Lieferkette verstehen – Grundlagen, Abschnitte und Optimierung

Anfang des Jahres ist das Lieferkettengesetz, auch bekannt als Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz, in Kraft getreten. Es regelt die unternehmerische Verantwortung für die Einhaltung von Menschenrechten in globalen Lieferketten. Das heißt für die Praxis: Hersteller und Supply Chain Manager müssen ihre Lieferkette immer wieder so anpassen, dass diese die gesetzlichen Anforderungen erfüllt.

Das stellt Unternehmen vor zahlreiche Herausforderungen, bietet ihnen gleichzeitig jedoch auch Chancen. Denn:

Die ständige Überwachung der Supply Chain legt auch offen, wo sie diese effizienter und wettbewerbsfähiger gestalten können.

Die Erfüllung der neuen gesetzlichen Anforderungen gewährt Herstellern und Supply-Chain-Managern einen neuen Blick auf die Phasen ihrer gesamten Lieferkette. Dabei zeigt sich schnell: Hersteller können die neuen Verpflichtungen aus dem Lieferkettengesetz auch dafür nutzen, die bestehenden Prozesse ihrer Lieferkette zu überprüfen und an entscheidenden Stellen zu optimieren.

Welche Möglichkeiten bietet ihnen dabei der technische Fortschritt?

Im weiteren Verlauf zeigen wir, mit welchen fortschrittlichen Technologien Hersteller ihre Lieferkette rechtskonform aufstellen, mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) so optimieren, dass sie sich einen Vorsprung zur Konkurrenz verschaffen und durch Automatisierung auf lange Sicht erhebliche Kosten einsparen.

Was ist eine Lieferkette? 

Eine Lieferkette – englisch Supply Chain – ist eine Folge von miteinander verbundenen Schritten, die notwendig sind, um ein Produkt oder eine Dienstleistung von Anfang bis Ende zu erstellen und an den Kunden zu liefern. Diese Schritte umfassen die Beschaffung von Rohstoffen, die Produktion, die Lagerung, den Transport und die Auslieferung an den Endverbraucher.

In der heutigen globalisierten Welt sind Lieferketten oft international und umfassen verschiedene Unternehmen und Standorte. Dabei sind heute effiziente Lieferketten entscheidend für den Erfolg von Firmen, da sie die richtigen Produkte zur richtigen Zeit an den richtigen Ort bringen. Die Digitalisierung und der Einsatz von KI haben Lieferketten revolutioniert, indem sie Echtzeitdaten und Big Data Analysen ermöglichen. Dies hilft Unternehmen

• ihre Lagerbestände zu optimieren,
• Lieferungen genau zu planen und
• Engpässe zu vermeiden.

In der Praxis trägt eine gut organisierte Lieferkette nicht nur zur Kundenzufriedenheit bei, sondern auch zur Reduzierung von Kosten und zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit.

6 Abschnitte einer Lieferkette mit Optimierungsbeispielen

Im Kern gliedert sich eine Lieferkette in 6 Abschnitte:

1. Beschaffung von Rohstoffen

In einem ersten Schritt beschaffen Unternehmen über Lieferanten die benötigten Materialien. Zum Beispiel kauft ein Schuhhersteller Leder aus Italien, Gummi aus Malaysia und Stoffe aus China, um über alle notwendigen Materialien für die Schuhproduktion zu verfügen. Diese Materialien wählt der Hersteller sorgfältig aus, um sicherzustellen, dass sie den Qualitätsstandards entsprechen. Um stets die richtige Menge an Rohstoffen von den richtigen Lieferanten zu bestellen, setzen immer mehr Hersteller auf die folgenden Optimierungen:

Automatisierte Lieferantenbewertung mit KI

Unternehmen setzen KI-Tools ein, um Lieferanten automatisch zu bewerten. Diese Tools analysieren nicht nur historische Daten, sondern auch externe Faktoren wie politische Stabilität und Wetterbedingungen. Basierend auf diesen Analysen sind Unternehmen in der Lage, Lieferanten auszuwählen, die nicht nur qualitativ hochwertige Materialien bieten, sondern auch eine zuverlässige Lieferkette sicherstellen.

Predictive Analytics für Bestandsmanagement

Durch den Einsatz von Predictive Analytics und Machine Learning sagen Unternehmen den Bedarf an Rohstoffen genau vorher. Dazu analysiert die Technologie historische Verkaufsdaten, Markttrends und saisonale Schwankungen, um genaue Prognosen zu erstellen. Auf dieser Grundlage können Unternehmen ihre Beschaffung besser planen und so Überbestände oder Engpässe vermeiden.

