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IoT und Supply Chain: Mit Analytics Tools die Lieferkette besser verstehen

Das Internet der Dinge kann mit Analytics die Lieferkette optimieren. Im Vorfeld sollte man aber die Technologien verstehen und Strategien entwickeln.

Es ist drei Uhr Dienstagnachmittag. Man fragt sich gerade, wo sich die Lieferung aus einem bestimmten Werk befindet oder warum Sendungen von dort regelmäßig zu spät kommen. Die Antwort darauf können neue IoT-basierte Supply-Chain-Analytics-Anwendungen liefern.

Das Internet der Dinge ermöglicht Business-Transformationen in vielerlei Hinsicht, zum Beispiel mit neuen Technologien, die Daten sammeln und analysieren. Diese neuen Datenanalysemöglichkeiten schaffen eine beispiellose Transparenz in der Lieferkette, indem sie einen Überblick über Standort, Status und Qualität der Waren während des gesamten Produktions- und Lieferprozesses bieten. Doch um das gesamte Potenzial von Supply Chain Analytics zu erkennen, muss man die Technologien verstehen und aus Business Use Cases lernen.

Zum Beispiel hilft Supply Chain Analytics Unternehmen, Kosten zu senken, die Effizienz zu erhöhen, einen besseren Kundenservice anzubieten und im Wettbewerb mit der Konkurrenz zu bestehen. Nehmen wir als Beispiel das Unternehmen The Bouqs Company, dass Supply Chain Analytics einsetzt, um sein Geschäftsmodell zu ermöglichen. Die Blumen-Einzelhandelskette liefert Blumen direkt von den Blumenfarmen an die Kunden aus und umgeht Zwischenhändler, die man in der Regel im Blumenlieferantengeschäft findet.

Dies ermöglicht es dem US-Blumenhändler, seine Waren in nur vier Tagen zu liefern anstelle der typischen 17 Tage Lieferzeit. Dies entspricht einem großen Geschäftsvorteil in einer Branche, die abhängig von frischen Produkten ist. Analytics hilft dem Unternehmen außerdem bei der Betrachtung historischer Daten, um vorherzusagen, welche Blumen sich zu einer bestimmten Jahreszeit oder in einem bestimmten Monat besser verkaufen. The Bouqs erhält dadurch ein genaueres Bild über die Nachfrage.

Um besser zu verstehen, wie Supply Chain Analytics Unternehmen unterstützen kann, hilft es, einen Blick auf die zugrunde liegende Technologie zu werfen. Als Grundlage dienen günstige und allgegenwärtige Sensoren und Geräte, um die Sensoren auszulesen. Die Sensoren verbinden sich über das Internet für Funktionen wie Messungen, Zählungen und Videoaufzeichnungen.

Die Geräte, zum Beispiel Smartphones und Tablets, fügen diesen Daten Kontext hinzu, damit sinnvolle Ergebnisse entstehen (zum Beispiel GPS-Punkte für ortbezogene Daten). Diese Kombination aus Sensoren, die nahezu alles in der Lieferkette messen können (zum Beispiel Standorte oder Warentemperatur), und einer Vielzahl von Geräten für den Zugriff, die Analyse und Anzeige der Daten, ermöglicht es, kreative und informative Supply-Chain-Analytics-Anwendungen zu implementieren.

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Sobald man einen Business Case und die zugrunde liegende Technologie verstanden hat, kann man Schritte ergreifen, um Supply Chain Analytics zu implementieren. Supply Chain Analytics lässt sich in zwei Bereiche aufteilen: operativ und strategisch.

Im operativen Bereich, der tägliche und Echtzeit-Daten enthält, gibt es mehrere Bereiche, in denen Anbieter analytische Tools zur Verfügung stellen. Dazu gehören Bestands- und Logistikentscheidungen, zum Beispiel die Festlegung fundierter Lagerungsentscheidungen auf Grundlage der aktuellen Nachfrage; komplexe Ereignisverarbeitung, die versucht, Ursachen von Ereignissen zu verstehen und künftige Ereignisse vorherzusagen; und Risiko-Management, wo Analytics Risiken erkennen, Ursachen analysieren und mögliche Alternativen bieten kann.

Der strategische Bereich umfasst Trendanalysen, -entdeckungen und -planungen. Dieser Bereich bietet zwei umfassende Implementierungswege. Der erste ist die Verwendung von Analytics in einem größeren Daten-Management-System, und der zweite ist der Einsatz eines Business Intelligence Tools.

Das Internet der Dinge ermöglicht es, alle Arten von Daten in der Lieferkette zu sammeln. Die Herausforderung besteht nun darin, die Werkzeuge zu finden und zu nutzen, um diese zu verstehen.

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Artikel wurde zuletzt im Februar 2017 aktualisiert

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