Massive Datenanalyse zur Neuausrichtung der Supply Chain in der Post-Corona-Ära
Die Welt steht still, und was nun?
Die Welt ist zum Stillstand gekommen. Ganz plötzlich. Und obwohl es Personen und Organisationen gab, die uns gewarnt hatten, dass so etwas passieren könnte, ist der typische Unfall eingetreten, nach dem erst die Ampel aufgestellt wird.
Seit vielen Jahren wird über Konzepte wie CPFR, Digitale Zwillinge, Blockchain, Entscheidungsbäume für die Logistik und in den letzten Jahren über autonome Distributionsnetze gesprochen, die Entscheidungen in Echtzeit auf Basis des vorhersehbaren Szenarios treffen.
Unter normalen Bedingungen hat all dies funktioniert und wird funktionieren, aber … Was tun wir angesichts einer Krise dieses Ausmaßes? Gegen das, was man als „Schwarzen Schwan“ bezeichnet, können wir wenig ausrichten, obwohl es wie immer einige gegeben haben wird, die besser vorbereitet waren als andere.
In jedem Fall bleibt uns jetzt nur noch der Blick nach vorn. Derzeit liegt nach dem Ansturm noch viel Staub in der Luft, und es ist nicht möglich abzusehen, wohin sich der Markt entwickelt.
Wir wissen nicht, ob es eine V-, U- oder L-förmige Erholung sein wird, aber wir sind sicher, dass wir sie meistern werden und alles fast wieder so sein wird wie zuvor.
Das Gute an Krisen ist die Beschleunigung, die einige Technologien erfahren, und die Änderung der Prioritäten, die sie in vielen Unternehmen bewirken.
War die Digitalisierung bereits eine Tatsache, so wird die Entscheidungsfindung in komplexen Prozessen durch Algorithmen der Künstlichen Intelligenz in Kürze Realität sein.
Ob V, U oder L – wir werden in vielen Fällen neue Dinge tun müssen, die nicht geplant waren, um so schnell wie möglich aus dieser Situation herauszukommen, und das Wichtigste wird sein, dabei keine Fehler zu machen, weder im Timing noch in der Form, aber vor allem nicht im Was.
Dafür und bevor wir Entscheidungen treffen, die uns neue Probleme bereiten könnten, sollten wir zumindest einer Methode der Entscheidungsfindung folgen, seien es die als analog bekannten (z. B. MINTZBERG, RAISINGHANI UND THEORET) oder die digitalen, unterteilt in Entscheidungsfindungen auf Basis von Algorithmen des überwachten Lernens (Regressionen, Vektoren, Entscheidungsbäume …) oder des unüberwachten Lernens (PCA, K-Means, Korrespondenzanalyse …).
Vielleicht mag das für einige von Ihnen neu klingen, aber es handelt sich um Methoden, die große Unternehmen bereits mit mehr oder weniger Erfolg implementieren.
Wenn man jedoch bedenkt, dass Paul C. Nutt, einer der bedeutendsten Experten für unternehmerische Entscheidungsfindung, versichert, dass mehr als die Hälfte der bisher getroffenen Geschäftsentscheidungen falsch sind, ist es vielleicht ein guter Zeitpunkt, diesen Indikator zu verbessern, indem wir uns von Algorithmen und Robotern beraten lassen, die viel mehr Variablen bewerten können als wir Menschen derzeit.
Krisen als Beschleuniger der digitalen Transformation in der Supply Chain
Es wurde schon immer gesagt, dass Krisen sowohl Risiken als auch Chancen bergen, und wir werden nur dann gestärkt aus ihnen hervorgehen, wenn wir die richtigen Entscheidungen treffen, sobald sich der Sturm gelegt hat.
Es wird weniger Kunden, weniger Lieferanten, mehr Regulierungen und neue Wege geben, Dinge zu tun. Kurz gesagt: ein völlig neues Szenario. Wir beginnen eine neue Partie. Jeder wird mit seinen Karten und Chips die Gelegenheit haben, sich neu zu erfinden, das zu stärken, was er bereits gut gemacht hat, und in vielen anderen Fällen zu irren und tiefer zu sinken.
Der große Unterschied liegt nun darin, was zu tun ist, wie es in die Praxis umgesetzt wird und wie es gemessen wird.
