Lieferkettenmanagement

Was ist Lieferkettenmanagement?

Lieferkettenmanagement ist der Prozess der Planung, Umsetzung und Steuerung des Betriebs der Lieferkette mit dem Ziel, Produkte und Dienste effizient und effektiv zu produzieren und an den Endkunden zu liefern. Es umfasst die Koordination und Optimierung aller Aktivitäten im Bereich Beschaffung, Produktion und Lieferung von Produkten und Diensten sowie das Management des Informationsflusses und von Finanztransaktionen.

Zu den wichtigsten Elementen des Lieferkettenmanagements gehören Lieferantenmanagement, Bestandsverwaltung, Produktionsplanung, Logistik- und Transportmanagement sowie Kundendienst. Ein effektives Lieferkettenmanagement kann Unternehmen dabei helfen, Kosten zu senken, die Produktqualität und Lieferzeiten zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen. 

Wichtige Aspekte des Lieferkettenmanagements

Ein effektives Lieferkettenmanagement erfordert eine koordinierte Anstrengung verschiedener Interessengruppen, darunter Lieferanten, Hersteller, Vertriebspartner und Einzelhändler. Zu den wichtigen Aspekten des Lieferkettenmanagements gehören: 

1. Planung: Die Planung der Lieferkette umfasst die Entwicklung einer Strategie für die Lieferkette, die Prognose der Nachfrage, die Festlegung von Lagerbeständen und die Entwicklung von Produktionsplänen.
2. Beschaffung: Dies umfasst die Identifizierung von Lieferanten, die Aushandlung von Verträgen und die Verwaltung der Beziehungen zu Lieferanten.
3. Produktionsplanung: Die Produktionsplanung umfasst die Verwaltung des Herstellungsprozesses, einschließlich der Produktionspläne, der Verwaltung von Qualitätskontrollen und der Optimierung des Betriebs.
4. Bestandsverwaltung: Sie gilt als einer der kritischsten Aspekte des Lieferkettenmanagements und umfasst die Überwachung von Lagerbeständen, die Nachfrageprognose und die Verwaltung von Bestellmengen, um sicherzustellen, dass Kunden das gewünschte Produkt erhalten, ohne zusätzliche Lagerbestände vorhalten zu müssen.
5. Logistik- und Transportmanagement: Logistik und Transport sind wesentliche Bestandteile des Lieferkettenmanagements. Dazu gehört die Verwaltung der Produktlieferung vom Lieferanten zum Kunden, einschließlich Transport, Lagerung und Vertrieb. Effiziente Transportsysteme und Logistiknetzwerke können Lieferzeiten verbessern und Transportkosten senken. 
6. Informationsmanagement: Dabei geht es um die Verwaltung des Informationsflusses entlang der Lieferkette, einschließlich der Gewinnung von Einblicken in die Lieferkette und den Austausch von Daten zwischen Lieferanten, Herstellern und Kunden.
7. Zusammenarbeit: Die effektive Zusammenarbeit mit Lieferanten, Partnern und Kunden ist entscheidend, um die Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und die Performance insgesamt zu optimieren. 

Warum Prognosen beim Lieferkettenmanagement wichtig sind

Prognosen sind ein wesentliches Element des Lieferkettenmanagements. Sie helfen Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen über die Verwaltung ihrer Lagerbestände zu treffen, z. B. die richtige Menge an benötigten Reservebeständen festzulegen und – was vielleicht am wichtigsten ist – in der Lage zu sein, die Kundennachfrage genau zu erfüllen.

Darüber hinaus nutzen Unternehmen Lieferkettenprognosen natürlich auch noch aus einer Vielzahl anderer Gründe, darunter:

• Bestandsverwaltung: Durch die Prognose der Nachfrage können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren, das Risiko von Fehlbeständen minimieren und Überbestände vermeiden.
• Kostensenkung: Prognosen können Unternehmen dabei helfen, ihre Lieferkettenprozesse zu rationalisieren, von der Reduzierung von Abfall und der Optimierung der Produktion bis hin zu Einsparungen bei den Transportkosten.
• Effizienzsteigerung: Genaue Prognosen können die Effizienz der Lieferkette verbessern, indem sie die Durchlaufzeiten verkürzen, die Produktionspläne optimieren und die Notwendigkeit von Expresslieferungen minimieren.
• Trendanalyse: Sie identifiziert mögliche Störungen in der Lieferkette, um proaktive Maßnahmen ergreifen zu können. So werden die negativen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb abgemildert. Wenn ein Unternehmen beispielsweise einen Mangel an Rohstoffen prognostiziert, kann es mit Lieferanten zusammenarbeiten, um zusätzliche Lagerbestände zu sichern oder die Produktionspläne anzupassen, um diesem Mangel Rechnung zu tragen.

