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Supply Network Management und Analytics: Quantensprung für Planung, Einkauf, Produktion und Logistik

Stephan Willigens von der Concept AG, der Unternehmensberatung zur Steigerung der Produktivität, verrät in diesem Video wie BIG DATA-Lösungen zur Optimierung, Planung und Steuerung eines Liefernetzwerkes genutzt werden können.

Danke für das Stichwort. Big Data ist heute in aller Munde und auch in jeder Pressemitteilung. Wenn ich mir die Datensituation bei Unternehmen heute ansehe, sammelt jeder Daten. Die Herausforderung aus diesem, ist es aus diesem Pool an Daten und Informationen die richtigen Sub-Sets, wir sprechen von Right-Data oder Smart-Data, herauszuziehen. Dafür ist es einfach notwendig die Problemstellungen, die dahinterstecken, auch zu definieren und das gilt eben für die Liefer-Netzwerk-Optimierungen noch stärker als für viele andere Themen. Weil wenn ich unternehmensübergreifend arbeite, sprich mit mehreren Organisationen entlang einer Lieferkette, dann habe ich das die Herausforderung, dass ich dort mehrere Systeme, mehrere Informationen, mehrere Datenquellen miteinander verknüpfen muss, um sie letztendlich zu nutzen. Dazu brauche ich eine klare Definition der Problemstellung und ein klares Sub-Set aus dieser Problemstellung heraus, aus dem Big-Data-Daten-Topf.
Kennzahlen, KPI’s kurz genannt, gibt es wie Sand am Meer. Die Herausforderung bei Supply-Network-Optimierung ist es, die richtigen Kennzahlen zu definieren und auch zu identifizieren. Wir gehen dabei immer vom Kunden aus. Das heißt am Ende des Tages ist das, was in der Kette oder im Netzwerk passiert, für den Kunden relevant, muss also zur richtigen Zeit, die richtige Wahl am richtigen Ort liefern und das kann man mit Kennzahlen letztendlich sehr gut nachvollziehen, über verschiedene schritte entlang eines Netzwerks. Wesentliche Kennzahlen dafür sind Kundenzufriedenheit, aber eben auch Order-Fulfillment, On-time-and-unfold ist eine klassische Kenngröße beim Kunden. Wir gehen aber auch davon aus oder empfehlen, dass man nie mehr als sieben Kern-Kennzahlen entlang dieser Wertschöpfungskette definiert, damit sie überhaupt noch steuerbar und auch nutzbar sind.
Beratung heute funktioniert nicht mehr ohne Tools und Systeme. Wir arbeiten mit unterschiedlichen Methoden, aber auch, unterstützt, mit unterschiedlichen Tools. Wir sprechen davon, von Asset-based-Consulting oder auch datengetriebenen Geschäftsmodellen oder Analysemodelle, was letztendlich nichts anderes bedeutet, als, dass wir unsere Know-how, unsere Methode, unsere Kompetenz anreichern durch quantitative Analysen und auch quantitative Unterstützung in dem Umsetzungsprozess. Die Systeme, die wir nutzen sind einmal sehr stark auf Kennzahlen fokussiert, auf der anderen Seite aber eben auch zur Visualisierung von Netzwerken, von Ketten oder auch von Strukturen, damit man gemeinsam mit dem Kunden sehr schnell Lösungen erarbeiten kann.
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