Vergangenheit und Zukunft der Supply-Chain-Planung in der produzierenden Industrie

Im Folgenden finden Sie einen Auszug aus der Quantics-Webinar-Reihe „21st Century Supply Chain Planning: Empowering Manufacturers“. In dieser Episode sprechen wir über die Entwicklung, aktuelle Herausforderungen und die Zukunft der Supply-Chain-Planung. Branchenexperte Dr. Muddassir Ahmed, Gründer und CEO von SCM DOJO, teilt seine Erfahrungen und Einschätzungen zur modernen Supply-Chain-Planung.

Dieser Beitrag gibt nur einen ersten Einblick in das Gespräch. In der vollständigen Episode beschäftigen wir uns unter anderem mit folgenden Themen:

• Resilienz und Risikomanagement in der Supply-Chain-Planung vor dem Hintergrund globaler Störungen
• Der Beitrag der Supply-Chain-Planung zu Nachhaltigkeitszielen in der Produktion
• Strategien für eine bessere Zusammenarbeit innerhalb von Supply-Chain-Netzwerken
• Kontinuierliche Verbesserung der Supply-Chain-Planung in Produktionsunternehmen
• Die oft unterschätzten Akteure hinter einer erfolgreichen Supply-Chain-Planung

Die Entwicklung der Supply-Chain-Planung und ihre wichtigsten Meilensteine

In einem zunehmend dynamischen Produktionsumfeld ist eine leistungsfähige Supply-Chain-Planung entscheidend für operative Effizienz, Lieferfähigkeit und Kundenzufriedenheit. In den vergangenen Jahrzehnten hat sie sich grundlegend verändert – geprägt durch technologische Fortschritte, neue Marktanforderungen und globale Störungen. Dr. Muddassir Ahmed blickt auf diese Entwicklung zurück und erläutert, welche Meilensteine die heutige Supply-Chain-Planung besonders geprägt haben.

Sein Rückblick beginnt in den frühen 2000er-Jahren, als Enterprise Resource Planning (ERP) und Material Requirements Planning (MRP) zu den zentralen Instrumenten der Unternehmens- und Produktionsplanung gehörten. Diese Systeme schufen wichtige Grundlagen für die Planung von Ressourcen, Bestellungen und Beständen, waren jedoch in ihren Möglichkeiten noch begrenzt. Gleichzeitig fehlte in vielen Unternehmen das notwendige Verständnis für die zugrunde liegende Planungslogik und den optimalen Einsatz dieser Systeme.

In den folgenden Jahren entwickelte sich das klassische Materialmanagement zunehmend zu einem ganzheitlichen Supply-Chain-Management. Statt einzelne Prozesse isoliert zu betrachten, rückte die Koordination der gesamten Lieferkette – von der Beschaffung über die Produktion bis zur Auslieferung – stärker in den Mittelpunkt.

Heute spielen vor allem Integration und Zusammenarbeit eine zentrale Rolle. Cloud-Technologien ermöglichen einen schnelleren Informationsaustausch und eine engere Abstimmung zwischen Lieferanten, Produktionsunternehmen und Kunden. Globale Störungen wie die COVID-19-Pandemie haben zusätzlich verdeutlicht, wie wichtig Transparenz, Flexibilität und schnelle Reaktionsfähigkeit entlang der gesamten Supply Chain sind.

Ein weiterer wichtiger Entwicklungsschritt ist der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML). Diese Technologien bieten großes Potenzial, die Prognosegenauigkeit zu verbessern und Planungsprozesse effizienter zu gestalten. Dr. Ahmed weist jedoch darauf hin, dass selbst fortschrittliche Modelle nur dann zuverlässige Ergebnisse liefern können, wenn die zugrunde liegenden Daten vollständig, relevant und von ausreichender Qualität sind.

Eine zentrale Herausforderung bleibt trotz aller technologischen Fortschritte bestehen: die zukünftige Kundennachfrage möglichst realistisch einzuschätzen. Dr. Ahmed betont deshalb die Bedeutung eines differenzierten Demand-Planning-Ansatzes, der statistische Prognosen mit Informationen aus Vertrieb, Marketing und dem wirtschaftlichen Umfeld verbindet.

