Supply Chain Optimierung

Autor: Markus Rosenzweig
Datum: 28.10.2015

Datenbasierte Optimierung der Supply Chain

Gezielte Analyse von Daten gewährt Optimierung der Supply Chain

 
Supply Chain ist das Problem und gezielte Restrukturierung in Form von Datenmanagement die Lösung. Durch Datenverwaltung und Datenanalyse will RS Components, ein Distributor für Elektronik, seine Lieferkette optimieren.

Supply Chain Optimierung bei RS Components

 

Quelle: RS Components

Quelle: RS Components

Das Unternehmen, welches 1991 gegründet wurde, mittlerweile 5.500 Mitarbeiter hat und circa 1,2 Milliarden Euro Umsatz pro Jahr macht, versucht seine Supply Chain zu optimieren. Auf Grund von hohen Anforderungen an die Logistik durch Lieferversprechen, ist die Verbesserung der Lieferkette obligatorisch. Rund einer Millionen Kunden verspricht das Unternehmen eine Lieferung innerhalb von 24 Stunden, insofern die Bestellung am vorherigen Tag bis 22 Uhr getätigt wurde. Dass dieses Versprechen für RS Components großen logistischen Aufwand bedeutet, steht wohl außer Frage. Doch wie gelingt es dem Unternehmen diese Hürde problemlos zu meistern? Der Leiter der Datenanalyse und Geschäftsprozessmodellierung von RS Components, Christian Lude, erläutert es.

Vorgehensweise

 
„Wir haben unsere Supply Chain mit Blick auf die Zukunft alle zwei Jahre analysiert“, sagt Lude und verweist somit auf die Wichtigkeit der Benutzung von Analysesoftware. Während man bis vor kurzem noch externe Berater mit der Datenanalyse beauftragte, findet dieser Prozess nun einzig und allein durch die Analysten von RS Components statt. Man benutzt eine Software, welche in der Lage ist, die Supply Chain zu optimieren, indem Daten aus SAP-Programmen eingespeist werden. Mit Hilfe der Software werden verschiedene Szenarien durchlaufen, welche letztendlich zeigen sollen, wo und wie die Supply Chain optimiert werden kann, um Kosten zu sparen. So untersucht man beispielsweise den kürzesten Lieferweg für Produkte. Die genutzten Daten gewinnt man aus der Realität. Somit wird garantiert, dass die Ergebnisse repräsentativ und realistisch sind. Viele verschiedene Szenarien werden getestet und berechnet, um herauszufinden, welche Strategien wirksam sind. Dazu gehören zum Beispiel auch Umsatzsteigerungen für einzelne Lager oder verdoppelte Frachtkosten. „Wir haben uns gefragt, was passiert, wenn sich bestimmte Komponenten ändern, und welchen Effekt das auf den Lagerbestand, die Servicekosten oder die Kapazität der Logistik hat“, so Lude.

Schwierigkeit der Datenanalyse

 
Leistungsstarke Rechner sind Voraussetzung für RS Components, da sie das Datenvolumen der Modelle berechnen müssen. Laut Lude führen auch die Daten selber oftmals zu Schwierigkeiten. „Es braucht immer mehr Zeit, als man denkt“, so der Leiter der Datenanalyse. Die Auswertung und Untersuchung dieser Daten nimmt viel Zeit in Anspruch und wird darüber hinaus durch Einschränkungen in der Supply Chain beeinträchtigt. Das macht es zu einem höchst anspruchsvollen Vorhaben. Die Lieferkette soll optimiert werden, indem letztendlich ein vollständiges Nachfragemodell entsteht.

Produktkosten variieren

 
Ein interessantes Ergebnis der Auswertung zeigt, dass die Preise zu identischen Produkten in verschiedenen Märkten variieren. Für Unternehmen, welche eine große Menge an Produkten und Material einkaufen, ist dies sehr wichtig. Denn wenn ein Unternehmen weiß, welcher Markt welches Produkt zu dem günstigsten Preis anbietet, kann man insbesondere den Einkauf optimieren und Einsparungen erzielen. Weiterhin bietet dieses Wissen eine gute Verhandlungsbasis gegenüber Lieferanten. So können Unternehmen niedrigere Preise fordern und Argumente liefern.

RS Components will, in Anbetracht des bisherigen Erfolges mit der Software, mit der eigenen Datenanalyse fortfahren und auch die Software weiter nutzen. „Das Modell ist da, und wir werden es jetzt jährlich mit aktuellen Daten füttern“, so fasst Lude zusammen.

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