Resilienz in der Logistik : Lieferkette: So managen Sie komplexe Warenströme

Es war ein Wettlauf gegen die Zeit. Und mittendrin: Europas wichtigster Erzumschlaghafen Rotterdam, der in diesen Stunden eine weitere Aufwertung erfuhr. Nachdem Russland als Folge des Angriffskriegs auf die Ukraine mit Sanktionen belegt worden war, waren neue Quellen - US-amerikanische und australische - sowie neue Umschlagplätze für Kohle und Erze gefragt. Auch die Voestalpine sondierte. "Doch waren wir natürlich nicht die einzigen, die alternative Häfen identifizierten", erzählt Hubert Zajicek, Vorstandsmitglied der Voestalpine und Leiter der Steel Division. Die Idee, über alternative Umschlagplätze umzurouten, verbreitete sich in der Industrie. Doch die Linzer waren im Vorteil - denn sie wählten einen automationsgestützten Zugang. Eine Art Netzwerkkarte auf Basis von Auslastungs- und Belegungsdaten von Handelsströmen zu Schiene, See und Straße unterstützte bei der Szenarienplanung - und sorgte für den entscheidenden Vorsprung in der Rohstoffversorgung.

Im nächsten Schritt ist sogar denkbar, eine KI, "die selbständig Annahmen trifft, zu implementieren", sagt Zajicek. Wie es das Unternehmen schon heute für den Schrotteinkauf entwickelt. Dort ist die Lieferkette derzeit nur bedingt transparent nachvollziehbar. Doch mithilfe einer Vektorsimulation - am Supply Chain Intelligence Institute Austria (ASCII) mitentwickelt - lassen sich Szenarien vorausschauend planen. "Wir steuern Abrufkanäle von Lieferanten so, dass wir im vorhinein wissen, welche Schrotte aus welcher Quelle zu welcher Zeit geliefert werden können", sagt Zajicek. Einbezogen werden Variablen wie Leistungsfähigkeit der Verkehrsmittel, Trassenbelegungen der Bahn oder gar Faktoren wie Hoch- oder Niedrigwasser. Selbst Lawinenabgänge oder Umbauten von Bahnstrecken lassen sich in der Prozessbeschreibung simulieren.

Franz Staberhofer, Leiter des Logistikums an der FH Steyr, muss gar nicht die "dekorativen" Megaevents wie Coronakrise, Suezblockade oder Huthi-Rebellen bemühen, die für einen explosionsartigen exponentiellen Bedeutungszuwachs des Supply Chain Managements gesorgt hätten. Viel profanere Gründe findet er für die steigende Komplexität in Supply Chains, namentlich "die Blockbildung auf der Welt, den europäischen Green Deal und Handelshemmnisse unterschiedlichster Couleur". Europa habe sich "absichtlich und unabsichtlich" (O-Ton Staberhofer) eine heftige Komplexität aufgebürdet, die auf Mensch und Wirtschaft Einfluss nehmen. Um diese zu meistern, könne Technologie unterstützen. Unter der Voraussetzung, dass man begreife, dass Technologie nie Lösung, sondern immer nur Enabler für eine Lösung sein könne, so Staberhofer, auch Präsident des Supply Chain Intelligence Institutes Austria (ASCII).

Unternehmen müssten sich gerade jetzt ein "Radar des Wachseins" schaffen. Mit einem Wahrscheinlichkeitstrichter wie früher zu arbeiten sei heute wenig ersprießlich. Unternehmen müssten "über Muster der Vergangenheit die Zukunft antizipieren", sagt Staberhofer. Je integrierter und vernetzter der Datenbackbone von Unternehmen sei, umso flexibler seien diese in der Auswertung. Erfreulich: Das Verfügbarmachen von Daten, stets eine hohe Kunst, wird dank neuer Technologien auch in diesem Bereich gerade zu einer "mittleren Kunst", beobachtet Staberhofer.

An besserer Planbarkeit schraubt auch der internationale Spezialprofilehersteller Welser Profile. Nicht nur fährt man Korrelationsanalysen von Zeitreihendaten, um mehr über mögliche Marktentwicklungen sowohl einkaufs- als auch vertriebsseitig in Erfahrung zu bringen. Vor rund fünf Jahren startete Stefan Rotters Team die Arbeit an einem Sales and Operations Planning (S&OP), einem integrierten Prozess, mit dem das Unternehmen die optimale Balance zwischen Angebot und Nachfrage finden will. Die Nagelprobe für die Mannschaft des Leiters Data Analytics lieferte die Corona Pandemie.

