Swen Deobald
 - 25. Juni 2020

Wie Predictive Analytics die Lieferkette von morgen verändern wird

Predictive Analytics

Viele Unternehmen schrecken noch zurück sobald es um das Thema künstliche Intelligenz geht. Predictive Analytics könnte aber auch für Sie interessant sein. Unter Predictive Analytics versteht man die Praxis, Informationen aus vorhandenen Datensätzen zu extrahieren, um Muster zu bestimmen und zukünftige Ergebnisse und Trends vorherzusagen.

Predictive Analytics sagt Ihnen nicht mit 100% Treffgenauigkeit, was in der Zukunft passieren wird. Allerdings hilft es Ihnen dabei, Ihr Unternehmen zukunftsorientierter zu gestalten. Wir verraten Ihnen, wie alle einzelnen Stationen Ihres Unternehmens von Predictive Analytics profitieren können.

Das Lieferkettenmanagement

Klassische Lieferketten setzen sich wie folgt zusammen:

  • -Beschaffung
  • -Gebundene Logistik
  • -Fertigung
  • -Bestand an Fertigerzeugnissen
  • -Erfüllung (Bestellung des Kunden bis zur Lieferung)
  • -Grenzenlose Logistik

Wie Sie sehen können, handelt es sich hierbei nicht um völlig einzigartige Prozesse. Die Erfüllung könnte zum Beispiel leicht so verstanden werden, dass sie den gesamten Bestand an Fertigerzeugnissen, den Auftrag bis zur Auslieferung und die ausgehende Logistik umfasst. Manche verstehen unter Fertigung alle Prozessschritte, die bis zu diesem Punkt führen. Während diese sieben Elemente der Lieferkette jeweils im Mittelpunkt separater Managementaktivitäten stehen, ist Transparenz über die gesamte Lieferkette ebenfalls eine Voraussetzung. Dies gilt insbesondere für Ausnahmen vom Plan, die einen Ausfall oder eine Verzögerung bedeuten könnten.

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Um die Konsequenzen von solchen Ausfällen oder Verzögerungen messbar machen zu können, können Sie vorausschauende Analysen nutzen.
Predictive Analytics wird für das Supply Chain Management immer wichtiger, um den Prozess genauer, zuverlässiger und kostengünstiger zu gestalten.  Um als Supply-Chain-Manager ganz oben mitspielen zu können, müssen Sie fortschrittliche prädiktive Analysen verstehen und nutzen. Hochentwickelte prädiktive Analysen beginnen, einen Unterschied im erfolgreichen Lieferkettenmanagement zu machen.

Wie funktioniert Predictive Analytics?

Maschinelles Lernen – eine Art künstliche Intelligenz (KI), die Computern die Fähigkeit verleiht, ohne explizite Programmierung zu lernen – ist Teil fast aller Aspekte unseres täglichen Lebens. Nehmen Sie zum Beispiel Warnungen vor Kreditkartenbetrug. Maschinen lernen im Laufe der Zeit Ihre regelmäßigen Aktivitäten, so dass bei einer verdächtigen Transaktion mit Ihrer Kreditkarte das Kreditunternehmen Ihr Konto sofort sperrt.

Daten sind das Thema hinter diesem wachsenden Trend in der Technologie. Einfach ausgedrückt: Es stehen mehr Daten zur Verfügung als je zuvor, es gibt also genug Daten, um prädiktive Algorithmen zu speisen. Moderne Unternehmen passen ihre Geschäftspraktiken in dieser prädiktiven Umgebung an, um sich den sich ändernden Anforderungen anzupassen. Speziell für Hersteller gibt es mehrere Bereiche, in denen sich das maschinelle Lernen positiv auf ihr Geschäftsergebnis sowie auf die gesamte Kundenerfahrung mit prädiktiven Analysen auswirken könnte.

