Supply-Chain-Risikomanagement
Digitalisierung mit Hilfe künstlicher Intelligenz
Unterbrechungen in der Lieferkette können einem Unternehmen erheblich schaden. Daher müssen diese auf Störungen möglichst schnell reagieren. Dazu überwacht ein Risiko-Managementsystem alle verfügbaren Informationen in Echtzeit und erstellt einen digitalen Supply-Chain-Zwilling. Lernende Algorithmen filtern dann die relevanten Informationen heraus.
Entsprechend einer Untersuchung des Business Continuity Institutes führt eine Störung der Supply Chain bei 55 Prozent der untersuchten Unternehmungen zu Produktionsausfällen, in 46 Prozent zu Mehrkosten und in 43 Prozent zu Kundenbeschwerden. Grundsätzlich gilt auch hier: Zeit ist Geld. Je schneller ein Unternehmen auf Störungen reagiert, desto geringer sind die Folgekosten.
Die Folgekosten können enorm sein, wie die Umfrage zeigt. Immerhin 14 Prozent der Befragten schätzten, dass die finanziellen Folgekosten des signifikantesten Einzelstörfalles der letzten 12 Monate mehr als 10 Mio. Euro ausgemacht haben. 9 Prozent schätzten die Kosten des signifikantesten Einzelschadens auf mehr als 100 Mio. Euro.
Infolgedessen bietet ein System, das unmittelbar über unternehmensrelevante Störungen in der Supply Chain informiert, einen großen Wettbewerbsvorteil. Aufgrund der aktuellen Möglichkeiten der Digitalisierungstechnik lässt sich ein Risikomanagement-System, das in Echtzeit über relevante, unternehmenskritische Supply-Chain-Störungen informiert, mit geringem Aufwand implementieren. Auch unter Compliance-Aspekten ist es ratsam, im Risikomanagement die technischen Möglichkeiten der Digitalisierung zu nutzen und nicht bei traditionellen Lösungen zu verharren.
Einflussfaktoren auf die Supply Chain
Die Supply Chain wird von vielen Makro- und Mikrofaktoren beeinflusst. Makrofaktoren sind beispielsweise der Klimawandel, die Digitalisierung, die Globalisierung, die globale Forderung nachhaltigen Wirtschaftens sowie eine zunehmende Zahl von Normen und Standards, in denen die Unternehmensleitung zur Implementierung eines umfassenden Risikomanagementsystems verpflichtet wird (beispielsweise ISO 9001: 2015).
Mikrofaktoren, welche die Supply Chain beeinträchtigen, sind unter anderem die geografische Konzentration der Leistungserstellung, die Komplexität von Partnern, Produkten und Wareneinkaufsgruppen. Hinzu kommt die Optimierung des Umlaufvermögens (Just-In-Sequence/Time, Outsourcing, etc.) im Zusammenhang mit den Renditeerwartungen der Anteilseigner.
Ein modernes Supply-Chain-Risikomanagementsystem (SCRMS) muss eine Unternehmung in die Lage versetzen diese Makro- und Mikrofaktoren entsprechend ihrer Relevanz abzubilden und auf Störungen in der End-To-End-Lieferkette schnell bzw. schneller als der Wettbewerb zu reagieren. Dies ist dann möglich, wenn die relevanten Informationen und Risiken in Echtzeit zur Verfügung stehen.
Informationsquellen in Echtzeit überwachen
Dieses Echtzeit-Monitoring nutzt alle weltweit zur Verfügung stehenden Datenquellen. Dies bedeutet, dass sowohl strukturiertere Informationsquellen wie Expertendatenbanken als auch unstrukturierte Informationsquellen wie Internetpublikationen oder Twitter-Mitteilungen überwacht werden. Diese Informationen müssen nach Relevanz selektiert und in einem interpretierbaren, strukturierten Format harmonisiert und aufbereitet werden, um dann den Mitarbeitern auf ihren mobilen Endgeräten zur Verfügung zu stehen. Die entsprechende Softwarelösung muss intuitiv bedienbar sein.
Warum ist es heute möglich, ein Echtzeit-Risikomanagementsystem für die Supply-Chain zu implementieren? Eine wichtige Basis ist die Verfügbarkeit detaillierter Informationen der Partner in der Lieferkette. Diese Informationen lassen sich heutzutage schnell und ohne großen Aufwand übertragen. So wird durch ein automatisches Geocoding ein digitaler "Supply-Chain-Zwilling" erstellt.
Auswertung durch lernende Algorithmen
Zudem sind die Kosten der Informationssuche deutlich geringer als vor einigen Jahren und die zur Verfügung stehenden Rechenleistungen sind stark gestiegen. Dies macht ein globales Echtzeit-Monitoring der gigantischen Datenmengen möglich. Um diese Daten intelligent auswerten zu können, ist eine Normalisierung unstrukturierter Informationen notwendig: Intelligente, lernende Algorithmen sorgen dafür, nur die für die einzelne Unternehmung relevanten Informationen herauszufiltern. So wird der Suchalgorithmus mit dem "Supervised-Learning"-Ansatz mit jeder neuen Information durch gestütztes Lernen verbessert.
Die Tabelle zeigt wesentliche Unterschiede zwischen dem traditionellen SCRMS und einem durch die Digitalisierung heute möglichen Echtzeit-SCRMS. Folgende Beispiele verdeutlichen den kommerziellen Vorteil, schneller als die Wettbewerber auf Krisen reagieren zu können:
- Aufgrund eines Erdbebens in Italien musste die Felgenproduktion des Unternehmens Titan Italy SA vollständig eingestellt werden. Erst nach einem Jahr konnte die Produktion wieder aufgenommen werden. Titan hatte zwei Hauptkunden, einer davon war AGCO. Viele Traktoren konnten nicht ausgeliefert werden und standen für eine längere Zeit auf Lager, obwohl man Alternativquellen noch am selben Tag aktivieren konnte. Der zweite Hauptkunde von Titan Italy SA reagierte noch schneller, sicherte sich einen relevanten Anteil der Felgenproduktionskapazität von Titan in Frankreich und konnte dann seine Kunden mit den Felgen aus Frankreich beliefern.
- Aufgrund eines Feuers in der Shell-Raffinerie Pernis in den Niederlanden im Jahr 2017 konnten keine Produkte mehr verladen werden. Der Kunde Stockmeier Chemie erhielt aufgrund seines Echtzeit-Risikomanagementsystems eine Alarmbenachrichtigung und traf noch am selben Tag die Entscheidung, das Produkt Naphta von einem anderen Lieferanten zu kaufen. Am Nachmittag des nächsten Tages erklärte Shell "Force Majeure" für fast alle Produkte dieser Raffinerie. Unmittelbar danach stieg der Preis für Naphta um rund 10 Prozent. Dies führte zu einem unmittelbaren Einkaufsvorteil für Stockmeier Chemie von mehreren hunderttausend Euro.
Heiko Schwarz ist Geschäftsführer der Riskmethods Gmbh, Dr. Jürgen Kaiser-Gerwens ist Hochschuldozent und Unternehmensberater. / am
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