"Wir haben damals versucht, neben den Einschätzungen der eigenen Vertriebsmannschaft den Sales Forecast mit extern zugekauften Forecast-Daten und Machine-Learning-Modellen zu verbessern, doch aufgrund der stark aggregierten Daten und einer hochvolatilen Wirtschaftslage war dies kaum möglich. Es wurde uns bewusst, dass wir das klassisch entwickelte S&OP Setup in Frage stellen und rasch auf neue Beine stellen müssen“, schildert Rotter.

Schwenk

Also schwenkte man radikal um. In eine Erzähldramaturgie in drei Kapiteln. Kapitel Eins: Eine Datenarchitektur hochzufahren. Auf Basis der internen Quellsysteme rüstet man aktuell auf zu einer modernen Dateninfrastruktur. Das im Mostviertel beheimatete Familienunternehmen widmet nun den eigenen Daten volle Aufmerksamkeit, zu Recht: Im Unternehmen werden mehrere hundertausend Tonnen Stahl pro Jahr prozessiert. "Wir versuchen nun in einem ersten Schritt die vielen internen Datenpunkte zu sammeln, zu validieren und für weiterführende Analysen Verfügbar zu machen.", sagt Rotter. Kapitel Zwei: Das Verbinden der Datensilos mithilfe eines Wissensgraphen (a.k.a. Knowledge Graph), mit dem Wirkzusammenhänge in den Datensätzen bzw. im Wertstrom hergestellt und analysiert werden können.

Dabei geht es vor allem um Transparenzschaffung und um Erkenntnisgewinn aus den verknüpften Daten. Schließlich Kapitel Drei, dem Teilen von Informationen. In der Disposition passiert täglich derart viel, "was auch wertvolles Wissen für den Supply Chain Manager darstellt", sagt Rotter. Antworten auf Fragen wie folgende sollen zirkulieren: Wo liegen Ineffizienzen des Wertstroms wie etwa lange Liegezeiten? Welche Volatilitäten sind bei Kundenaufträgen oder Produktionsaufträgen gegeben? Und vorausgedacht: Gibt es Wirkzusammenhänge in der Historie, die robust genug sind, um sie in der Zukunft in den neu designten S&OP Prozess mit aufzunehmen?

"Geopolitische Spannungen erfordern eine verstärkte Risikobewertung entlang der gesamten Lieferkette, um potenzielle Auswirkungen zu minimieren", sagt Sabine Herlitschka, Vorstandschefin von Infineon Österreich. Das Unternehmen setzt auf Multi-Sourcing, man könne sich auf ein breites Lieferanten-Netzwerk verlassen. Wie fragil Lieferketten als „Versorgungsadern“ für Wirtschaft und Gesellschaft seien, "haben wir in den letzten Jahren gesehen", sagt Herlitschka.

Genau deshalb ist es wichtig, nachhaltigere, widerstandsfähigere Netzwerke zu erforschen. Denn der Wandel, der Logistikabteilungen erfasst, ist unaufhaltsam. War es vor einem Jahrzehnt noch gute Tradition, in den Einkaufs- und Logistikabteilungen selbst großer Unternehmen sehr unmittelbar auf Ereignisse des Weltgeschehens zu reagieren und Forecasts unter Zuhilfenahme von Zeitreihen gegebenenfalls dann zu adaptieren, haben Logistiker heute spektakulär neue Instrumente an der Hand, um zu "proagieren", wie Patrick Brandtner, Leiter des Josef-Ressel-Zentrums für Prädiktive Analytik und datengetriebene Intelligenz im SCM beobachtet.

Die zuweilen kurzsichtige Strategie, seine Bestände unüberlegt aufzumagazinieren, wenn sich eine komplexe Gemengelage bereits zusammengebraut hat, ist damit Vergangenheit. "Früher hatten wir silohafte Datensätze", sagt Brandtner. Heute hätten Unternehmen eine ganz andere Datenbasis, häufig auch ein ausgereiftes ERP mit standardisierten Datenschnittstellen implementiert. Daten in großer Menge betrachten zu können und daraus mit Deep oder Machine Learning Regelmäßigkeiten abzuleiten, sprich: ein Risiko zu erkennen, bevor es sich äußert und gezielt gegenzusteuern, sind Taktiken eines Geschäfts, das nach Covid und immer neuer Wellen globaler Supply-Chain-Krisen ohnehin komplex genug geworden ist. "Mitunter offenbart die KI: Es braucht nur eine geringfügige Neukonfiguration der Einkaufsparameter, wie etwa adaptierte Sicherheitsbestände oder verbesserte Wiederbeschaffungszeitpunkte", beobachtet der Logistikexperte.

