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Wie werden Lieferketten resilienter?

1. November 2022, 16:04 Uhr | Michael Finkler

Das derzeit drängende Thema der Resilienz sollte beim Rückgrat der Unternehmen – dem ERP-System – angegangen werden. Mit Hilfe von speziellen Anwendungen auf Basis von KI ist das umsetzbar.

Der Krieg in der Ukraine schafft nun nach dem Brexit und zwei Jahren Corona-Pandemie neue Herausforderungen für Unternehmen. Besonders in Deutschland steigen aufgrund von politischen Entscheidungen die Kosten für Energie und andere Ressourcen in bislang unvorstellbare Höhen. Dazu kommt, dass ein anhaltender Rohstoffmangel vor allem die Vorprodukte aus der Elektronik- und Stahlindustrie beeinträchtigt. Das hat angespannte Lieferketten weltweit und somit Produktionsengpässe und lange Lieferfristen zur Folge.

Um dem standzuhalten, müssen die Lieferketten der mittelständischen Fertigungsindustrie widerstandsfähiger, sprich resilienter werden. Deren Funktionsfähigkeit sind bereits seit geraumer Zeit eingeschränkt, da die genannten massiven Disruptionen die verzweigten globalen Supply Chains aus dem Gleichgewicht gebracht haben. Es besteht also Handlungsbedarf – das bestätigt auch eine Gartner-Umfrage vom Beginn der COVID-19-Krise. Nur 21 % der befragten Unternehmen gaben an, dass sie über ein sehr widerstandsfähiges Netzwerk verfügen.

Transparenz als Voraussetzung für Resilienz

Gartner definiert Resilienz vor allem als Transparenz über die Vorgänge im Unternehmen sowie die damit verbundene Agilität im Reaktionsvermögen. Beschaffungs-, Fertigungs- und Vertriebsaktivitäten können so schnell verlagert werden. Unternehmen sollten deshalb auch vor allem in individuell auf die Geschäftsprozesse zugeschnittene Planung investieren. Jedoch sollten diese Prozesse nicht monatlich, sondern eher stündlich, mindestens aber täglich durchgeführt werden.

Somit wird sichergestellt, dass der Lagerbestand für kritische Teile der Produktion ausreichend sowie die Abhängigkeit von Lieferanten minimiert ist. Unternehmen müssen daher das Supply-Chain-Risikomanagement als mehrstufige Transparenz begreifen. Viele Unternehmen haben zwar Einblick in ihre First-Tier-Lieferanten – sprich ihre direkten Lieferanten –, aber nicht in die aus der vierten oder fünften Ebene.

Mehr Resilienz durch Künstliche Intelligenz

Transparenz in allen Bereichen – vom Vertrieb über Konstruktion und Beschaffung bis zum Service –zu schaffen, ist zwar unabdingbar, reicht jedoch allein nicht aus, um Resilienz im Unternehmen aufzubauen. Es ist ebenso notwendig, ineffiziente Geschäftsprozesse zu identifizieren, anschließend zu automatisieren und intelligenter zu machen, um tragfähigere Prognosen erzeugen zu können. Hier kommt KI im Zusammenspiel mit ERP zum Einsatz.

Zunächst müssen KI-geeignete Prozesse und Anwendungsszenarien identifiziert werden. Anwender und Endkunden sollten dabei auch die Expertise erfahrener Anbieter von ERP+ Lösungen zu Rate ziehen. Vor allem für mittelständische Unternehmen ist eine schubladengerechte Inanspruchnahme unterschiedlicher Dienste, beispielsweise ERP mit KI sowohl in der Analytik als auch in den Prozessen, darunter semantische Wissensaufbereitung und digitale Assistenten, maßgeblich. Dann können für spezifische Abläufe, Prozesse oder Funktionalitäten wertschöpfende KI-Anwendungen zum Einsatz kommen.