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Bereich #1: Vorhersage der Nachfrage

Eine effiziente Nachfrageprognose, die die künftige Nachfrage nach Produkten und Teilen auf der Grundlage vergangener Ereignisse und vorherrschender Trends vorhersagt, ist eine Schlüsselkomponente für den Erfolg des Kundendienstes. Mit einem genauen Bild der Nachfrage können Hersteller den Service nach dem Erstverkauf eines Produkts verbessern, ohne die Kosten erhöhen zu müssen.
Je näher Sie der kurzfristigen Prognose kommen, desto komplexer werden die Details.  Während die längerfristigen Prognosen als ziemlich glatt angesehen werden können, müssen kurzfristige Prognosen, die für die Kontrolle der Lieferkette geeignet sind, eine ganze Reihe kleinerer Variablen berücksichtigen, die für jede Phase des Prozesses einzigartig sind.  Diese können wetter- oder urlaubsbedingt sein, spezifische Werbekampagnen, bekannte Umstellungen in der Logistik oder Produktion ermöglichen, auf erwartete Kostensteigerungen oder -senkungen wie Fracht oder andere Verzögerungen reagieren.  Kurz gesagt, Prognosen, die sich für die direkte Steuerung der Lieferkette eignen, sind alles andere als einfach.

Vorausschauende Technologien wie maschinelles Lernen und Cloud-basierte Bestandsmanagement-Lösungen beseitigen Überbestände und ermöglichen es den Lagern, miteinander zu arbeiten – im Gegensatz zu einzelnen Silos -, um die Nachfrage zu befriedigen. Das Endergebnis sind hohe Füllraten für Serviceteile, eine hohe Produktverfügbarkeit bei minimalem Risiko und ein verbessertes Kundendienstniveau.

Bereich #2: Voraussichtliche Preisgestaltung

Viele Hersteller verlassen sich heute bei der Preisfindung für Serviceteile auf Preisbildungspraktiken der Vergangenheit, wie Kosten-Plus-Modelle und Excel-Tabellen. Unglücklicherweise führt dies dazu, dass Teile und Produkte an verschiedenen Standorten zu unterschiedlichen Preisen verkauft werden – was zu einem schlechten Kundenerlebnis und einer verpassten Gewinnchance für die Hersteller führt. Bei der Verwendung von Vorhersagealgorithmen zur Festlegung von Preisen für Serviceteile müssen Hersteller die verschiedenen Faktoren berücksichtigen, die sich auf den Verkauf auswirken können, darunter der Standort der Teile, die Saisonabhängigkeit, das Wetter und die Nachfrage. Mit den Prognosefunktionen können Hersteller all diese und andere Faktoren einbeziehen, um die Preise auf der Grundlage dessen, was der Markt tragen wird, automatisch anzupassen.

Bereich #3: Vorausschauende Instandhaltung

Das Break-Fix-Servicemodell ist reaktiv und ineffizient. Fünfzig Prozent der Serviceversuche scheitern, weil das benötigte Serviceteil nicht zum benötigten Zeitpunkt verfügbar war, was zu längeren Produktausfallzeiten, Umsatzeinbußen für den Produkteigentümer und einem unzufriedenen Kunden führt.
Mit IoT und vorausschauender Analyse erkennen intelligente Teile und Sensoren, wann ein Teil auszufallen droht, so dass der Hersteller feststellen kann, wann und wo Teile benötigt werden, und diese proaktiv an einen Händler oder ein Reparaturzentrum weiterleiten kann, anstatt sie an Lagerorten auf der ganzen Welt zu lagern. Auf diese Weise können Hersteller überschüssige Bestände und Kosten reduzieren, die Teilefüllraten verbessern, Kosten und Unterbrechungen durch ungeplante Ausfallzeiten vermeiden und letztendlich die Kundentreue maximieren.