Arten von Prognosen in der Lieferkette

Zu den gängigen Prognosemethoden gehören:

• Exponentielle Glättung: Diese Methode basiert auf einer Form der gewichteten Mittelung, sodass neuere Beobachtungen stärker gewichtet werden als ältere, wobei die Gewichtungen im Laufe der Zeit exponentiell abnehmen. 
• Gleitender Durchschnitt: Dabei wird der Durchschnitt einer bestimmten Anzahl vergangener Beobachtungen berechnet und dieser Wert verwendet, um zukünftige Werte vorherzusagen. Ideal, um Schwankungen in einer Zeitreihe auszugleichen und Trends im Zeitverlauf zu erkennen. 
• Autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt: Eine Zeitreihenanalyse- und Prognosemethode, die sich auf vergangene Werte bezieht, um zukünftige Werte vorherzusagen. Eine Methode, die innerhalb eines Zeitrahmens von 18 Monaten am genauesten ist. 
• Multiple Aggregation Prediction Algorithm (MAPA): Eine hybride Prognosemethode, die mehrere Modelle und Aggregationstechniken kombiniert, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern. 
• Bottom-up-Prognose: Schätzung der Nachfrage oder des Absatzes für jedes einzelne Produkt, jeden Dienst oder jedes Marktsegment. Diese Informationen werden dann aggregiert, um eine Gesamtprognose zu erstellen.

Wie sich ein effektives Lieferkettenmanagement auf ein Unternehmen auswirkt 

Ein effektives Lieferkettenmanagement kann erhebliche Auswirkungen auf das Unternehmen haben, darunter: 

1. Kostensenkung: Ein effektives Lieferkettenmanagement kann Unternehmen dabei helfen, die mit Beschaffung, Produktion und Logistik verbundenen Kosten zu senken. Es kann auch dazu beitragen, die Lagerhaltungskosten zu senken und Abfall zu minimieren.
2. Verbesserter Kundendienst: Ein effektives Lieferkettenmanagement kann Unternehmen dabei helfen, den Kundendienst zu verbessern, indem es die pünktliche Lieferung von Produkten und Diensten gewährleistet.
3. Erhöhte Agilität: Ein effektives Lieferkettenmanagement kann die Agilität eines Unternehmens verbessern, indem es schnelle Reaktionen auf Änderungen der Kundennachfrage oder der Marktbedingungen ermöglicht. Es ist wichtig, agil genug zu sein, um auf unvorhergesehene Störungen Ihrer Lieferkette zu reagieren, damit Sie nach neuen Warenströmen und einem neuen Aufbau des Lieferkettennetzwerks suchen können. Diese Entscheidungen müssen einer großen Menge detaillierter Daten, einer schnellen Verarbeitung und vielen Szenarien Rechnung tragen, die bewertet werden müssen.
4. Wettbewerbsvorteil: Ein effektives Lieferkettenmanagement kann einen Wettbewerbsvorteil bieten, indem es Unternehmen ermöglicht, Produkte und Dienste schneller und zu geringeren Kosten an ihre Kunden zu liefern. 

Wie Daten den Kern des Lieferkettenmanagements bilden

Daten und eine effektive Datenverwaltung sind für ein effektives Lieferkettenmanagement von entscheidender Bedeutung, da Daten Unternehmen dabei helfen, Prozesse effektiv zu verwalten und zu optimieren. Zu den wichtigsten Möglichkeiten, wie Daten zur Verbesserung des Lieferkettenmanagements genutzt werden können, gehören: 