Seit einiger Zeit wird über das Konzept GLOKAL gesprochen; es gibt verschiedene Interpretationen, aber ich bevorzuge die, global zu denken und lokal zu handeln, oder gehe sogar noch einen Schritt weiter: lokal produzieren, um global zu verkaufen, und ausgewogene Distributionsnetze mit verschiedenen Produktionsstandorten und unterschiedlichen Transportwegen zu haben.
Autonome Versorgungsnetze automatisieren Kauf- und Verkaufsentscheidungen von Produkten und Dienstleistungen basierend auf vorprogrammierten Parametern
Ich weiß, dass es schwierig ist, das Blatt zu wenden, und dass es nach Jahren, in denen die Fertigung Tausende von Kilometern entfernt stattfand, in manchen Fällen nicht machbar sein mag, dieses multiple und nahe Lieferantennetzwerk wieder aufzubauen. Aber was wäre, wenn wir es simulieren könnten? Was wäre, wenn durch Algorithmen die optimalen Supply-Chain-Modelle gefunden werden könnten und diese sich zudem autonom in Abhängigkeit von Kosten, Risiken, Service-Levels, Abhängigkeiten und Qualität ändern würden?
Hier kommen die Konzepte der autonomen Versorgungsnetze ins Spiel, die nichts anderes als ein Verfahren sind, durch das Kauf- und Verkaufsentscheidungen von Produkten und Dienstleistungen basierend auf verschiedenen vorprogrammierten Parametern und auf automatische Weise getroffen werden.
Wenn diese Krise etwas mit sich bringt, dann ist es ein Anstieg des Misstrauens gegenüber dem logistischen Modell auf globaler Ebene. Nach den jüngsten Angriffen auf dieses Modell durch die US-Regierung mit der Einführung von Zöllen, der Kapazitätsauslastung in Ländern wie China und dem Serviceverlust für kleine und nicht ganz so kleine Kunden in Spanien, kommt nun die aktuelle COVID-19-Krise hinzu, die zum Bruch mehrerer internationaler Lieferketten geführt hat. Dies schafft ein neues Szenario, das in den kommenden Jahren aufgebaut wird.
Ich habe es Ihnen ja gesagt!
Es ist in Mode. Nun, eigentlich war es das schon immer. Es bringt nicht viel, Kommentare abzugeben wie … „Das war doch klar!“ „Wir hätten es so machen sollen, wie ich gesagt habe“ oder das allzeit beliebte … „Ich habe es Ihnen ja gesagt!“
Alles wird komplizierter, und das schon seit mehreren Jahren. Ungleichgewichtige Angebots-Nachfrage-Pole, Standortverlagerungen von Kunden und Lieferanten, Änderungen der Konsumgewohnheiten (Reduzierung der Verkaufschargen, Erhöhung der Anforderungen an das Service-Level).
Zum Glück haben wir auch neue Verbündete. Die Algorithmen
* Algorithmus entwickelt mit dem Tool Knime
Seit mehreren Jahren entwickeln wir Assistenten für die Entscheidungsfindung auf Basis von KI, die Licht in die schwierigen Herausforderungen bringen, vor denen die Industrie in diesen Zeiten des Wandels steht.
Die Ergebnisse sind schlichtweg spektakulär: Einsparungen in der Lieferkette von mehreren Millionen jährlich, eine zweistellige Verbesserung des Service-Levels für Kunden, ein gesteigertes Gefühl der Kontrolle über unser Geschäft. Dies sind die ersten Schritte, damit wir Menschen beginnen, der Künstlichen Intelligenz zu vertrauen.
Sobald Unternehmen beginnen, diese Assistenten zu installieren (wir nennen sie Digital Playground), werden wir vom „Ich habe es Ihnen ja gesagt“ zum „Ich sage es Ihnen jetzt“ übergehen. Die Algorithmen, Roboter oder wie auch immer wir sie nennen wollen, werden die gesamte Supply Chain (und ja, ich schließe die Produktion mit ein) überblicken, die beste globale Entscheidung treffen und Informationen senden, um lokal zu handeln und dabei global zu denken.