Künstliche Intelligenz

3d rendering of human brain on technology background represent artificial intelligence and cyber space concept

Optimierung des Kundendienstes mit Predictive Analytics

Es ist kein Geheimnis, dass die Einnahmen und Margen, die ein Hersteller auf der Serviceseite seines Geschäfts erzielt, attraktiv sind, insbesondere im Vergleich zur Produktseite, so dass die Optimierung der Serviceseite für die langfristige finanzielle Leistungsfähigkeit der Hersteller immer wichtiger wird.
Kombiniert mit den kurzfristigen finanziellen Vorteilen, die mit der Optimierung des Ersatzteilbestands verbunden sind, veranlasst dies Unternehmen aus verschiedenen Branchen dazu, Möglichkeiten zur Steigerung des finanziellen Werts ihrer Serviceorganisationen zu erkunden. Prädiktive Analysen sind der Schlüssel zum Erfolg von Kundendienstorganisationen.

Strategie und Taktik

Verbesserungen in der Lieferkette müssen sowohl von unten nach oben als auch von oben nach unten erfolgen. Wenn ein Problem nach dem anderen angegangen wird, der Bottom-up-Ansatz, wird ein kurzfristiger Nutzen erzielt.  Aber die Lieferkette sollte auch ein Thema für eine strategische Top-down-Bewertung sein, die sich an den übergeordneten Geschäftszielen orientiert.  Mit den Daten und Erkenntnissen, die die prädiktive Analyse für beide Perspektiven liefert, können Sie einige der wirklich schwierigen Fragen mit größerer Genauigkeit angehen.
Wie schnell wird sich die Lieferkette von externen Dämpfern erholen?
Wie plane ich für diese externen Schocks und wie schütze ich mich vor ihnen?
Wo liegen die größten Chancen für zusätzliche Gewinne in der Lieferkette?
Wie kann man die Margen schützen, wenn die Nachfrage sinkt?
Wie können Sie planen, die Rentabilität auf der Produktebene zu schützen, wenn ein wichtiger Lieferant ausfällt?

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Fazit

Da mehr Daten als je zuvor produziert werden, ist auch der Bedarf an effektiveren und effizienteren Prozessen gestiegen. Predictive Analytics ist ein solches Verfahren, das bis vor kurzem nur denjenigen vorbehalten war, die besonders technisch begabt waren. Es macht Sinn, dass ein Teil dieser Technologie auch in der Arbeitswelt zum Einsatz kommen sollte.
Mit Hilfe von Predictive Analytics können Unternehmen effektive Vorhersagen für den Bestand und die erforderlichen Produktionsraten treffen und gleichzeitig frühere Daten zur Abschätzung potenzieller Produktionsausfälle nutzen. Fehler können somit vermieden werden. Nutzen Sie also das Potential der Menge an Daten, die sie besitzen. Durch die Nutzung der Ihnen zur Verfügung stehenden Kundendaten können Sie aufschlussreiche Informationen darüber erhalten, warum die Kunden sich für Sie und nicht für Ihre Konkurrenten entschieden haben, indem Sie Alleinstellungsmerkmale hervorheben, die Sie dann weiter fördern können, um Ihre Leads zu verbessern.

Es besteht kein Zweifel, dass Ihre Welt ohne Predicitve Analytics ein ganz anderes wäre. Und obwohl der Name ein gewisses Risiko suggeriert, führt er genau zum Gegenteil. Die Vorhersagen sind so fundiert und datengestützt, dass sie aussagekräftige, zeitnahe Einblicke über Disziplinen und Branchen aller Art hinweg liefern.
Wir helfen Ihnen gerne dabei, zukunftsorientierter handeln zu wollen. Sprechen Sie uns einfach an.

Swen Deobald

Swen Deobald

Mein Name ist Swen Deobald und ich bin begeisterter SAP Analytics Berater. Als Fachbereichsleiter von Compamind unterstütze ich Sie mit meinem Team bei allen Fragen rund um SAP Analytics, Business Warehouse, BusinessObjects und der SAP Analytics Cloud.

Sie haben Fragen? Kontaktieren Sie mich!



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