1. Bedarfsplanung: Daten helfen Unternehmen, den Bedarf vorherzusagen, Trends zu erkennen und Lagerbestände zu planen. Eine genaue Bedarfsplanung kann Unternehmen dabei helfen, ihre Lagerbestände zu optimieren und Fehlbestände zu reduzieren. Eine effektive Datenverwaltung, die alle Datenquellen nutzt, ermöglicht es Unternehmen, Dinge wie historische Absatzdaten, Daten zur Kundennachfrage und Markttrends zu erfassen und zu analysieren, um die Genauigkeit ihrer Bedarfsplanung zu verbessern.
2. Lieferkettentransparenz: Daten können verwendet werden, um Echtzeiteinblicke in die Lieferkette zu ermöglichen. Dies kann Interessengruppen dabei helfen, potenzielle Engpässe zu erkennen und proaktiv auf Störungen zu reagieren. Transparenz und Optimierung erfordern die Fähigkeit, große Datenmengen zu verwalten. Viele der heutigen Lieferkettensysteme müssen die Lieferketten aufteilen, da sie nicht in der Lage sind, alle Daten zu verwalten, und Probleme dieser Größenordnung nicht meistern können.
3. Performance-Überwachung: Daten können zur Überwachung der Performance der Lieferanten, der Logistik und anderer KPIs verwendet werden. Dies kann Unternehmen dabei helfen, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren und die Performance der Lieferkette zu optimieren.
4. Risikomanagement: Daten können zur Identifizierung und Verwaltung von Risiken in der Lieferkette genutzt werden. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Risiken proaktiv zu mindern und die Kontinuität der Lieferkette sicherzustellen. 

5. Data Sharing: In den heutigen Lieferketten wird es immer wichtiger, über den Tellerrand hinaus zu sehen und mit Kunden und Lieferanten zusammenzuarbeiten. Data Sharing mit Kunden ermöglicht ein besseres Verständnis ihres Bedarfs, und wenn Sie Lieferanten die Bedarfsplanung für Rohstoffe mitteilen, kann dies eine stetige Versorgung sicherstellen kann.

Insgesamt spielen Daten und eine effektive Datenverwaltung eine entscheidende Rolle im Lieferkettenmanagement, da sie es Unternehmen ermöglichen, Daten aus der gesamten Lieferkette zu erfassen, zu organisieren und zu analysieren. So können Unternehmen Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren, fundierte Entscheidungen treffen und ihre Lieferkettenprozesse optimieren, um Kosten zu senken, die Effizienz zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Datenquellen von entscheidender Bedeutung für das Lieferkettenmanagement

Beim Lieferkettenmanagement geht es um die Koordination verschiedener Aktivitäten und Prozesse über verschiedene Unternehmen hinweg, um die pünktliche und effiziente Lieferung von Waren und Diensten an Kunden sicherzustellen. Um fundierte Entscheidungen zu treffen und den Lieferkettenbetrieb zu optimieren, werden unterschiedliche Arten von Daten verwendet. Zu den häufigsten Arten von Daten, die im Lieferkettenmanagement verwendet werden, gehören: 

1. Nachfragedaten: Sie werden zur Prognose der Nachfrage nach Produkten oder Diensten verwendet. Dazu zählen historische Absatzdaten, Markttrends, Kundenverhalten und andere relevante Informationen, die dabei helfen können, die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. 
2. Bestandsdaten: Sie werden verwendet, um die Lagerbestände von Produkten und Rohstoffen zu verfolgen. Sie enthalten Informationen wie Lagerbestände, Lieferzeiten und Bestellpunkte. 
3. Transportdaten: Sie werden verwendet, um die Bewegung von Waren und Diensten entlang der Lieferkette zu verfolgen. Sie enthalten Informationen wie Versandzeitpläne, Performance von Spediteuren und Lieferzeiten. 
4. Produktionsdaten: Sie werden verwendet, um den Produktionsprozess zu überwachen und sicherzustellen, dass er effizient abläuft. Sie enthalten Informationen wie Produktionspläne, Maschinenauslastung und Arbeitsproduktivität. 
5. Lieferantendaten: Sie werden verwendet, um Beziehungen zu Lieferanten zu verwalten und sicherzustellen, dass diese ihren Verpflichtungen nachkommen. Sie umfassen Informationen wie Performance von Lieferanten, Vertragsbedingungen und Preise. 
6. Finanzdaten: Sie werden verwendet, um die finanzielle Performance der Lieferkette zu verfolgen. Sie enthalten Informationen wie Kosten, Margen und Umsatz.

Was sind die 5 grundlegenden Schritte bei der Lieferkettendatenverwaltung?

