Der vorliegende Beitrag beschreibt, wie Unternehmen unter Zuhilfenahme von Process Mining und Execution Management Probleme in ihren Lieferketten planbarer machen können. Bessere Entscheidungen über die gesamte Lieferkette hinweg leisten dabei auch einen wertvollen Beitrag für die Umwelt.
Spätestens seit Ausbruch der Pandemie beeinflussen Störungen der Lieferketten unseren Alltag und die Geschäftstätigkeit vieler Unternehmen. Dabei sind die Ursachen für die Unterbrechungen in vielen Fällen kaum kontrollierbar: globale Konflikte, Rohstoffknappheit, unvorhergesehene Nachfragespitzen, Pandemie-bedingte Einschränkungen und immer heftigere Wetterereignisse aufgrund des Klimawandels. Was sollen Unternehmen machen?
Die Hände in den Schoß legen und akzeptieren, dass chaotische Lieferketten heutzutage unvermeidbar sind? Nein. Unternehmen können etwas sehr Zentrales beeinflussen: ihre Geschäftsprozesse. Moderne IT-Lösungen sind in der Lage, die ohnehin bereits anfallenden und vorhandenen Unternehmensdaten nahezu in Echtzeit auszuwerten, Probleme so frühzeitig zu erkennen und Hilfestellung bei deren Behebung zu geben – Funktionalitäten, die in schwierigen Zeiten wie diesen stärker benötigt werden denn je.
Mehr Kontrolle, als man glaubt: Geschäftsprozesse beherrschen
Ineffiziente Prozesse können enorme Auswirkungen haben: Etwa ein Drittel der jährlich transportierten Schiffscontainer ist laut Financial Times leer. Grund dafür sind häufig ineffiziente Prozesse. Moderne Lieferketten sind ein komplexes Geflecht aus Materialien, Produkten, Sendungen und Aufträgen, die eng miteinander verknüpft sind. Daher verursacht jeder Engpass, jede Verzögerung oder jede Störung einen Dominoeffekt.
Disruptionen führen im Schnitt zu mehr als acht Änderungen pro Auftrag, seien es Preis- oder Mengenänderungen, Liefersperren oder Ähnliches – so die Erfahrung aus unserer Datenlage. Jede einzelne dieser Änderungen kostet Geld. Zudem verzögern sich die Aufträge in der Folge meist. Das führt zu weiteren Kosten. Und wenn der Auftrag nicht pünktlich und vollständig erfüllt und geliefert wird, leidet die Kundenzufriedenheit. Was die Unternehmen wiederum noch teurer zu stehen kommt.
Um diesen versteckten Kostentreibern entgegenzuwirken, setzen immer mehr Unternehmen auf Execution Management, das auf der Process-Mining-Technologie basiert. Letzteres analysiert mithilfe von ausgefeilten Algorithmen auf Grundlage bestehender Unternehmensdaten Prozesse und erkennt Ursachen für Ineffizienzen in und Abweichungen von den geplanten Abläufen. Es ist quasi ein Röntgengerät für Unternehmensprozesse. Darauf aufbauend ermöglicht ein Execution-Management-System (EMS) das (teil-)automatisierte Beheben der Schwachstellen oder macht Anwendern Vorschläge, wie diese zu beheben sind. Dies hilft, ein hohes Maß an Transparenz und Kontrolle über Geschäftsprozesse zu erlangen und sie auf dieser Basis zu optimieren, um effizienter und anpassungsfähiger in volatilen Zeiten zu sein. Doch braucht es wirklich noch eine neue Technologie?
Wenn Digitalisierung und Automatisierung allein nicht ausreichen
Die meisten größeren Unternehmen haben bereits einen Großteil ihrer Supply-Chain-Abläufe digitalisiert und setzen Enterprise-Resource-Planning-(ERP-), Supply-Chain-Management-(SCM-) und dutzende anderer Systeme in diesem Bereich ein. Hinzu kommt meist die Automatisierung von Prozessen und die Migration zu Cloud-Versionen der zugrunde liegenden Systeme.
