Datenanalyse in der Supply Chain

So verändert IoT die Lieferkette

Dipti Parmar ist eine Marketing- und Technologieberaterin für Startups, E-Commerce-Marketn und B2B SaaS-Unternehmen. Sie ist Mitgründerin der Agentur 99stairs in Indien.
Neue Lösungen im Bereich Internet of Things für Datenerhebung und -analyse sollen Lieferketten transparenter und effizienter machen.
Über IIoT-Sensoren mit QR-Tags sollen sich einzelne versendete Artikel über die gesamte Lieferkette in Echtzeit nachverfolgen und steuern lassen.
Über IIoT-Sensoren mit QR-Tags sollen sich einzelne versendete Artikel über die gesamte Lieferkette in Echtzeit nachverfolgen und steuern lassen.
Foto: Connect world - shutterstock.com

Die verheerenden Auswirkungen der Coronapandemie auf Lieferketten haben tiefe Spuren im Business von Herstellern und Händlern hinterlassen. Durch Lockdowns und Beschränkungen konnten sie weder produzieren noch verschiffen. Das führte zu Engpässen bei Arzneimitteln, Elektronik, Lebensmitteln und Rohstoffen in fast allen Branchen.

Laut einer McKinsey-Studie über die Auswirkungen dieser ausgedehnten Unterbrechung hatten drei Viertel der befragten Unternehmen zwar Probleme mit ihrer Lieferantenbasis, der Produktion und dem Vertrieb. Aber 85 Prozent gaben an, dass sie mit "unzureichenden digitalen Technologien" in der Lieferkette zu kämpfen hatten.

Um dem zu begegnen wollen neun von zehn befragten Führungskräften sich auf die DigitalisierungDigitalisierung der Lieferkette konzentrieren. Ziel sei es, die Supply ChainSupply Chain widerstandsfähiger zu machen. Hauptsächlich geht es dabei um folgende Bereiche: Alles zu Digitalisierung auf CIO.de Alles zu Supply Chain auf CIO.de

Um immer effizienter zu werden und gleichzeitig Kosten zu senken, steht die Digitalisierung der Lieferkette in engem Zusammenhang mit intelligenten Fertigungsprozessen (Smart Manufacturing). Der Markt dafür wächst schnell: Die Smart-Manufacturing-Branche wird laut den Analysten von Fortune Business Insights von 250 Milliarden Dollar im Jahr 2021 auf 658 Milliarden Dollar im Jahr 2029 anwachsen.

Dieses parallele Wachstum von intelligenter Fertigung und Lieferkettentechnologie wird von einer Handvoll Technologien angetrieben:

  • Industrielles Internet der Dinge (IIoT): Geräte, die an mehr Interaktionspunkten Daten sammeln, Fabrikautomatisierung, Sendungsverfolgung über GPS und Machine-to-Machine (M2M) sowie Machine-to-People (M2P) Kommunikation;

  • Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML): um Entscheidungen über Produktion, Lagerung, Bestellung zu automatisieren;

  • Drahtlose Sensornetzwerke (Wireless Sensor Networks, WSN): um Umweltveränderungen aufzuzeichnen und diese Daten zwischen IoT-Geräten sowie zwischen IoT und der Cloud zu übertragen;

  • 5G: für eine bessere Netzkonnektivität über große geografische Regionen hinweg;

  • Big Data: ermöglicht erweiterte Analysen und bessere Ergebnisse.

All diese Technologien kommen zusammen, um die Lieferkette schneller zu modernisieren. Sie verbessern die Produktverteilung sowie den Versand und helfen Unternehmen dabei, Kundenerwartungen erfüllen.

Es braucht keine komplexe Infrastruktur

Teure Hardware für Nachverfolgungssysteme ist eines der größten Hindernisse, um Supply-Chain-Analysen einzuführen. Die verfügbaren Tools und Geräte sind meist proprietär, so dass sich Unternehmen an eine bestimmten Anbieter binden müssen. Zudem ist es oft kompliziert und zeitaufwändig sie einzurichten.

Günstige IoT-basierter Daten-Logger, die an den Sendungen angebracht werden können, sollen das ändern. Diese Geräte messen zahlreiche Umgebungsfaktoren wie Temperatur, Neigungswinkel, Stöße oder Feuchtigkeit, um die Qualität der Waren während des Transports sicherzustellen. Die Logger übertragen die Messwerte an zentralisierte Datenmanagementsysteme. So können die Informationen effizient aufgezeichnet und analysiert werden, um schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Unternehmen benötigen weder teure Hochfrequenztransponder, Empfänger und Signalsäulen, noch müssen sie Gateways oder andere Spezialwerkzeuge installieren, um sie zu verwenden.