Um zukünftige Herausforderungen erfolgreich zu bewältigen, müssen Unternehmen daher technologische Möglichkeiten mit den Erfahrungen und Erkenntnissen aus der Vergangenheit verbinden. So entsteht eine resilientere, transparentere und flexiblere Supply Chain.

Welche Fähigkeiten Supply-Chain-Experten heute benötigen

Dr. Ahmed sieht eine der Herausforderungen darin, dass Fachkräfte aus sehr unterschiedlichen beruflichen Bereichen in das Supply-Chain-Management einsteigen. Nicht immer verfügen sie von Beginn an über umfassendes Wissen zu den komplexen Zusammenhängen innerhalb einer Supply Chain. Dadurch können Wissenslücken entstehen, die in der Praxis gezielt geschlossen werden müssen.

So wechseln beispielsweise Mitarbeiter aufgrund ihrer guten Excel- oder Datenanalysekenntnisse in Supply-Chain-Rollen. Dort zeigt sich jedoch schnell, dass erfolgreiche Planung weit mehr erfordert als den sicheren Umgang mit Tools und Daten. Gefragt sind unter anderem ein fundiertes Verständnis von Produktionsprozessen, Bestandsmanagement, Beschaffung, Logistik und Planung sowie die Fähigkeit, deren Wechselwirkungen zu verstehen.

Klassische Ausbildungs- und Zertifizierungsprogramme können dafür eine wichtige Grundlage schaffen. Zertifizierungen wie CSCP oder CPIM vermitteln Fachwissen, Terminologie und etablierte Methoden. Sie können jedoch nicht jede praktische Herausforderung moderner Supply Chains abbilden und sind aufgrund der Kosten nicht für alle Fachkräfte und Unternehmen gleichermaßen zugänglich.

Gleichzeitig fehlt insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen häufig der Zugang zu bezahlbarem Fachwissen, wenn sie Unterstützung bei Themen wie Technologieeinführung, Lieferantenauswahl oder Prozessoptimierung benötigen.

Mit SCM DOJO verfolgt Dr. Ahmed daher das Ziel, Supply-Chain-Wissen und praktische Expertise leichter zugänglich zu machen. Über ein Abonnementmodell bietet die Plattform unter anderem Kurse, Best Practices und Zugang zu Expertenwissen.

Gerade angesichts der schnellen technologischen und methodischen Entwicklungen wird kontinuierliches Lernen für Supply-Chain-Fachkräfte immer wichtiger. Angebote wie SCM DOJO können dazu beitragen, die Lücke zwischen theoretischer Ausbildung und den konkreten Anforderungen der Unternehmenspraxis zu schließen.

Die größten Herausforderungen der Supply-Chain-Planung in Produktionsunternehmen

Produktionsprozesse und branchenspezifische Anforderungen können sich erheblich unterscheiden. Viele Grundprinzipien eines erfolgreichen Supply-Chain-Managements bleiben jedoch gleich. Dr. Ahmed verweist beispielsweise auf zentrale Leistungskennzahlen (KPIs) wie termingerechte Lieferung, Lagerreichweite und die Zeit von der Bestellung bis zum Versand.

Entscheidend für eine erfolgreiche Supply-Chain-Planung ist seiner Einschätzung nach weniger die jeweilige Branche als vielmehr ein fundiertes Verständnis der zugrunde liegenden Produktions- und Geschäftsprozesse.

Entsprechend wichtig sind Wissen und praktische Erfahrung. Fachkräfte, die Produktionsabläufe und deren Abhängigkeiten verstehen, können Planungsentscheidungen besser einordnen und mögliche Auswirkungen entlang der Supply Chain frühzeitig erkennen. Kontinuierliche Weiterbildung spielt daher eine zentrale Rolle beim Aufbau leistungsfähiger Planungsteams.

Technologische Lösungen können Prozesse automatisieren, Daten schneller auswerten und die Planung erheblich unterstützen. Sie ersetzen jedoch nicht das notwendige Verständnis der operativen Zusammenhänge. Erfolgreiche Supply-Chain-Planung erfordert deshalb eine Kombination aus Prozesswissen, Datenkompetenz und geeigneter Technologie.