Datenqualität ist entscheidend

Eine intelligent genutzte Digitalisierung sorgt für reibungslose Abläufe entlang der gesamten Lieferkette. Entscheidend hierbei sind jedoch die Qualität und Quantität der Stamm- und Bewegungsdaten, da diese die Effizienz der Prozesse – auch KI-gestützt – beeinflussen. Unternehmen sollten demnach für eine hohe Datenqualität sorgen, um somit die Nutzbarkeit für KI-Prozesse im ERP sicherzustellen. Folgende Punkte sollten dabei beachtet werden:

Suche nach erfolgsentscheidenden Prozessen
Definition von Qualitätskriterien
Prüfung vorhandener Datenpools
Beseitigung von Dubletten
Erzeugung von eindeutigen Daten
Kontinuierliche Prüfung sowie Pflege der Daten

Nur wenn das umgesetzt wird, lässt sich die Informationsqualität langfristig verbessern und so ein sogenannter „Single Point of Truth“ aufbauen, innerhalb dessen jede Information nur einmal vorhanden und jederzeit abrufbar ist. Unternehmen müssen dafür jedoch regelmäßig automatisierte Qualitätskontrollen, Plausibilitätsprüfungen, Workflows, Datenbereinigungen und festgelegte Regeln für neu erfasste Daten durchführen beziehungsweise aufstellen.

Optimierung von Wartung und Reparatur per KI

Das ERP-System kann als digitaler und mit KI angereicherter Prozess- und Daten-Hub angesehen werden – hier laufen demnach alle Informationen zusammen. Die Voraussetzung für einen gewinnbringenden Einsatz von KI sind jedoch die Erfassung von Produktionsdaten in Echtzeit, die Suche nach Abweichungen vom Plan und die visualisierte Bereitstellung der Ergebnisse dieser Daten. Transparenz und Information sind dabei wichtig. Nur so kann die eingesetzte Technologie im Zusammenspiel mit den Mitarbeitern bestmöglich funktionieren. Am Beispiel der Predictive Maintenance von Anlagen lässt sich die Wichtigkeit der Akzeptanz von KI und deren Transparenz sowie Erklärbarkeit zeigen: Schlägt ein KI-Dienst Alarm, müssen die Anwender nachvollziehen können, weshalb die Warnung ausgelöst wurde.

Das lässt sich auch auf andere KI-Dienste übertragen. Durch die Übernahme von Empolis bringt proALPHA diese Theorie in die Praxis und stellt den Mitarbeitern im Service das benötigte Wissen schnell und kontextsensitiv zur Verfügung. Unternehmen erhalten durch die Integration von KI rund um die Uhr Zugriff auf wichtige Serviceinformationen. Mit Hilfe von Decision Trees führt das System KI-gestützt, lernend, zu optimalen Lösungen. So lassen sich Reparaturen und Wartungseinsätze schneller durchführen und bearbeiten.

KI-gestütztes ERP macht Lieferketten resilienter

Wie bereits erwähnt, sorgt unter anderem Transparenz für Resilienz – so sind KI-gestützte Absatzprognosen und Störungsdetektion hier gern zitierte Szenarien. Damit versuchen Unternehmen proaktiv auf unvorhergesehene Ereignisse – wie sie sie seit nun mehr zwei Jahren durchgängig erleben – zu reagieren. Alle möglichen Variablen werden durch solche Prognosen berechnet. So können Unternehmen sicherstellen, dass auch im Katastrophenfall die Warenverfügbarkeit aufrechterhalten wird.

Im Hinblick auf die zu erwartenden Kosten muss das Ziel dabei eine Bestandsoptimierung sein, sprich das Endergebnis ist eine sogenannte „Smart Value Chain“. Fehllieferungen, die Anzahl der Transporte sowie Bestands- und Lagerkosten sollen minimiert werden. Eine höhere Resilienz der Lieferkette verspricht zudem eine bessere Lieferzuverlässigkeit, ein einfacheres Erreichen von Zielgrößen, mehr Effizienz der Filialprozesse, Reduzierung der Durchlaufzeiten und eine Verringerung von Handling-Kosten.