Ein Beispiel dafür sind Geräte zur Datenerfassung, die mit QR-Tags arbeiten und an Sensoren angebracht sind. Damit lassen sich an jedem Schritt der Lieferkette aktuelle Zustandsdaten an einen Cloud-basierten ServerServer oder eine Datenbank schicken, indem der QR-Code mit einem Smartphone gescannt wird. Unternehmen sind damit in der Lage, Tausende von Produkten über ein zentrales ERP- oder Supply-Chain-Management-System automatisiert zu protokollieren und zu überwachen. Alles zu Server auf CIO.de

Der größte Nutzen ergibt sich aus der Qualität und dem Volumen der Daten, heißt es von einem Anbieter solcher Date-Logging-Technologie. Zum Beispiel müsse bei jeder Sendung verderblicher Waren die Temperatur überwacht werden. Je günstiger die eingesetzte Lösung sei, desto mehr Sensoren könne eine Sendung haben. So kämen die Sensoren näher an die eigentliche Ware heran und verbesserten sowohl die Qualität als auch die Menge der Daten. Jeder in der Lieferkette könne bessere Entscheidungen treffen, um Prozesse zu optimieren und Ausschuss zu vermeiden.

Demokratisierung von Daten

Traditionelle Lieferkettenanalysen konzentrieren sich darauf, Risiken zu vermeiden und zu kontrollieren. Die Echtzeitdaten aus Loggern und anderen Geräten fördern mittlerweile jedoch ein "Opportunitätsdenken". Hersteller, Zulieferer, Distributoren und Einzelhändler können weiter vorausplanen, Chancen in ihrem Teil der Kette nutzen und sogar kalkulierte Risiken eingehen, um den Umsatz zu steigern.

Je mehr Daten Sie haben, desto mehr Kosten können Sie einsparen. Dies sind einige Vorteile der Lieferkettenanalyse:

  • Bessere Vorhersage von Nachfrage, Angebot und Umsatz;

  • Verfolgung von Sendungen und Flotten;

  • Besseres Risikomanagement und weniger Unterbrechungen;

  • Weniger Ausschuss, Beschädigung oder Schwund von Beständen;

  • Mehr Sichtbarkeit und Transparenz für alle Beteiligten. Datenübertragung, -aufzeichnung und -berichterstattung erfolgen über leicht verfügbare cloudbasierte Infrastrukturen und Netzwerke;

  • Sofortige Entscheidungsfindung und Kontrolle während des gesamten Prozesses. Unternehmen können jederzeit entscheiden, ob sie etwas vernichten, ausliefern oder zurückschicken.

Dazu müssen Unternehmen die vom Überwachungssystem generierten Daten nutzen können. Einige traditionelle Logging-Systeme binden die Informationen jedoch in proprietären Datenbanken, so dass es schwierig ist, sie zu analysieren oder Apps zu entwickeln, die den Output verwenden.

Die IIoT-fähigen Datenerfassungsgeräte in Kombination mit APIs erleichtern das. Die Informationen können einfach ausgewertet, wiederverwendet, und neu formatiert werden, um sie in Business-Intelligence-, ERP- und CRM-Systeme zu leiten.

So lassen sich beispielsweise dynamische Zustandsdaten von einem Logger mit QR-Codes auf Produktetiketten, die voreingestellte Informationen über das Produkt enthalten, integrieren. Diese Daten können mithilfe der API des Loggers von Kundensystemen verarbeitet und mit Querverweisen versehen werden.

Die Zukunft der Lieferkette ist IoT-gesteuert

Einige Branchen sind immer noch der Meinung, dass sie ihre Lieferkette nicht zu überwachen brauchen. Sie betrachten das lediglich als zusätzliche Kosten. Dabei könnten viele Unternehmen von verfolgbare und transparenter Logistik profitieren. Das trifft etwa auf Hersteller zerbrechlicher Elektronik zu, oder auf Marken, die von Fälschungen und Kopien geplagt werden.

Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit waren schon immer Treiber der Lieferkette und werden es auch in absehbarer Zukunft bleiben. Für Unternehmen, die sich auf Daten stützen, um ihre Supply Chain zu verbessern, werden die nächsten Monate entscheidend sein. Sie haben eine noch nie dagewesene Gelegenheit, auf dem Schwung und den Erkenntnissen aufzubauen, die sie durch die COVID-bedingten Störungen gewonnen haben, indem sie neuere Technologien und Systeme einführen. Diejenigen, die es versäumen, sich an die neuen Umstände anzupassen, werden wahrscheinlich von agileren Wettbewerbern abgehängt. (jd)

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.

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