Cognitive Computing und IIoT
Digitale Supply Chains – Die neue Logik der Logistik
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Vernetzte Herausforderungen, smarte Lösungen
Cognitive Computing und IIoT
Die Vorteile von strukturierten und unstrukturierten Daten sind keine reine Fantasie, sondern bereits in absehbarer Zukunft erreichbar. In einer frühen und nicht sehr ausgereiften Form ist das IIoT bereits heute Realität. In heutigen Fabriken arbeiten hunderte, wenn nicht tausende von Sensoren, Geräten und Maschinen, die alle zusammen eine unvorstellbare Menge an Daten produzieren.
Allerdings ist es noch eine große Herausforderung, das wahre Potential dieser Daten auszuschöpfen. Das Ausmaß dieser Herausforderungen wird bereits an der Tatsache deutlich, dass schon die Gewinnung der Informationen Probleme bereiten kann. Selbst etwas vermeintlich Einfaches wie die Erfassung des Namens eines Zulieferers kann bei verschiedenen Schreibweisen oder Formaten Probleme bereiten. Der wichtige erste Schritt zur Analyse ist eine reguläre, standardisierte Erfassung.
Für Jabil ist diese Herausforderung ungleich größer, da das Unternehmen mit mehr als 250 Hauptkunden in 101 Fabriken und einer Lieferkette mit 17.000 Komponentenherstellern und etwa 700.000 Einzelteilen zusammenarbeitet. Dank eines ausgereiften Filters, der auf Jahrhunderte kollektiver Lieferketten-Erfahrung basiert, und eines tiefen Verständnisses dafür, was Daten fehlerverdächtig macht, kann das Jabil-Team die Qualität der eingehenden Daten überprüfen und sicherstellen, dass die unternehmenseigenen Daten und die der Partner konsistent und vergleichbar sind.
Bei konstantem und hohem Volumen der Qualitätsdaten kann der wahre Wert durch Analyse festgestellt werden. Eine proprietäre, intelligente digitale Plattform namens „InControl“ überblickt alle von Jabil gesammelten Daten, die Qualität und die Analyse. Das ermöglicht ein gründliches Verständnis der täglichen Vorgänge in unserem Ökosystem, identifiziert Verbesserungsmöglichkeiten und erkennt Schwachstellen, lange bevor sie sich zu Problemen auswachsen können. InControl arbeitet mit vier Haupttypen von Analysen:
- Deskriptiv: Metrische Analysen, die den aktuellen Status des Geschäftes beschreiben
- Prädiktiv: Analysen, die anhand von Daten aus der Vergangenheit und Gegenwart einen zukünftigen Status vorhersagen
- Präskriptiv: Analysen die aufzeigen, welche Schritte nötig sind, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen
- Kognitiv: Die Fähigkeit, große Datensets zu analysieren und Muster zu erkennen
Durch komplexe Prozessdaten und kognitive Analysen lässt sich die gesamte Lieferkette in einem Ökosystem orchestrieren. Mit dem Einsatz von prädiktiven und präskriptiven Analysen bei großen Datensätzen aus den Geschäftsprozessen und der Lieferkette können wir viel bessere Einsichten gewinnen als früher. Entscheidungen werden schneller und akkurater getroffen als noch vor wenigen Jahren.
Durch derartige Analysen sparte Jabil 10 bis 15 Prozent an Inventarausgaben. Das traditionelle Beschaffungswesen hat sich nur auf große Ausgabeposten konzentriert. Analysen haben aber gezeigt, dass es nicht notwendigerweise einen Zusammenhang zwischen diesen Ausgabeposten und den größten Risiken und Chancen gab. Ein großer Vorteil der Analyse liegt darin, dass sie agnostisch ist, also unabhängig vom individuellen Wissen oder von Schätzungen zu konkreten und umsetzbaren Einsichten führt. Wir konnten das Inventar um 300 bis 400 Millionen US-Dollar reduzieren, basierend auf Nachfrage und Vorlaufzeit. Gleichzeitig sank das Risiko für Materialengpässe, mangelnde Konformität und schlechte Qualität für die Kunden um 15 bis 20 Prozent.
Bessere Supply-Chain-Analysen realisieren
Die Konvergenz von Big Data, IIoT, Analysen und Digitalisierung erlaubt es Unternehmen, große Veränderungen in ihrer Leistungsfähigkeit und ihren Möglichkeiten vorzunehmen. Nur stufenweise Verbesserungen anzustreben, ist ein Fehler. Auf ihrer Reise in die Digitalisierung sollten sich Unternehmen darauf konzentrieren, Verbesserungen von 20 Prozent und mehr zu erreichen. Sie sollten sich nicht auf 3 bis 5 Prozent innerhalb der bestehenden Arbeitsprozesse beschränken, sondern radikale Veränderungen in ihren Arbeitsprozessen vornehmen, um echte Verbesserungen zu erreichen.
Eine digitale Plattform und Analysefähigkeiten zu entwickeln, ist dabei von höchster Wichtigkeit. Genauso wichtig wie technische Fähigkeiten ist aber die Firmenkultur. Das Change Management ist entscheidend, wenn ein Unternehmen seine Prozesse von manuell geführten Excel-Listen auf einheitliche digitale Prozesse umstellt, die durch eine einzige Plattform und Architektur verbunden sind. Das führt zu einer veränderten Arbeitsweise. Neue Fähigkeiten und ein neuer Workflow werden gebraucht, man bewegt sich weg von der Abhängigkeit von Fachexperten. Stattdessen müssen Unternehmen ihr kollektives Wissen in digitalen Plattformen sammeln und durch kraftvolle Analysen praktisch nutzbar machen. Diese Veränderung muss gleichermaßen von oben nach unten und von unten nach oben erfolgen. Alle Mitarbeiter sollen für die steigende Durchdringung der Digitalisierung und für Datenanalysen in allen Geschäftsbereichen sämtlicher Abteilungen motiviert und für Erfolge belohnt werden.
Fazit
Das IIoT schafft viele Möglichkeiten für zukunftsorientierte Unternehmen, aber es gibt einige schwerwiegende Hürden auf dem Weg. Das Vertrauen in strukturierte Daten, die schiere Masse an unstrukturierten Daten und die manchmal komplexe Integration der Technologie, die nötig ist, um aus all dem Sinn zu ziehen, stellen heute gewichtige Streitpunkte dar. Es ist in einem von langsamer Evolution geprägten Umfeld verlockend, sich gegen die Einbeziehung von Daten und Analysen in jeden Schritt der Lieferkette und des Produktionsprozesses zu sträuben. Aber die Herausforderung vollständig anzunehmen, ist der einzige Weg, einen kompletten Einblick in die Chancen zu bekommen.
Entscheidend für eine intelligente Supply Chain ist das Sammeln der Daten aus den verschiedenen Quellen, das Etablieren von Kontrolle und Konsistenz der Daten sowie gründliche Analysen und Aktionen aufgrund der gewonnenen Einsichten. Unternehmer, die jetzt etwas Neues etablieren oder bereits existierende Elemente klug zusammenbringen, werden die Henry Fords der Smart-Manufacturing-Zukunft sein, auf Basis von Cognitive Computing und dem IIoT.
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