IPL-Magazin 45 | Oktober 2018 | Autoren: Dr. Jürgen Kaiser-Gerwens und Heiko Schwarz


Unterbrechungen in der Lieferkette können häufig zu einem erheblichen Schaden einer Unternehmung führen

 

Dr. Jürgen Kaiser-Gerwens
Dr. Jürgen Kaiser-Gerwens

Entsprechend einer Untersuchung des Business Continuity Institutes („BCI Supply Chain Resilience Report 2017“, S.9) führt eine Störung bei 55% der untersuchten Unternehmungen zu Produktionsausfällen, in 46% zu Mehrkosten, in 43% zu Kundenbeschwerden, in 34% zu Servicebeeinträchtigungen, in 32% zu Umsatzeinbußen und in 31% zu einer negativen Beeinträchtigung von Image/Marke. Grundsätzlich gilt auch hier die Aussage „Zeit ist Geld“. Je schneller eine Unternehmung auf Störungen reagiert, umso geringer sind die Folgekosten.

 

Heiko Schwarz
Heiko Schwarz

Die Folgekosten können enorm sein wie die Umfrage des Business Continuity Institutes zeigt. Immerhin 14% der Befragten schätzten, dass die finanziellen Folgekosten des signifikantesten Einzelstörfalles der letzten 12 Monate mehr als 10 Mio.€ ausgemacht haben. 9% schätzten die Kosten des signifikantesten Einzelschadens auf mehr als 100 Mio.€. Infolgedessen bietet ein System, welches die Verantwortlichen unmittelbar über unternehmensrelevante Störungen in der Supply-Chain informiert, dieser Unternehmung einen großen Wettbewerbsvorteil.

 

Abb. 1: Filter der relevanten Information mit Hilfe von künstlicher Intelligenz
Abb. 1: Filter der relevanten Information mit Hilfe von künstlicher Intelligenz

 

Aufgrund der aktuellen Möglichkeiten der Digitalisierungstechnik, kann man ein Echtzeit-Supply-Chain-Risikomanagement-System, welches jederzeit, in Echtzeit, mit einer sehr hohen Zuverlässigkeit, eine Vielzahl von Mitarbeiter, gleichzeitig über relevante, unternehmens-kritische SupplyChain-Risiken informiert mit einem geringen Implementierungsaufwand einführen. Auch unter Compliance-Aspekten ist es ratsam, im Risikomanagement die technischen Möglichkeiten der Digitalisierung zu nutzen und nicht bei traditionellen Lösungen zu verharren.

Dieses Echtzeit-Monitoring sollte alle weltweit zur Verfügung stehenden Datenquellen nutzen, was bedeutet, dass sowohl strukturiertere Informationsquellen wie Expertendatenbanken als auch unstrukturierte Informationsquellen wie Internetpublikationen von Zeitungen, Nachrichtendiensten oder Radiostationen oder Twitter-Mitteilungen überwacht werden. Diese Informationen müssen nach Relevanz selektiert werden und in einem interpretierbaren, strukturierten Format harmonisiert und aufbereitet werden, um dann den Mitarbeitern auf ihren mobilen Endgeräten (SmartPhone, iPad) zur Verfügung zu stehen. Die Tabelle zeigt die wesentlichen Unterschiede zwischen dem bisherigen Ansatz die Risiken in der Supply-Chain zu managen und dem, was heutzutage mit Hilfe moderner Digitalisierungstechnik und künstlicher Intelligenz in der Praxis möglich ist.

Bisher arbeiten fast alle Unternehmen mit Excel oder mit punktuellen Datenbankenabrufen bei Auskunfteien. Die Zugriffsmöglichkeiten durch die Mitarbeiter sind eingeschränkt, die Systeme sind statisch und es bedarf einer gewissen Einarbeitungszeit für die jeweiligen Mitarbeiter, um sich damit vertraut zu machen. Außerdem wird das traditionelle SCRM-System einer Unternehmung in der Regel nicht laufend mit zusätzlichen, aktuellen Informationen ergänzt. Ganz im Gegenteil zum Echtzeit-SCRM-System, das jederzeit die weltweit verfügbaren Informationen destilliert und nach Risikorelevanz für die individuellen Unternehmensbelange filtert.

Da ein modernes Echtzeit-SCRM-System auf Basis des aktuellen Stands der Digitalisierungstechnik und einer einfach zu handhabenden App mit hoher „User Experience“ arbeitet, ist die Akzeptanz bei den Anwendern in der Regel sehr hoch. Traditionelle SCRM-Systeme arbeiten dagegen mit diversen, sehr oft selbst erstellen Lösungen, die in der Regel nur einer kleinen Anzahl von Mitarbeiter zugänglich sind.

 

Tabelle: Traditionelles und Echtzeit-Supply-Chain-Risiko-Management-System
Tabelle: Traditionelles und Echtzeit-Supply-Chain-Risiko-Management-System

 

Aufgrund der verwendeten Technik kann das Echtzeit-SCRM-System zeitgleich von einer viel größeren Anzahl von Mitarbeitern benutzt werden als dies bisher der Fall gewesen ist. Ferner ist es möglich, auch externe Dienstleister, die gegebenenfalls im Krisenfall aktiv werden sollen, selektiv zu integrieren. Bisher war es nur eingeschränkt möglich, die End-to-End Netzwerkrisiken sowie deren Interdependenzen abzubilden und somit auch LieferantenKlumpen-Risiken in der Lieferkette zu identifizieren. Mit dem EchtzeitSCRM-System ist dies permanent möglich; auch unter laufender Berücksichtigung von strukturellen Veränderungen der Lieferkette.

Somit können heutzutage die verantwortlichen Personen in einer Unternehmung sehr schnell, innerhalb von Minuten oder wenigen Stunden, auf Risiken reagieren und vordefinierte Gegenmaßnahmen ergreifen. Diese schnelle Reaktion ist aufgrund der breiten Einsatzmöglichkeiten heutiger Softwarelösungen in einer Unternehmung relativ personenunabhängig. Ein modernes System ermöglicht es den Anwendern, nach geringem Implementierungsaufwand direkt mit dem System zu arbeiten, es im Trial-andError-Modus zu testen und an die individuelle Risikosituation der Unternehmung anzupassen. Während traditionelle SCRM-Systeme nur so gut sind wie die wenigen Mitarbeiter, die mit diesen arbeiten, lernt das Echtzeit-SCRM-System permanent, basierend auf den Erfahrungen, dem Know-How und die Ressourcen, die dem externen Softwareanbieter zur Verfügung stehen, um die Algorithmen laufend zu verbessern.

Letztendlich führen alle Vorteile eines Echtzeit-SCRM-Systems dazu, dass eine Unternehmung deutlich schneller als die Wettbewerber auf Störmeldungen der End-to-End Lieferkette reagieren kann und somit Schaden von der eigene Unternehmung abgewendet oder minimiert werden kann.

 

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Über die Autoren:

Dr. Jürgen Kaiser-Gerwens
Dozent & Unternehmensberater vormals Vorstand/ Geschäftsführer/CFO bei Unilever, Dynamit Nobel, SCHOTT Solar, Kontron, Quandt Family Office

Heiko Schwarz
Gründer & Geschäftsführer riskmethods GmbH, München vormals bei IBM/Emptoris, Xcitec und Atoss Software