2. Produktion

In der Produktionsphase wandeln Firmen die Rohstoffe in das endgültige Produkt um. Bleiben wir beim Beispiel des Schuhherstellers: Dieser verwendet Maschinen und Handarbeit, um die Schuhe zu produzieren. Dabei durchläuft jeder Schuh verschiedene Fertigungsstufen, einschließlich Zuschnitt, Nähen, Sohlenbefestigung und Qualitätskontrolle. Die Herstellung erfordert eine präzise Planung, um die richtige Menge an Schuhen zu produzieren, die der Nachfrage entspricht. Um die Produktion effizienter zu gestalten, setzen Hersteller unter anderem auf diese beiden Maßnahmen:

Robotergestützte Fertigung

In modernen Produktionsstätten arbeiten Roboter Hand in Hand mit menschlichen Arbeitskräften. Die Roboter führen repetitive Aufgaben effizient durch, was nicht nur die Produktionsgeschwindigkeit erhöht, sondern auch menschliche Arbeitskräfte von monotonen Tätigkeiten entlastet. Dies führt zu einer gesteigerten Effizienz und Produktqualität.

KI-basierte Qualitätskontrolle

KI-Systeme analysieren während des Produktionsprozesses kontinuierlich Bilder und Daten, um die Qualität der hergestellten Produkte zu überwachen. Abweichungen von den Qualitätsstandards erkennen die Systeme sofort und fehlerhafte Produkte sondern sie in Echtzeit aus. Dies trägt dazu bei, Ausschuss zu reduzieren und eine hohe Qualität der Endprodukte zu gewährleisten.

3. Lagerung und Lagermanagement

Unternehmen lagern die fertigen Produkte zwischen. Dabei ist ein gut organisiertes Lagermanagement entscheidend, um den Lagerbestand zu überwachen und so sicherzustellen, dass genügend Produkte verfügbar sind, wenn Bestellungen eingehen. Der Schuhhersteller organisiert daher die Lagerung seiner Schuhe so, dass er jederzeit Paare in verschiedenen Größen an Händler oder direkt an Kunden verkaufen kann. Um das zu ermöglichen, setzen fortschrittliche Hersteller auf automatisierte Lagerroboter und KI für die Bestandsoptimierung.

Automatisierte Lagerroboter

Moderne Lagerhäuser setzen autonome Roboter ein, die den Lagerbestand überwachen und Produkte sortieren. Dabei optimieren die Roboter nicht nur den verfügbaren Lagerplatz, sondern beschleunigen auch den gesamten Prozess des Kommissionierens. Sie können Produkte genau und schnell zu den Versandbereichen transportieren, was die Lieferzeiten verkürzt.

Künstliche Intelligenz für die Bestandsoptimierung

KI-Algorithmen analysieren eine Fülle von Daten, einschließlich historischer Verkaufsdaten, Wetterverhältnisse und sogar soziale Medien, um den Lagerbestand zu optimieren. Diese Algorithmen erkennen komplexe Muster und liefern darauf basierend genaue Empfehlungen für die Bestellmengen. Das ermöglicht es Unternehmen, die Lagerkosten zu senken und gleichzeitig sicherzustellen, dass sie stets genügend Produkte vorrätig haben.

4. Distribution und Transport

Hersteller transportieren ihre Produkte von den Lagerhäusern zu den Einzelhändlern oder direkt zu den Kunden. Dies erfolgt über verschiedene Transportmittel wie Lastwagen, Container-Schiffe oder Frachtflugzeuge. Der Schuhhersteller stapelt die Schuhkartons auf Paletten und verpackt sie für einen sicheren Transport, um Schäden während des Transports zu vermeiden. Um Distribution und Transport möglichst effizient zu gestalten, setzen Unternehmen auf Predicitive Maintenance für ihre Transportflotten. Und:

In naher Zukunft sollen auch autonome Lieferfahrzeuge auf den Straßen unterwegs sein

zum Start vor allem in den USA

Predictive Maintenance für Transportflotten

Durch die Integration von IoT-Sensoren in Transportfahrzeuge überwachen Unternehmen den Zustand ihrer Flotte in Echtzeit. Predictive Analytics prognostiziert basierend auf diesen Daten mögliche Ausfälle oder Wartungsbedarf. Dies ermöglicht eine geplante Wartung, verhindert ungeplante Stillstandszeiten und gewährleistet eine kontinuierliche Verfügbarkeit der Fahrzeuge.

