Effektive Steuerung der Supply Chain

In einer immer mehr vernetzten Wirtschaft ist es für Unternehmen wichtiger denn je, ihre Produktivität zu erhöhen, um im Wettbewerb zu bestehen. Um sich an Marktveränderungen schnell anzupassen, brauchen erfolgreiche Unternehmen effektive Prozesse für die Planung und Steuerung ihrer Supply Chains und der internen Wertschöpfungskette. Obwohl moderne ERP-Systeme eine zentrale Rolle bei der operativen und strategischen Unternehmensführung spielen, führen sie oft nicht zur erhofften Produktivitätssteigerung. Die Ursachen hierfür sind komplex, aber ein wesentlicher Aspekt ist die mangelnde Automatisierung von Planungs- und Steuerungsprozessen.

Ein stärker automatisiertes Planen und Steuern funktioniert bei den meisten Unternehmen und deren ERP-Systemen oft aus mehreren Gründen nicht:

Minderwertige Datenqualität

Die in den ERP-Systemen verwendeten Daten erfüllen häufig nicht die erforderlichen Standards. Viele Unternehmen kämpfen mit unvollständigen, veralteten oder fehlerhaften Informationen, was die Effektivität der ERP-Systeme stark beeinträchtigt.

Zeitmangel

Aus Sicht vieler Unternehmen stellt fehlende Disziplin bei der manuellen Pflege von Dispositionsparametern einen erheblichen Schwachpunkt dar. Viel relevanter erscheint diesbezüglich jedoch, dass der für diesen Prozess notwendige Zeitaufwand oftmals massiv unterschätzt wird.

Komplexität der Dispositionsparameter

Der letzten Endes alles entscheidende Faktor: Dispositionsparameter sind enorm anspruchsvoll und müssen auf spezifische Unternehmens- und Produktionsbedingungen zugeschnitten sein. Die korrekte Einstellung erfordert nicht nur ein tiefes Verständnis der Produktionsprozesse, Materialflüsse und Marktbedingungen, sondern auch der mathematischen Algorithmen, die in einem ERP-System wirken.

Anwendern fehlt oft das tiefe Verständnis dafür, wie Dispositionsparameter interagieren und welche Auswirkungen Änderungen auf die gesamte Supply Chain haben. Hinzu kommt, dass viele Dispositionsparameter, die entscheidenden Einfluss auf die Planungs- und Dispositionsergebnisse haben, den Anwendern nicht bekannt sind.

Selbst für Spezialisten ist das richtige Einstellen von Dispositionsparametern höchst herausfordernd. Viele Parameter sind miteinander verknüpft und die Änderung eines Parameters kann unerwartete Auswirkungen auf andere Aspekte des Systems haben. Zusätzlich erfordern Produktlebenszyklen, Marktbedingungen, Lieferkettenstörungen und interne Betriebsänderungen ständige Anpassungen, die ohne fortgeschrittene Analytik schwer zu managen sind und ein regelmäßiges und häufiges Nachstellen erfordern.

Eine weitere Ursache für unzureichend automatisierte Planungs- und Steuerungsprozesse liegt deshalb in der fehlenden Automatisierung der Stammdatenpflege selbst: Automatisierte Tools, die die Stammdatenpflege übernehmen könnten, sind bei vielen Unternehmen entweder nicht vorhanden oder nicht ausreichend effektiv, weil sie keine ausreichend differenzierten Einstellungen für die Pflege der Dispositionsparameter über den Lebenszyklus der Artikel und sich verändernde Markt- und Randbedingungen hinweg ermöglichen.

Doch wie lassen sich alle diese Herausforderungen lösen? Mit den richtigen Methoden und Instrumenten ist dies einfacher, als man denken sollte.

Erfahrungsgemäß ist es am effektivsten, für Einstellung und Pflege der Dispositionsparameter moderne Datenanalyse- und Simulationstechniken einzusetzen. Auf diese Weise können die dynamischen Bedürfnisse der heutigen Lieferketten berücksichtigt werden und Entscheidungen auf Grundlage empirischer Daten getroffen werden.