1. Datenerfassung: In diesem Schritt erfassen Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Lieferanten, Kunden, Logistik, Anbieter und interne Systeme. Diese Daten können Informationen zu Absatz, Lagerbeständen, Produktionsplänen, Versandstatus und Performance von Lieferanten umfassen und in jedem Format vorliegen (strukturiert, unstrukturiert, halbstrukturiert). 
2. Datenanalyse: In diesem Schritt nutzen Unternehmen verschiedene Tools und Techniken, um die im ersten Schritt erfassten Daten zu analysieren. Dazu können Data Mining, Vorhersageanalysen und Machine-Learning-Algorithmen gehören. Ziel ist es, je nach Kontext Muster, Trends und Informationen zu identifizieren, die die Entscheidungsfindung beeinflussen und die Performance der Lieferkette verbessern können. 
3. Data Sharing: Dieser Schritt umfasst den Datenaustausch von Unternehmen mit Lieferkettenpartnern, darunter Lieferanten, Logistikdienstleister und Kunden. Dies kann dazu beitragen, die Koordination zu verbessern, Unsicherheiten zu reduzieren und die Transparenz in der gesamten Lieferkette zu verbessern. 
4. Datenvisualisierung: In diesem Schritt verwenden Unternehmen Datenvisualisierungstools, um gewonnene Informationen und die im zweiten Schritt generierten Analyseergebnisse darzustellen. Dazu können Diagramme, Graphen und Dashboards gehören, die Managern dabei helfen, Problembereiche schnell zu erkennen und Maßnahmen zu deren Abhilfe zu ergreifen. 
5. Kontinuierliche Verbesserung: In diesem Schritt nutzen Unternehmen die Erkenntnisse aus dem vorherigen Schritt, um die Performance ihrer Lieferkette kontinuierlich zu verbessern. Dies kann Änderungen an Prozessen, Richtlinien und Systemen beinhalten, um die Effizienz der Lieferkette zu optimieren, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Warum Databricks die beste Plattform für das Lieferkettenmanagement ist

Die Databricks Lakehouse-Plattform ermöglicht Ihnen den Aufbau einer belastbaren und vorausschauenden Lieferkette, indem der Kompromiss zwischen Genauigkeit oder Tiefe der Analysen und Zeitaufwand entfällt. Mit skalierbaren, detaillierten Prognosen zur Vorhersage oder Erfassung der Nachfrage oder zur Planung und Optimierung der Lieferkette verbessert Databricks die Genauigkeit von Entscheidungen, was zu einem höheren Umsatzwachstum und niedrigeren Kosten führt. Hier sind einige Gründe, warum die Databricks Lakehouse-Plattform die beste Wahl für das Lieferkettenmanagement ist: 

1. Skalierbarkeit: Databricks kann große Datenmengen verarbeiten und je nach Bedarf hoch- oder herunterskalieren, was es zu einer idealen Plattform für die Verwaltung großer Datenmengen in der Lieferkette macht. Databricks kann Daten aus jeder Quelle und in jedem Format vereinheitlichen, z. B. Sensordaten, Daten aus sozialen Medien oder Transaktionsdaten, die für das Lieferkettenmanagement von entscheidender Bedeutung sind. 
2. Echtzeitanalysen: Databricks ermöglicht Echtzeitanalysen, die für ein effektives Lieferkettenmanagement von entscheidender Bedeutung sind. Echtzeitanalysen helfen Unternehmen, Lieferkettenereignisse wie Nachfrageänderungen oder Störungen in Echtzeit zu überwachen und darauf zu reagieren. 
3. Machine Learning: Databricks bietet erweiterte Funktionen für Machine Learning, mit denen Unternehmen Vorhersagemodelle zur Optimierung ihrer Lieferkette erstellen können. Durch den Einsatz von Machine Learning können Unternehmen ihre Bedarfsplanung verbessern, Lagerkosten senken und ihren Logistik- und Transportbetrieb optimieren. 
4. Sicherheit: Databricks bietet robuste Sicherheitsfeatures, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Compliance-Zertifizierungen, die bei der Verwaltung vertraulicher Lieferkettendaten von entscheidender Bedeutung sind. 
5. Zusammenarbeit: Die Databricks Lakehouse-Plattform bietet Features, die es Teammitgliedern ermöglichen, gemeinsam an Datenanalysen und -modellierungen zu arbeiten, was für das Lieferkettenmanagement von entscheidender Bedeutung ist. Diese Features für eine effektive Zusammenarbeit helfen Teams, effizienter zu arbeiten und bessere Entscheidungen zu treffen. 
6. Data Sharing: Mit einer offenen Lösung für sichere Freigaben von Live-Daten aus Ihrem Lakehouse für beliebige Computerplattformen sowie der Möglichkeit, freigegebene Daten unternehmensübergreifend zentral zu verwalten und zu prüfen, können Sie mit dem Lakehouse Datenbestände sicher für Lieferanten und Partner freigeben, um für eine bessere Koordinierung Ihrer Geschäfte bei gleichzeitiger Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zu sorgen.

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