Cognitive Computing und IIoT
Digitale Supply Chains – Die neue Logik der Logistik
Cognitive Computing, maschinelles Lernen und das industrielle Internet der Dinge untermauern im Zusammenspiel mit digitalen Applikationen das Entstehen einer neuen Art von Supply Chains, die fit für das Zeitalter der globalen Produktion und Märkte sind.
Über ein Jahrhundert lang hat sich der Charakter der Herstellungs- und Lieferketten nicht wesentlich verändert. In den letzten Jahren zeichnet sich allerdings eine Revolution in der Supply Chain ab – die Industrie verändert sich grundlegend aufgrund der folgenden fünf Faktoren:
- Globalisierung: Produkte werden für globale Markte entwickelt und weltweit verkauft. Komponenten kommen von internationalen Zulieferern. Die Herstellung von Produkten erstreckt sich oft über weite Teile der Erde, um die Vorteile niedriger Lohnkosten und von Investitionen der Regierungen zu nutzen.
- Produkt-Komplexität: Nicht nur High-Tech-Produkte sind heute komplex. Alles – vom Staubsaugern bis hin zu Verkaufsautomaten, die auch kochen können – ist heute komplexer aufgebaut als noch vor zehn Jahren. Neue Technologien werden auch in viele traditionelle Produkte integriert, von smarter Kleidung bis hin zu Smart-Home-Lösungen.
- Kürzere Produktentwicklungs-Zyklen: Auf der Jagd nach Wettbewerbsvorteilen haben sich die Erneuerungszyklen verkürzt, speziell bei technologischen Entwicklungen. Ein Unternehmen, das eine Innovation als Erstes auf den Markt bringt, erzielt daraus erhebliche Vorteile.
- Kundenspezifische Massenproduktion: Kunden verlangen nach individueller Anfertigung und Personalisierung in Bezug auf Gestaltung und Funktionen – auch bei Produkten, die traditionell in Massenfertigung hergestellt werden.
- Veränderungs-Tempo: In einer globalen, digitalisierten Welt entwickeln sich die Geschäftsprozesse schneller als je zuvor. Produzenten und Lieferketten müssen darauf schnell reagieren und die Veränderungen umsetzen können, sei es bei den Produkten, bei der Kundennachfrage oder den vorherrschenden Geschäftsmodellen in den jeweiligen Märkten.
In den meisten Fällen wurden diese Faktoren durch technische Errungenschaften vorangetrieben. Und es ist auch die Technologie, die den Herstellern und Akteuren in der Lieferkette die notwendigen Mittel an die Hand gibt, um ihre Angebote an die Bedürfnisse der Märkte von heute und morgen anzupassen. Der Schlüssel liegt in der „smarten“ Fabrik und Lieferkette, in der Sensoren und Steuerungen miteinander verbunden sind, in gestiegenem Volumen und einer höheren Qualität der Daten, die eine solche Umgebung produziert, in den Verbesserungen der Analysefähigkeiten und des Cognitive Computing, um aus all diesen Daten Nutzen zu ziehen. Außerdem spielt die organisatorische Fähigkeit, all diese Komponenten in anwendbare Informationen und agile Prozesse umzuwandeln, eine wichtige Rolle bei der raschen Verbesserung der eigenen Arbeitsabläufe.
Die Entstehung des industriellen IoT
und der smarten Supply Chain
Vielleicht das am häufigsten diskutierte Thema ist die Entstehung des industriellen Internet der Dinge (IIoT), bei dem Sensoren, Geräte und Steuerungen in industriellen Systemen kombiniert sind und miteinander kommunizieren. Durch den Zugang zu so vielen Daten und durch die Fähigkeit der einzelnen Komponenten, sich in direkter Verbindung miteinander gegenseitig zu beeinflussen, können Unternehmen heute ungleich bessere Entscheidungen treffen. Gleichzeitig sind die Auswirkungen für Effizienz und Profitabilität gewaltig. Die Vorhersagen schwanken, aber das IIoT wird laut dem McKinsey Global Institute (Juni 2015) einen jährlichen ökonomischen Beitrag von mehr als 3,7 Billionen US-Dollar im Jahr 2025 erreichen.
Die Logistik profitiert in besonderem Maße von den Vorteilen solcher verbundenen Ökosysteme. Einzelne Daten mögen für sich genommen nicht besonders informativ sein, aber die kombinierten Informationsflüsse von Zulieferern, Herstellern, Händlern und anderen Partnern ermöglichen es, aus disparaten Einzelteilen eine Geschichte zusammenzusetzen. Das verdeutlicht die folgende Analogie: Zeigen Sie jemandem Bilder einer Kirche, eines Mannes im festlichen Anzug und von Blumenschmuck. Für sich genommen sagen sie nicht sehr viel aus, aber in Kombination deuten sie stark auf eine Hochzeit hin. Supply Chain Managern helfen solche Geschichten und Muster, versteckte Ineffizienzen in der Lieferkette zu entdecken und Möglichkeiten zu identifizieren, Kapital freizusetzen, Kosten zu senken oder den Service zu verbessern.
Das sind Beispiele für strukturierte Daten, die in standardisierten Datenbanken gefunden und von Supply-Chain-Organisationen und deren Kunden produziert werden. Aber Daten mit dem Potenzial, die Abläufe zu verbessern, finden sich überall. Stellen Sie sich vor, man könnte sämtliches Feedback von Endverbrauchern über ein bestimmtes Produkt sammeln, alles was dazu online, in Foren, auf Bewertungs-Webseiten oder in sozialen Medien veröffentlicht wurde. Diese unstrukturierten Daten würden nicht nur eine vorrausschauende Analyse von Nachfragemustern erlauben, sondern auch Aussagen über die Komponentenproduktion. Denn es werden Funktionen und Elemente erkannt, die ergänzt oder weggelassen werden sollten. Die Lagerhaltung würde vom derzeitigen „Just-in-Time“-Modell zu einem Modell übergehen, das die Bedürfnisse und Anforderungen von Herstellern vorwegnimmt, was Risiken und Überkapazitäten abbauen würde.
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