Kulturthema

Mit Kanonen auf Spatzen schießen müssten Unternehmen dabei nicht. Für die teils rechenintensive Mustererkennung würden heute bereits Standardtools wie der Geschäftsanalysedienst Power-BI oder die Programmiersprache Python gute Dienste leisten und erste, solide Use-Cases ermöglichen. CRISPdm, ein industrieübergreifender Standard für Data Mining, dagegen ist das Vorgehensmodell der Stunde für die Planung und Durchführung von Datenanalyseprojekten. Die Instrumente sind vorhanden, Umsetzungspartner wie das Josef-Ressel-Zentrum in Stellung – die Zeichen also günstig, technologisch gestützte Vorhersagen zur Verfügbarkeit im Materialeinkauf oder der Optimierung von Beschaffungszeitpunkten durchzuführen, sagt Brandtner. Zu berücksichtigen sei jedoch: KI sei nicht nur ein Technologiethema, sondern vor allem auch ein Prozess- und Kulturthema. "Was jetzt zählt, ist Business-Verständnis", so der Logistikexperte.

Und Sachlichkeit. Lars Relitz ist, sagt er selbst, ein Freund davon. Wie könnte es in seiner Funktion als Head of Corporate Digital Innovation & Development bei Dachser auch anders sein. Knapp zwei Jahrzehnte arbeitet er nun schon beim Logistikdienstleister in Kempten, schon eine ganze Weile geschäftsfeldübergreifend. Sein Job war in der Zeit einem radikalen Wandel unterworfen: Die Digitalisierung hat mächtig Fahrt aufgenommen. Soll eine Palette von Atlanta nach Linz befördert werden, reicht heute nicht mehr die Aussage, dass sie verlässlich ankommt. "Von einem weltweit aktiven Stückgutlogistiker wollen Unternehmen am besten auf die Minute genau wissen, wann das der Fall ist", weiß Relitz.

Eine gelebte Praxis im übergreifenden Dokumentenaustausch mit Partnern, ja die Vision einer offenen Logistik bei Commodity-Anwendungen, die von der Open Logistics Foundation propagiert wird, treibt die Deutschen mithin an. Der digitale Frachtbrief (eCMR) als Standard für elektronische Transportdokumente ist so ein Beispiel aus der Gegenwart. Dachser, Rhenus und Fraunhofer IML haben mit weiteren Mitgliedern der Open Logistics Foundation einen branchenweiten eCMR-Standard auf Open-Source- und Blockchain-Basis entwickelt. Den Proof of Concept lieferten sie im Oktober. Das ist übergreifende Zusammenarbeit in der Logistik völlig neu gedacht.

Zu der auch neuartige KI-basierte Vorhersagemodelle passen, um sich zu Jahresbeginn Frachtkapazitäten für nach Ostern zu sichern oder neuralgische Punkte von Prozessen in Echtzeit zu analysieren.

Digitale Befähigung

Schritt halten freilich müssen stets die Ausbildungsniveaus. "Die digitale Befähigung von Mitarbeitern treibt uns an", sagt Relitz. Und damit natürlich die Frage, wie man mit Commodity Services gemeinhin umzugehen denkt, denn: Es existieren inzwischen eine Vielzahl von Softwarefirmen, die allesamt mit der Mission antreten, Prozesse zu automatisieren, weniger Papier zu produzieren und Routinetätigkeiten aus dem Geschäftsalltag zu bannen.

Ein großer Wurf ist Dachser demnach mit der No-Code-Plattformlösung der deutschen smapOne AG gelungen. Mit dieser wurde erstaunliches vollbracht: Bei Dachser sind Stand Februar bereits 1.250 Mitarbeitende als so genannte Citizen Developer befähigt, Applikationen selbst zu bauen. "Die Community wächst stetig und trägt maßgeblich dazu bei, analoge Prozesse selbstständig, schnell und einfach zu digitalisieren", heißt es beim Logistikanbieter. Eine gute Ergänzung zu den Entwicklungsleistungen der Corporate IT. Mit Engagement würden die dezentralen Fachexperten vor Ort selbst kleine Lösungen bauen und sie immer weiter verbessern. Noch gebe es einige papierbasierte Prozesse, die selbst digitalisiert werden könnten. Ziel sei nicht zuletzt auch, das digitale Mindset der Belegschaft zu stärken und die digitale Kreativität zu fördern. Aus diesem Grund forscht Dachser auch an Large Language Models, die in Zukunft das Wissensmanagement auf eine neue Ebene heben sollen.