Autonome Lieferfahrzeuge

Transportunternehmen werden bald autonome Fahrzeuge einsetzen, um Waren sicher und effizient zum Ziel zu bringen. Dafür sind die Fahrzeuge mit Sensoren und KI-Systemen ausgestattet, die sie befähigen, die Verkehrsbedingungen zu bewerten und alternative Routen zu wählen, um Verzögerungen zu vermeiden. Dies führt zu einer schnelleren und zuverlässigeren Lieferung.

5. After-Sales-Service und Kundenbetreuung

Nach dem Verkauf bieten Unternehmen einen Kundenservice an. Dieser umfasst in der Regel Garantieleistungen, Reparaturen und Rücknahmen von defekten Produkten. Kunden wenden sich also zum Beispiel an den Kundendienst des Schuhherstellers, wenn ihre Schuhe Mängel aufweisen oder sie Hilfe mit dem Produkt benötigen. Sie schicken die Schuhe dann zur Reparatur oder zur Rückgabe an den Hersteller oder den verkaufenden Einzelhändler zurück. Um die Kundenbetreuung möglichst effizient zu handhaben, können Unternehmen diese mit Chatbots und Predicitve Analytics optimieren:

Chatbots und KI-gestützte Kundenbetreuung

Unternehmen setzen fortschrittliche Chatbots und KI-gesteuerte Kundenservice-Plattformen ein, die mit natürlicher Sprachverarbeitung arbeiten. Diese Systeme verstehen komplexe Kundenanfragen und beantworten diese umgehend. Sie bieten einen rund um die Uhr verfügbaren Support und lösen Probleme effizient, was zu höherer Kundenzufriedenheit führt.

Predictive Analytics für Produktrücknahmen

Durch die Analyse von großen Datenmengen erkennen Unternehmen Muster bei Produktrücknahmen. Dabei identifizieren KI-Systeme frühzeitig Produkte, die wahrscheinlich Mängel aufweisen könnten, noch bevor Kunden dies melden. Dies ermöglicht es Unternehmen, proaktiv zu handeln, indem sie Qualitätsmängel beseitigen, bevor sie sich zu größeren Problemen entwickeln.

6. Entsorgung und Recycling

Am Ende ihrer Lebensdauer müssen Schuhe entsorgt oder recycelt werden. Ein umweltbewusster Schuhhersteller verfügt daher über Programme für das Recycling von alten Schuhen. Die recycelten Materialien verwendet er dann für die Herstellung neuer Produkte, was den ökologischen Fußabdruck des Unternehmens reduziert. Um diesen Prozess möglichst effizient zu gestalten, können Unternehmen auf diese beiden Maßnahmen setzen.

Robotergestützte Recyclinganlagen

Moderne Recyclinganlagen setzen Roboter ein, um den Recyclingprozess zu automatisieren. Diese Roboter identifizieren und sortieren verschiedene Materialien, was den Recyclingprozess beschleunigt. 

Blockchain für nachhaltige globale Lieferketten

Unternehmen verwenden Blockchain-Technologie, um die Herkunft und den Weg von Materialien zu verfolgen. Dies ist besonders wichtig im Recycling. Indem jedes Materialstück eine transparente und unveränderliche Geschichte hat, stellen Unternehmen sicher, dass recycelte Materialien tatsächlich wiederverwendet werden. Dies unterstützt nicht nur die Umweltziele, sondern auch das Vertrauen der Kunden in die Nachhaltigkeit der Produkte.

Fazit

Das Lieferkettengesetz bringt sowohl neue Verpflichtungen als auch Chancen für Hersteller und Supply Chain Manager mit sich. Die digitale Transformation und moderne Technologien, insbesondere der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), bieten Möglichkeiten zur effizienten Lieferkettenoptimierung und Automatisierung einzelner Prozessschritte.

Hersteller, die ihre gesamte Lieferkette rechtskonform und wettbewerbsfähig gestalten möchten, sollten sich mit Konfuzio in Verbindung setzen. Konfuzio bietet eine breite Palette von individuell anpassbaren KI-Lösungen – auch für Ihr Optimierungsvorhaben.

Fortschrittliche Technologien ermöglichen nicht nur die Einhaltung der gesetzlichen Anforderungen, sondern auch eine nachhaltige und kosteneffiziente Lieferkettenoptimierung.

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