Supply-Chain-Planung verbessern: Die Rolle von KI, IoT und Blockchain

Blockchain wird häufig im Zusammenhang mit der Digitalisierung von Supply Chains diskutiert. Für die eigentliche Planung sieht Dr. Ahmed jedoch nur begrenzte Einsatzmöglichkeiten. Vorteile bietet die Technologie beispielsweise bei Transaktionen, Rückverfolgbarkeit und der sicheren Dokumentation von Informationen. Die zentralen Herausforderungen der Prognose und Supply-Chain-Planung löst sie hingegen nicht unmittelbar.

Deutlich relevanter sind seiner Einschätzung nach andere Technologien. Cloud Computing hat beispielsweise wesentlich dazu beigetragen, Daten und Prozesse über Unternehmens- und Systemgrenzen hinweg besser miteinander zu verknüpfen. Gleichzeitig ermöglichen moderne Datenarchitekturen und eine höhere Rechenleistung den Einsatz immer leistungsfähigerer KI- und Machine-Learning-Modelle.

Auch das Internet of Things (IoT) spielt eine wichtige Rolle. Vernetzte Geräte und Sensoren können große Mengen aktueller Daten aus Produktion und Logistik erfassen. Ihr Mehrwert für die Planung liegt daher insbesondere darin, die Verfügbarkeit, Aktualität und Qualität von Daten zu verbessern.

Eine zentrale Herausforderung bleibt jedoch die Integration neuer Technologien in bestehende ERP- und IT-Systeme. Unterschiedliche Datenquellen, gewachsene Systemlandschaften sowie strukturierte und unstrukturierte Daten erschweren die Einführung moderner Planungslösungen.

Fortschrittliche Technologien können die Bedarfsprognose verbessern, Prozesse effizienter gestalten und Entscheidungen entlang der Supply Chain unterstützen. Entscheidend für ihren erfolgreichen Einsatz sind jedoch eine hohe Datenqualität, kompatible Systeme und ein klares Verständnis davon, welchen konkreten Mehrwert die jeweilige Technologie für den Planungsprozess schaffen soll.

Erfolgreiche Prognosen basieren nicht allein auf mathematischen Algorithmen. Ebenso entscheidend sind die kulturellen und organisatorischen Rahmenbedingungen des Forecasting-Prozesses.

Bedarfsprognosen verbessern und bessere Entscheidungen treffen

Bedarfsprognosen spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, Marktentwicklungen frühzeitig zu erkennen, Ressourcen zu optimieren und die operative Effizienz zu steigern.

Dr. Ahmed geht auf die Herausforderungen ein, die der Einsatz fortschrittlicher Technologien wie Deep-Learning-Modelle bei Produktionsdaten mit sich bringt. Dabei betont er, wie wichtig es ist, die Grenzen und Zuverlässigkeit solcher Modelle zu verstehen – insbesondere bei Großaufträgen und unregelmäßigen Nachfragemustern. Gleichzeitig unterstreicht er die Notwendigkeit, Methoden zur Bedarfsprognose kontinuierlich weiterzuentwickeln und an veränderte Produktionsbedingungen anzupassen.

Dr. Ahmed betont außerdem, dass erfolgreiche Prognosen weit über mathematische Algorithmen hinausgehen. Auch die kulturellen und organisatorischen Rahmenbedingungen eines Unternehmens haben erheblichen Einfluss auf den Forecasting-Prozess. In diesem Zusammenhang verweist er auf Warren Buffett und dessen Aussage: „Forecasts usually tell us more about the forecaster than of the future.“

Für die Bedarfsprognose stehen heute zahlreiche Technologien und Methoden zur Verfügung – von klassischen Zeitreihenprognosen bis hin zu fortschrittlichen Machine-Learning-Modellen. Trotz dieser technologischen Fortschritte sieht Dr. Ahmed den Einsatz von KI in der Bedarfsprognose differenziert. Menschliches Fachwissen bleibt entscheidend, um Prognoseergebnisse richtig zu interpretieren und sinnvoll in Planungsprozesse einzubinden.

