Supply Chain Management

Logistikmanagement in der Supply Chain – Agiles Management ist gefragt

| Autor / Redakteur: Peter Frerichs / Jonas Scherf

Agiles Management ist der richtige Schachzug.
Agiles Management ist der richtige Schachzug. (Bild: shutterstock)

Prognosen sind eine wertvolle Unterstützung, um tägiche Herausforderungen in Industrie, Logistik und Supply Chain Management meistern zu können. Doch immer dann, wenn unvorhergesehene Störungen eintreten und schnell die richtige Entscheidung getroffen werden muss, brauchen Entscheider eine agile Managementstrategie.

Im ersten und zweiten Teil dieser Artikelreihe hat sich gezeigt, dass Prognosemodelle auf Vergangenheitsdaten in Kombination mit der Expertise des Menschen in vielen Bereichen eine wertvolle Strategie zur Bewältigung täglicher Planungsherausforderungen sind. So erkennen beispielsweise intelligente Algorithmen den Zusammenhang verschiedener Variablen, die ein Absatzmuster für Produkte bestimmen. Auf dieser Basis können verlässliche Prognosen über das zukünftige Kundenverhalten getroffen werden.

Jedoch begegnen uns in unserem Unternehmensalltag immer wieder sogenannte „Disruptions": Störungen, die Organisationen und ihre etablierten Prozesse massiv einschränken oder gänzlich aushebeln. Das können Lieferausfälle sein, die durch einen Hafenstreik hervorgerufen werden, oder auch neue Gesetzesschranken sowie Naturkatastrophen. Allerdings sind es maßgeblich sogenannte „Micro-Disruptions“, also viel „kleinere“ Störungen die Auswirkungen auf unser tägliches Agieren haben und nicht vernachlässigt werden dürfen. Beispiele hierfür sind einfache Falschlieferungen oder auch das fehlende Teil im Lager, das bei einem Servicelevel von 99% das eine Prozent ausmacht.

In solchen Situationen sollte das Ziel von Planungsverantwortlichen nun nicht darin bestehen, schlichtweg unvorhersehbare Störungen in der „chaotischen Zukunft“ dennoch mittels Prognosen vorhersehen zu wollen, sondern vielmehr auf Strategien zu setzen, die uns im richtigen Moment die richtige Entscheidung treffen lassen.

Agilität in komplexen Umgebungen

Über das Evaluieren logischer Zusammenhänge aus vergangenen Situationen und dem Einsatz intelligenter Prognosealgorithmen hinaus, gilt es außerdem, eine fundierte Managementstrategie zu verfolgen, die es möglich macht, im Falle einer eintretenden Störung die richtige Entscheidung zu treffen. Agiles Management ist das, was über die Endlichkeit von Prognosemodellen hinaus für optimale Prozesse in einer unvorhersehbaren Umwelt sorgt.

Das bedeutet, dass dort, wo der Blick in die Zukunft schier unmöglich ist, Verantwortliche dahingehend unterstützt werden müssen, dass sie in der konkreten Krisensituation agil handeln und die optimale Entscheidung treffen können.

Solch eine Situation kann eine alltägliche sein: eine Verspätung des Lieferanten, ein Maschinenausfall oder ein fehlendes Teil im Lager. Wenn durch eine solche Störung nicht an den Kunden geliefert werden kann und das Unternehmen Wirtschaftlichkeit einbüßt, dann entspringt dies dem Zustand fehlender Alternativlösungen. Für eine schnelle Anpassung der Prozesse muss auf ein agiles Management, das „Plan-B-Lösungen“ inkludiert, umgestellt werden.

Für den Schritt hin zu einem agilen Management gilt es, folgende Ansätze zu befolgen:

    • Alternativen im Sinne eines Risikomanagements aufbauen

Im Rahmen eines Risk Managements müssen Unternehmen ein Portfolio an Alternativlösungen aufbauen. Zum Beispiel bedeutet dies, Lieferanten aufzubauen, die im Notfall herangezogen werden können.

    • Die optimale Alternative herausfinden

Aus einem Pool von „Plan-B-Möglichkeiten“ pickt ein agiles Optimierungssystem im Ernstfall die effizienteste Lösung heraus und transformiert die Planung auf Basis von Echtzeitdaten sowie unter Anwendung von intelligenten Algorithmen.

    • Strategische Überlegungen nach Optimierungskriterien treffen

Im Sinne strategischer Planung müssen altbewährte Konzepte, zum Beispiel für die Beschaffung, in Frage gestellt werden. Der Netzwerkgedanke und individualisierte Prozesse sollten Anklang finden.

Ein Beispiel aus dem Bereich Ersatzteile: Eine Reklamation trifft beim Ersatzteillieferanten ein und der Kunde fordert sofort Ersatz. Leider hat das Unternehmen aber ausgerechnet diesen Artikel aktuell nicht vorrätig. Eine Methode, diese Situation schon im Vorhinein zu umgehen, hätte der Aufbau eines hohen Sicherheitsbestands sein können. Das bindet jedoch Kapital und ist nicht im wirtschaftlichen Sinne des Unternehmens. Einen hohen Servicegrad ohne zu viel Bestand könnte ein Prognosemodell erreichen, indem es die Vergangenheitswerte betrachtet und Wahrscheinlichkeiten über die zukünftige Nachfrage gibt. Dennoch ist in diesem Moment die Not groß. Um den Kunden nicht zu verärgern, muss nun schnell die richtige Maßnahme ergriffen werden. In diesem Sinne könnte eine so genannte „Ersatzverweis“- Strategie genutzt werden. Dabei wird das fehlende Teil entweder von einem anderen, nahe am Kunden gelegenen Standort aus beschafft und geliefert. Alternativ ordnet das Unternehmen einen Expressversand an, oder aber ein alternatives Teil von höherer Qualität wird ausgeliefert, das denselben Zweck erfüllt. In diesem Fall nun die richtige Alternative zu finden, dabei unterstützen Algorithmen. Denn möglicherweise ist die Lieferung des teureren Teils günstiger als ein Expressversand. Eine Einzelfallentscheidung wäre hier noch keine enorme Herausforderung. Ein Industrieunternehmen kämpft jedoch mit einer Vielzahl solcher Entscheidungen tagtäglich. Unterstützung in Form von intelligenter Software wird unabdingbar.

Fazit

Der Wunsch, die Zukunft vorherzusehen, liegt in unserer Natur. In Industrie und Handel können präzise Prognosen über zukünftige Bedarfe und Frühwarnsysteme die Prozesse enorm effizienter machen. Zwei parallele Strategien müssen hierzu realisiert werden: Es müssen Prognosemodelle etabliert und ein agiles Management implementiert werden, um intelligente Entscheidungen treffen zu können. Herausforderungen sowohl der planbaren als auch einer unvorhersehbaren Zukunft sind mit dieser Kombination beherrschbar. Im Zuge dessen wird die Lieferfähigkeit und Performance konstant hochgehalten und negative Ausmaße einer Disruption minimiert – komme, was wolle.

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