Bei LISDATA generieren wir virtuelle Umgebungen, damit Geschäftsexperten nach und nach Szenarien erstellen können, mit denen sie ihre Schätzungen, Erfahrungen und Intuitionen testen können.
Die traditionellen Kriege zwischen den Abteilungen – Produktion, Logistik, Transport, Einkauf, IT – werden erheblich reduziert, da wir nicht mehr das „Ich habe es Ihnen ja gesagt“ verwenden, sondern uns alle gemeinsam im Supply Chain Team zusammensetzen und gemeinsam, beraten durch unseren Bot, die besten Entscheidungen treffen.
Praktische Lösungen, um zu wissen, was zu tun ist.
„Die Lösung liegt immer im Inneren“
Supply Chain Digital Playground
Unsere Anwendung „Supply Chain Digital Playground“ basiert auf dem modernisierten Konzept der alten „War Rooms“, in denen verschiedene Akteure zusammenkommen, um intensiv Entscheidungen auf Basis von KI-Algorithmen zu treffen.
Es handelt sich um ein Spiel/Event, das dem Prozesskenner alle verfügbaren Informationen zur Verfügung stellt, damit er seine Planungs- und Entscheidungsrezepte erstellen kann.
Gleichzeitig schlägt das System über KI-Algorithmen Lösungen vor und bewertet (positiv oder negativ) die von der Personengruppe getroffenen Entscheidungen in Abhängigkeit von verschiedenen Parametern.
Diese Events finden beim Kunden vor Ort statt (2 Sitzungen à 4–6 Stunden) mit den größten Experten des Prozesses, die helfen, die Anwendung zu modellieren und die Qualität der Algorithmus-Ergebnisse zu validieren.
Das Design und die Simulation der Szenarien erfolgen in Treffen vor dem intensiven Analyse-Event (Workshop) und werden von den folgenden Akteuren geleitet.
Der Magier: Ein Data Scientist und Supply-Chain-Experte, der in der Lage ist, die komplexesten mathematischen Algorithmen anzuwenden. Er führt alle externen und internen Datenbanken zusammen und erstellt das Simulationsmodell.
Der Troll: Unser Senior Consultant mit Zertifizierungen (Master und Abschlüsse) und praktischer Erfahrung als Supply Chain Director. Seine Rolle ist es, die Magie der KI und der prädiktiven Algorithmen an weltliche, verständliche und vor allem für das Geschäft gültige Konzepte anzupassen.
Der Eraser oder Projektleiter: Er ist der entscheidungsfreudige Akteur des Workshops und des Projekts im Allgemeinen. Er ist eine lösungsorientierte Person und dafür verantwortlich, dass der Kunde nach dem Event zufrieden ist.
Der König: Er ist der Kunde. Er steht im Mittelpunkt des Events, um den sich alles dreht. Er muss die Ergebnisse der Magie verstehen und die Vorschläge des Trolls interpretieren können. Gemeinsam mit seinem Team muss er die Entscheidungen der Algorithmen und die vom Eraser vorgeschlagenen praktischen Anwendungen validieren. Sein Mitwirken im Event (Workshop) ist entscheidend, da er die strategische Ebene einbringt, die in der Anwendung möglicherweise nicht modelliert werden kann.
Schlussfolgerungen
Alles beginnt von vorn, genau wie wir aus den verschiedenen Krisen hervorgegangen sind, die dieses Land erlebt hat: 74, 87, 92, 00, 08 und jetzt 2020. Ähnlich wie 2008 wird dies keine einzelne Krise sein, sondern wir werden eine Krise im Tourismus und Gastgewerbe (24 % des BIP), eine Krise aufgrund des hohen Anteils an KMU und des hohen Anteils an Zeitarbeitnehmern haben.
All dies wird zu einer Kontraktionsspirale führen, die uns dazu zwingt, bei der Lösung von Problemen fantasievoll zu sein.
Die Technologie kann uns helfen, die reale Situation unserer Unternehmen sichtbar zu machen und uns im Prozess der „richtigen“ Entscheidungsfindung zu beraten, um dem Szenario zu entgehen, das Paul C. Nutt gezeichnet hat.
„Mehr als die Hälfte der in den letzten 25 Jahren getroffenen Geschäftsentscheidungen waren falsch.“