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Wie moderne Unternehmen eine digitale Vernetzung erreichen

Ein Digital Supply Network vernetzt alle Wertschöpfungsprozesse einer Firma. Die entstehende Data Value Chain bildet das Fundament für eine integrierte Stakeholder Supply Journey.

Die digitale Transformation einer Supply Chain zu einem Digital Supply Network (DSN) betrifft interne und externe Entscheider, Prozesse und Daten gleichermaßen. Alle involvierten Anspruchsgruppen wie Geschäftspartner oder Mitarbeiter sollten in die relevanten Prozesse fachlich und emotional gut einbezogen werden.

Bei einem Top-Down-Verfahren bedeutet das zunächst, dass alle Anspruchsgruppen priorisiert werden, und zwar im Hinblick auf deren Relevanz für die eigene Unternehmensorganisation. Das lässt sich vor allem an der gewachsenen Bedeutung der IT-Abteilungen in Unternehmen gut festmachen, weil diese nicht länger alleine agieren, sondern immer stärker in den Austausch mit anderen Fachabteilungen treten. Denn gerade ein IT-Experte muss sich für Prozessabläufe und Business-Aktivitäten interessieren, damit er weiß, welche neue Hard- und Software gebraucht wird.

Darauf aufbauend, sollten IT- und Geschäftsbereiche im Anschluss zusammen Märkte und das Business analysieren und fortan weiterentwickeln, um gegebenenfalls auch voneinander lernen zu können. Der Grund: Erst wenn alle Beteiligten an Bord sind, kann sich das Unternehmen auf den Weg machen, die digitale Vernetzung voranzutreiben.

Zugleich sollten für Anspruchsgruppen Ablaufprozesse und Infrastrukturen definiert werden, die sich aus dem Einsatz einer datenbasierten und skalierbaren Business-Intelligence-Lösungen ergeben. All das ist aber leichter gesagt als getan, weshalb eine wohldurchdachte und integrierte Unternehmenskommunikation als kritischer und wesentlicher Erfolgsfaktor betrachtet werden muss. Das wird vor allem dann klar, wenn die Unternehmensleitung die Dynamik digitaler Daten frühzeitig erkennt und diese aber nicht sofort entfachen kann.

Daten kohärent zusammenführen

Zu den größten Hindernissen bei der Optimierung einer Supply Chain gehören Daten, die zum Beispiel in Fertigungsunternehmen an verschiedenen Orten und in den unterschiedlichsten Unternehmensbereichen auf unternehmensspezifischen Applikationen, Festplatten oder in veralteten Clouds lagern. Ferner schlummern wichtige Daten in den Systemen von Geschäftspartnern.

Infolgedessen fehlt produzierenden Unternehmen der einfache, schnelle sowie direkte Zugriff auf relevante Informationen. Die gesamte Fragmentierung führt oftmals sogar dazu, dass die vorhandenen Daten weder einheitlich noch vergleichbar sind. Deswegen kann auch der gesamte Materialfluss nur schwer in Echtzeit verfolgt werden, womit eine umfassende Sicht auf die gesamte Lieferkette, einschließlich des Warenverkehrs, unmöglich erscheint.

Damit steht fest: Der digitale Rohstoff muss aus allen verfügbaren Quellen in einer kohärenten Weise zusammengeführt werden und sollte durch eine Aufbereitung in der benötigten Detailtiefe, Aktualität und Vollständigkeit zur Verfügung stehen. Das gilt insbesondere für Daten aus IIoT-Geräten (Industrial Internet of Things). Erst dann sind eine datenbasierte Verwertung und eine kennzahlenorientierte Auswertung der Daten möglich. Eine geregelte Kommunikation zwischen den jeweils relevanten Interessensgruppen ist hierfür unverzichtbar.

Komplexität reduzieren

Ein etwas anderer Ansatz ist das Bottom-up-Verfahren. Die Vorgehensweise reduziert die Komplexität, da in diesem Fall nur ein ausgewählter Abschnitt der Wertschöpfungskette berücksichtigt wird.

Auch hier gilt: Die Daten sollten ermittelbar und zur bevorstehenden Verwertung adäquat aufbereitet werden. Im Erfolgsfall führt die anschließende Verwendung der Daten durch Business-Analytics- und Business-Intelligence-Technologien zu einem nachvollziehbaren und hervorragenden Nutzen-Kosten-Verhältnis.

Die daraus resultierende Teillösung kann als Best-Practice-Beispiel als Erfolgsstory kommuniziert sowie auf andere Teilbereiche des Wertschöpfungsprozesses übertragen werden. Gleichwohl kann die Einführung einer neuen Business-Analytics- oder Business-Intelligence-Technologie auch an mehreren Abschnitten einer Wertschöpfungskette zeitgleich oder zeitversetzt erfolgen. Dabei findet sowohl bei Top-Down- als auch bei Bottom-up-Verfahren fortwährend das gleiche Prinzip Anwendung: Integration, Integrität und Intelligenz. Diese 3I-Strategie bezeichnet den effektivsten und somit optimalen Prozess für die gesamte Datenarbeit.

Akzeptanz für kollaboratives Arbeiten

Für die Bereiche Integration und Integrität ist es außerdem unverzichtbar, dass die Daten in eine Data Value Chain fließen und die Anforderungen aus dem Datenqualitätsmanagement in einem völlig neuen End-to-End-DSN (Digital Supply Network) umgesetzt werden. Erst dann kann der Bereich Intelligence mit modernen Analytik-Tools modular und sukzessive bis hin zu einer global einsetzbaren Business-Intelligence-Plattform erweitert werden.

Patrick Huebgen, Information Builders

„Zu den größten Hindernissen bei der Optimierung einer Supply Chain gehören Daten, die an verschiedenen Orten und in den unterschiedlichsten Unternehmensbereichen lagern.“

Patrick Huebgen, Information Builders

Dabei gilt für eine solche Plattform: Je anwendungsfreundlicher, transparenter und skalierbarer, desto geringer die Transaktions- und Einarbeitungskosten und umso höher der Grad an Vernetzung sowie die Akzeptanz für kollaboratives Arbeiten. Überdies können ausgewählte Kommunikationsinstrumente wie zum Beispiel Schulungen, Videos, Intranetforen oder Organisations- und Prozesshandbücher den Zugang zur neuen BI-Technologie Schritt für Schritt erleichtern.

Die Maßnahmen zur Befähigung der Mitarbeiter bilden im besten Fall sogar die Grundlage für produktivitätsfördernde Lernprozesse und können im Rahmen einer zu entwickelnden Stakeholder Supply Journey auf die jeweilige Zielgruppe individuell gut angepasst werden. Dabei müssen auch Vorgaben definiert werden: Hierzu zählen unter anderem die Klärung von Verantwortlichkeiten, die genaue Festlegung von Zugriffsrechten oder die Einhaltung von Compliance-Vorgaben zu Datensicherheit und Datenschutz.

Über den Autor:
Patrick Hübgen ist Senior Solutions Engineer bei Information Builders in Eschborn.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.

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