In einer gemeinsamen Umfrage von Celonis, IBM und dem Institute for Business Value Economics unter 500 Chief Supply Chain Officers (CSCOs) gaben 69 Prozent der Befragten an, dass sie eine beschleunigte Cloud-Einführung planen, und 72 Prozent erwarten, dass die meisten ihrer Prozesse und Arbeitsabläufe in den nächsten drei bis fünf Jahren automatisiert werden. Aber Digitalisierung, Automatisierung und Cloud-Migration allein reichen nicht aus, um die Supply Chain in den Griff zu bekommen. Denn ein ineffizienter Prozess, der auf ein cloudbasiertes ERP migriert wird, wird immer noch ineffizient sein.
Angesichts der massiven Komplexität der unterschiedlichen IT-Systeme und der rapide wachsenden Datenmenge ist eine KI-gestützte Auswertung mittlerweile unabdingbar, um valide Ergebnisse zu erhalten. Denn nur so erhalten Firmen ein klares Bild ihrer Prozesse in Echtzeit. Auf dieser Grundlage kann dann ermittelt werden, welche Ineffizienzen sich negativ auf die zentralen KPIs der Lieferkette auswirken, wie zum Beispiel auf die Liefertreue, die durchschnittlichen Kosten pro Auftrag oder die durchschnittlichen Kohlenstoffemissionen pro Auftrag. Letztlich können dann Maßnahmen, einschließlich des Einsatzes von Automatisierung, ergriffen werden, um diese Ineffizienzen zu korrigieren.
Win-Win: Kosten senken, Energieeinsparungen und Nachhaltigkeit in einem
Der bereits erwähnte Dominoeffekt in den Lieferketten hat aber nicht nur finanzielle Nachteile für die Unternehmen, sondern belastet auch den Planeten. Der Großteil der Emissionen und des Abfalls entsteht in den Lieferketten, bevor die Produkte überhaupt den Verbraucher erreichen. Die Supply Chains der Branchen Lebensmittel, Bauwesen, Mode, Konsumgüter, Elektronik, Kraftfahrzeuge, Dienstleistungen und Frachtverkehr sind für mehr als 50 Prozent der weltweiten CO2-Emissionen verantwortlich.
Daher gilt es, die zugrundeliegenden Prozesse nicht nur im Hinblick auf die Kosten zu optimieren, sondern auch Nachhaltigkeitsüberlegungen mit in die Gestaltung von Geschäftsprozessen zu integrieren – ein Aspekt, der auch angesichts zunehmend strengerer Berichtspflichten für viele Betriebe immer wichtiger wird.
Ein führendes Schweizer Technologieunternehmen konnte durch den Einsatz des Execution-Management-Systems auch in Sachen Nachhaltigkeit entscheidende Erfolge erzielen. So quantifiziert es mithilfe dieser Technologie die Emissionen von Hunderttausenden von Einzelaufträgen. Mittlerweile konnten auf Basis dieser Daten die Prozesse bereits so weit angepasst werden, dass CO2-Emissionen in den Lieferketten um acht Prozent reduziert werden konnten.
Auch ein Konsumgüterunternehmen aus den Fortune 500 steht vor großen Herausforderungen in der Lieferkette: Ungenauigkeiten bei der Vorhersage der monatlichen Versandkosten hatten immer wieder zu Spontankäufen und ungenügend genutzten Transportkapazitäten geführt. Die Folgen waren nicht nur gestiegene Kosten, sondern auch eine deutliche Zunahme der Kohlenstoffemissionen. Dank des Einsatzes des Execution-Management-Systems kann das Unternehmen nun die Auslastung seiner Versandkapazitäten in Echtzeit überwachen und Anpassungen gegebenenfalls noch bis zur letzten Minute umsetzen.
Liegen ähnliche Aufträge für denselben Kunden vor, so werden diese mittels Machine Learning automatisiert zusammengefasst. Allein durch die verbesserte Bündelung der Aufträge fallen jetzt bis zu 300 Lkw-Transporte weniger pro Woche an.
Die Optimierung der zugrundeliegenden Geschäftsprozesse kann also nicht nur für mehr Planbarkeit in der Lieferkette sorgen, sondern auch einen wertvollen Beitrag für unsere Umwelt leisten. Execution Management versetzt Unternehmen in die Lage, bessere Entscheidungen über ihre gesamte Lieferkette zu treffen – auch in Zeiten, in denen kaum kontrollierbare Störfaktoren die Lieferketten herausfordern.
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