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3 Schritte zu einer datengesteuerten Logistikstrategie in der Fertigung

Oft hören oder lesen wir, dass Daten in der Fertigungsindustrie eine immer wichtigere Rolle spielen. Denken Sie an IoT, vorausschauende Wartung oder Robotik. Aber die Wahrheit ist, dass viele Hersteller immer noch Schwierigkeiten haben, Daten zu aggregieren, zu analysieren und zu nutzen, insbesondere in der Logistik, wo Daten entscheidend sind, um die hohen Anforderungen der Kunden an eine schnelle, personalisierte Produktlieferung zu erfüllen.
Die folgenden drei Schritte können Herstellern helfen, Daten so zu nutzen, dass sie die Kundenerwartungen heute und morgen erfüllen können.

Schritt 1: Eliminieren Sie Silos und synchronisieren Sie Daten

Beim ersten Schritt in einer datengesteuerten Strategie geht es eigentlich nicht um die Daten. Es geht um die Organisation. Die heutige Versandumgebung ist komplex. Lieferketten erstrecken sich global, und wachsende Organisationen mit verschiedenen Einheiten oder Partnern weltweit können mit unterschiedlichen Systemen arbeiten. Darüber hinaus haben verschiedene Abteilungen innerhalb einer Organisation möglicherweise ihre eigenen Systeme und ihre eigene "Wahrheit", und die von ihnen verfolgten KPIs dienen möglicherweise nicht den größeren Unternehmenszielen.

Um die Herausforderungen von heute zu bewältigen und die Operationen von morgen vorzubereiten, müssen sich die Abteilungen aufeinander abstimmen und zusammenarbeiten. Dies erfordert, dass Unternehmen ihre Organisation und ihre Datenstrategie kritisch unter die Lupe nehmen. Solange die Daten fragmentiert und pro Abteilung in verschiedenen Systemen isoliert sind, haben die Daten ein begrenztes Potenzial. Wie kann das Management zum Beispiel strategische Entscheidungen über den Versand treffen, wenn die Logistikabteilung mit anderen Daten arbeitet als die Beschaffungsabteilung? Aber wenn Logistik- und Beschaffungsdaten synchronisiert werden, in der Regel durch Systemintegration mit dem Aufzeichnungssystem des Unternehmens, wird eine einzige Quelle der Wahrheit geschaffen, und Abteilungen im gesamten Unternehmen können nun strategische Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten treffen, was die Effizienz der Lieferkette steigert und die Einsparungen beim Transport erhöht.

6 Millionen Dollar

Dank der Analyse von Track-and-Trace-Daten durch maschinelles Lernen können Unternehmen jährlich bis zu 6 Millionen Dollar sparen.

Quelle: Bostoner Beratungsgruppe, 2019

Fehlerverfolgung, Prognosen und Track & Trace sind gute Beispiele dafür, wie die Datenausrichtung Fertigungsunternehmen in die Lage versetzen kann, ihre Lieferkette zu optimieren. Hat zum Beispiel eine Naturkatastrophe die Lieferung von Rohstoffen gefährdet? In einer datengesteuerten Lieferkette, in der Systeme integriert sind, um ein Lieferketten-"Ökosystem" zu schaffen, wird die Einkaufsabteilung automatisch über das Ereignis des eingehenden Versands informiert und kann schnell die verfügbare Menge, die Qualität, den Kaufpreis und die Versandkosten aus ihren Lieferkanälen bewerten, um die Rohstoffbestellung nachzuholen und das fertige Produkt zum Kunden zu bringen. Oder vielleicht deuten Maschinendaten darauf hin, dass eine Produktionseinheit ausfallen wird. In diesem Fall sendet das Produktionssystem automatisch eine Nachricht an ein Serviceteam, und eine 3D-Druckeinrichtung in der Nähe der Fabrik produziert und liefert die Teile vor dem Ausfall. Die Verbindung aller Systeme und Prozesse ermöglicht einen kontinuierlichen Einblick in die Leistung, fördert die Zusammenarbeit und richtet die Abteilungen aus.

Es ist wertlos, dass ein Transport Management System (TMS) für den Paketversand ein wertvolles Glied in einer vernetzten, datengesteuerten Lieferkette ist, da der E-Commerce in der Fertigung immer mehr an Bedeutung gewinnt. Das richtige TMS für den Paketversand lässt sich nahtlos mit anderen Lieferkettensystemen, einschließlich ERP, WMS und OMS, integrieren und führt Daten zusammen, um das Risiko menschlicher Fehler bei der Auftragserfüllung zu verringern und eine einfache Überwachung der Leistung des Spediteurs zu ermöglichen. Dadurch wird nicht nur der Kundenservice verbessert, sondern mit den Leistungsdaten der Spediteure in der Hand sind die Hersteller auch besser in der Lage, ihre Verhandlungen mit den Spediteuren zu optimieren.

Schritt 2: Einsatz der korrekten Datenanalyse-Tools

Nachdem die Daten zusammengeführt worden sind, ist es Zeit für den nächsten Schritt: die Analyse. Die Realität sieht so aus, dass es unzählige Faktoren gibt, die die Leistung der Lieferkette beeinflussen. Die Herausforderung für die meisten Unternehmen besteht darin, dass sie keine einfache Möglichkeit haben, diese Faktoren zu antizipieren und auf sie zu reagieren. Aber wenn die Systeme miteinander verbunden sind und die Daten leicht verfügbar sind, kann die eigentliche Arbeit beginnen.

Durch die Kombination von Daten aus einem TMS für den Paketversand, dem ERP-System und dem CRM-System haben Hersteller beispielsweise volle Transparenz über ihre ein- und ausgehenden Sendungen über alle Spediteure, Lager, Distributionszentren und Fabriken hinweg. Und mit Business Intelligence können Hersteller Daten wie z. B. Versandkosten nach Geografie, Spediteur, Kunde und SKU analysieren und erhalten so verwertbare Informationen zur Optimierung ihrer Versandstrategie - zur Minimierung der Kosten und Maximierung der Kundenzufriedenheit.

Schritt 3: Weiter lernen

Das Ausrichten und Analysieren von Daten ist nur der Anfang einer datengesteuerten Supply-Chain-Strategie. Letztendlich sollten die Hersteller durch eine kontinuierliche Feedback-Schleife lernen und sich verbessern. In einer Umgebung des kontinuierlichen Lernens verfügen Hersteller über die richtige Struktur, die notwendige Agilität, die Fähigkeit, Probleme zu lösen, und die Fähigkeit zu wissen, welche Probleme zu lösen sind - was es einfach macht, die Hürden in der Lieferkette, die auf sie zukommen, schnell zu überwinden, und es den Wettbewerbern schwer macht, mitzuhalten.

Gelegenheiten zur Verbesserung identifizieren

Hersteller, die ihren Marktwert optimieren, ihre Produkte und Liefermethoden an die Kundenbedürfnisse anpassen und ihren Betrieb gegen unvorhergesehene Störungen absichern wollen, müssen flexibel sein. Um diese Flexibilität zu erreichen, müssen die Organisation, ihre Prozesse und ihre Systeme miteinander verbunden werden, wodurch eine kontinuierliche Rückkopplungsschleife gemeinsam genutzter Daten entsteht. Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie eine datengesteuerte Lieferkette erstellen können, wenden Sie sich noch heute an einen Logistyx-Experten.