Big Data entfesseln: Effizienzsprünge in der Lieferkette
Datenquellen, die Ihre Lieferkette sichtbar machen
Sensorik und Maschinen: Puls der physischen Welt
IoT‑Sensoren an Paletten, Behältern und Maschinen liefern Temperatur, Erschütterung und Standort in Echtzeit. Diese Mikrosignale vermeiden Kühlkettenbrüche, verhindern Qualitätsverluste und ersparen hektische Ad‑hoc‑Entscheidungen im Lager.
Operative Systeme: Transaktionen als Wahrheit
Warenwirtschaft, Transport- und Lagermanagement protokollieren jeden Auftrag, jede Buchung, jeden Scan. In Summe entsteht ein lückenloser Datenstrom, der Engpässe, Kapazitätskollisionen und versteckte Wartezeiten sichtbar macht.
Externe Signale: Kontext, der Prognosen schärft
Wetter, Verkehr, Hafenstaus, Marktdaten und Social‑Media‑Impulse ergänzen interne Historien. Kombiniert entstehen robustere Vorhersagen, die saisonale Spitzen, regionale Besonderheiten und kurzfristige Nachfragesprünge besser abbilden.
Von Descriptive zu Prescriptive: Analytik, die Entscheidungen beschleunigt
Root‑Cause‑Analysen verbinden Störungen mit Ursachen wie Spediteurwechsel, Routenwahl oder Schichtplanung. Visualisierte Durchlaufzeiten entlarven stille Wartezeiten, die oft mehr kosten als offensichtliche Prozessschritte.
Von Descriptive zu Prescriptive: Analytik, die Entscheidungen beschleunigt
Zeitreihenmodelle und Anomalieerkennung prognostizieren Nachfragen, Lieferzeiten und Ausfallwahrscheinlichkeiten. Frühwarnungen geben Teams die Chance, Kapazitäten neu zu verteilen, bevor Engpässe real werden.
Nachfrageprognosen, die der Realität standhalten
Artikel‑Standort‑Woche statt Gesamtwert pro Land: Feingliedrige Modelle erkennen lokale Events, Substitutionen und saisonale Effekte. Das Ergebnis sind zielgenaue Entscheidungen bis auf Filialebene.
Bestände im Gleichgewicht: Weniger Kapitalbindung, mehr Service
Statt statischer Regeln nutzen wir schwankungsbasierte Puffer, die Nachfragevolatilität, Lieferantenrisiken und Wiederbeschaffungszeiten berücksichtigen. Das senkt Überbestände und schützt gleichzeitig Serviceziele.
Bestände im Gleichgewicht: Weniger Kapitalbindung, mehr Service
Multi‑Echelon‑Modelle verteilen Bestände entlang Werk, Zentrallager und Filiale. So wird nicht überall ein Sicherheitsnetz gespannt, sondern genau dort, wo es systemweit am meisten Wirkung entfaltet.
Control Tower mit klaren Spielregeln
Ereignisströme vereinen Tracking, Zollstatus, Slot‑Buchungen und Kapazitätsmeldungen. Playbooks definieren, wer bei welcher Abweichung handelt, damit das Team nicht im Alarmnebel untergeht.
Vorausschauende Lieferzeitprognosen
Modelle berücksichtigen Staus, Wetter und Umschlagzeiten an Knotenpunkten. Statt Überraschungen gibt es belastbare Ankunftszeiten, die Kundenkommunikation und Produktionsplanung synchronisieren.
Automatisierung mit menschlicher Kontrolle
Regeln lösen Re‑Routings oder Nachbestellungen automatisch aus, doch Menschen behalten die Hoheit bei Ausnahmen. Diese Kombination erhöht Tempo und Vertrauen spürbar.
Erfolg sichern: Daten‑Governance, Kultur und Umsetzung
Datenqualität als Mannschaftssport
Klare Stammdatendefinitionen, Verantwortliche pro Domäne und Feedback‑Schleifen im Tagesgeschäft verhindern schleichende Erosion. Qualität wird messbar, Verantwortlichkeit sichtbar und Verbesserungen bleiben.
