Visualisierungstools (Power BI, Tableau, Python), um die Leistung der Supply Chain in Echtzeit zu verfolgen.

• Automatisierung von Berichten: Einsatz von KI zur Erstellung von Berichten über Leistung, Risiken und Optimierungspotenziale.

c. Modellierung und Optimierung der Logistikflüsse

• Entwicklung von Modellen:

  • Erklärend: Ursachen von Verzögerungen, Mehrkosten oder Fehlbeständen analysieren.

  • Prädiktiv: Störungen antizipieren (Transportverzögerungen, Engpässe, Nachfrageschwankungen).

  • Präskriptiv: Maßnahmen empfehlen, um Bestände, Routen oder Produktionskapazitäten zu optimieren.

• Einsatz von KI und Machine Learning:

  • Dynamische Optimierung von Beständen und Beschaffung.

  • Automatisierung der Logistikplanung (z. B. Zuweisung von Bestellungen, Auswahl der Spediteure).

  • Analyse unstrukturierter Daten (Verträge, E-Mails, Zolldokumente), um Risiken und Chancen zu identifizieren.

d. Bereichsübergreifende Zusammenarbeit und digitale Transformation

• Schnittstelle zu den Fachbereichen: Zusammenarbeit mit Einkauf, Produktion, Logistik und Vertrieb, um Data-Insights in die Entscheidungen zu integrieren.

• Technologie- und Regulierungsmonitoring: Beobachtung von Innovationen (Blockchain, Drohnen, autonome Fahrzeuge) und Vorschriften (Zoll, Umwelt).

• Begleitung des Wandels: Schulung der Teams im Umgang mit Data-/KI-Tools und Förderung einer datengetriebenen Kultur.

Beispiele für konkrete Projekte

• Bestandsoptimierung: Einsatz von Machine Learning, um die Bestände zu senken und dabei einen Servicegrad von 99 % zu halten.

• Vorhersage von Verzögerungen: Entwicklung eines Modells, das Lieferverzögerungen anhand von Wetter, Verkehr oder Streiks antizipiert.

• Automatisierung der Planung: Einführung eines KI-Tools, das Lieferrouten optimiert und die Transportkosten um 15 % senkt.

• Rückverfolgbarkeit und Transparenz: Einsatz einer Blockchain-Lösung, um Produkte vom Ursprung bis zum Endkunden zurückzuverfolgen.