Die Schlüsselelemente dieses Lösungsansatzes sehen wie folgt aus:

1. Verwendung von Simulationstechniken

Simulationen in einem Digitalen Zwilling der Wertströme oder der Supply Chain stellen ein wirkungsvolles Instrument dar, um die Einstellungen der Dispositionsparameter zu optimieren. Durch die Nachstellung verschiedener Szenarien auf Grundlage realer historischer Daten kann ein Unternehmen besser verstehen, wie sich Veränderungen in den Parametern auf die Supply Chain auswirken. Dies hilft, Risiken zu verringern und die Effizienz zu steigern.

2. Nutzung empirischer Daten

Wichtig bei den Simulationen ist, dass sie auf empirischen Daten und nicht auf Spekulationen beruhen. Eine Vorausrechnung von Bestandsentwicklungen und Dispositionsauswirkungen in die Zukunft liefert keine brauchbaren Ergebnisse für die reale Unternehmenswelt. Benötigt werden umfangreiche historische Daten aus dem ERP-System. Diese ermöglichen es, ein reales Bild des Betriebsgeschehens und der Marktbedingungen zu erhalten. Durch die Analyse dieser Daten können Parameter so eingestellt werden, dass sie optimal auf die realen Bedingungen reagieren.

3. Automatische Anwendung regelbasierter Systeme

Die gewonnenen Erkenntnisse müssen in Mechanismen übersetzt werden, die die Einstellungen für Dispositionsparameter so bestimmen und anpassen, dass sie „widerstandsfähig“ sind gegenüber den teilweise chaotischen Markt-, Liefer- und Herstellungsschwankungen. Entscheidungstabellen haben sich hierfür sehr bewährt. Sie müssen in Softwaretools abgebildet werden, die ein automatisches tägliches Nachjustieren von Dispositionsparametern ermöglichen. Ohne automatisierte Durchführung der Stammdatenpflege versandet der gesamte Pflegeprozess.

4. Kontinuierliche Anpassung und Optimierung der Regelwerke

Auch wenn es die Aufgabe eines Tools zur Stammdatenpflege ist, die Dispositionsparameter automatisch nachzusteuern, müssen zusätzlich die Entscheidungstabellen an die sich ändernden Marktbedingungen und internen Betriebsabläufe angepasst werden, um langfristig à jour zu bleiben.

5. Gute Schulung und laufende Unterstützung

Auf die Bedeutung von Schulungen kann nicht oft genug hingewiesen werden. Die Anwender müssen ein Verständnis für die Wirkung der Dispositionsparameter entwickeln. Die Vorbehalte der Anwender gegenüber einer automatisierten Stammdatenpflege und der darauf aufbauenden (stärker) automatisierten Anwendung von Prognose und Umsetzung von Dispositionsvorschlägen müssen ernst genommen werden. Sie sind durchaus mit den Ängsten vergleichbar, die viele empfinden, wenn sie sich vorstellen, in einem autonom agierenden PKW mitzufahren.

Viele Unternehmen gehen noch einen Schritt weiter und lassen die fachmännische Pflege der Dispositionsparameter durch externe Fachleute übernehmen, wenn sie über keine ausreichend qualifizierten oder ausreichend verfügbaren internen Ressourcen verfügen.

Es mag auf den ersten Blick aufwändig erscheinen, sich so intensiv um Dispositionsparameter zu kümmern, aber diese Arbeit ist eine unabdingbare Voraussetzung dafür, dass ERP-System so „performen“, wie man sich dies bei ihrer Einführung ursprünglich erhofft hatte.

Die fünf wichtigsten Fakten

1. Unternehmen müssen ihre Produktivität erhöhen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, was effektive Planungsprozesse in der Supply Chain erfordert.
2. Moderne ERP-Systeme führen oft nicht zur gewünschten Produktivitätssteigerung, hauptsächlich aufgrund mangelnder Automatisierung.
3. Automatisierte Planungs- und Steuerungsprozesse scheitern häufig an minderwertiger Datenqualität, Zeitmangel und Komplexität.
4. Die Nutzung moderner Datenanalyse- und Simulationstechniken kann helfen, Dispositionsparameter zu optimieren.
5. Gute Schulung und kontinuierliche Unterstützung der Anwender sind entscheidend, um die Auswirkungen der Dispositionsparameter zu verstehen.

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