Statt sich ausschließlich auf technische Kennzahlen zur Prognosegenauigkeit zu konzentrieren, sollten Unternehmen vor allem deren praktische Auswirkungen auf die Unternehmensleistung berücksichtigen. Gleichzeitig gilt es, Wissenslücken innerhalb der Teams zu schließen – insbesondere bei Forecasting-Begriffen und -Methoden.

Die Einbindung funktionsübergreifender Teams, insbesondere aus Vertrieb und Supply-Chain-Management, ist entscheidend, um eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung der Bedarfsprognose zu etablieren.

Sie möchten mehr über dieses Thema erfahren?

Dieser Beitrag gibt Ihnen einen ersten Einblick in das Webinar „Past & Future of Supply Chain Planning in Manufacturing“ vom 16. Januar 2024 mit Dr. Muddassir Ahmed, Gründer und CEO von SCM DOJO.

Im vollständigen Webinar auf dem YouTube-Kanal von Quantics erwarten Sie weitere Einblicke und Diskussionen zu folgenden Themen:

• Resilienz und Risikomanagement in der Supply-Chain-Planung angesichts globaler Störungen
• Die Rolle der Supply-Chain-Planung bei der Erreichung von Nachhaltigkeitszielen in der Produktion
• Strategien für eine effektive Zusammenarbeit in Supply-Chain-Netzwerken
• Ansätze zur kontinuierlichen Verbesserung der Supply-Chain-Planung in Produktionsunternehmen
• Die oft unterschätzten Akteure und Funktionen hinter einer erfolgreichen Supply-Chain-Planung

Das Webinar ist Teil der Quantics-Reihe „21st Century Supply Chain Planning: Empowering Manufacturers“. In weiteren Webinaren, Präsentationen und Expertengesprächen teilen Branchenexperten ihr Wissen zu aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen der Supply-Chain-Planung – speziell mit Blick auf die Anforderungen von Produktionsunternehmen.

Unser Experte: Dr. Muddassir Ahmed

Dr. Muddassir Ahmed ist Experte für Supply Chain Management und Digitalisierung sowie Gründer und CEO von SCM DOJO, einer Plattform für Weiterbildung, Beratung und Services im Supply-Chain-Bereich. Sein Ziel ist es, Unternehmen und Fachkräfte dabei zu unterstützen, ihre Supply-Chain-Kompetenzen kontinuierlich weiterzuentwickeln. Darüber hinaus ist er ein gefragter Keynote-Speaker auf internationalen Supply-Chain-Veranstaltungen.

Dr. Ahmed promovierte an der Lancaster University und verfügt über mehr als zwei Jahrzehnte Berufserfahrung in unterschiedlichen Supply-Chain-Funktionen bei namhaften Produktionsunternehmen. Im Laufe seiner Karriere war er unter anderem als Demand Planner, Manufacturing Manager, Logistics Director sowie Regional Planning and Operations Manager tätig. Diese vielseitige Erfahrung ermöglicht ihm einen umfassenden Blick auf die Herausforderungen und Zusammenhänge moderner Supply Chains.

FAQ

1. Ist Blockchain für die Supply-Chain-Planung sinnvoll?

Für die Planung selbst nur bedingt. Blockchain kann bei Finanztransaktionen, Rückverfolgbarkeit und überall dort sinnvoll sein, wo ein sicherer, gemeinsam genutzter Datensatz erforderlich ist. Die zentralen Herausforderungen bei Prognosen und der Supply-Chain-Planung löst die Technologie jedoch nicht. Technologien wie Cloud Computing und eine leistungsfähige Dateninfrastruktur haben in der Regel einen deutlich direkteren Einfluss auf die Qualität und Effizienz der Planung.

2. Was ist der Unterschied zwischen Demand Forecasting und Demand Planning?

Demand Forecasting bezeichnet die statistische Prognose der zukünftigen Nachfrage auf Basis verfügbarer Daten. Demand Planning geht einen Schritt weiter: Dabei wird die Prognose um Informationen aus Vertrieb, Marketing und weiteren Unternehmensbereichen ergänzt und in konkrete Planungsentscheidungen überführt. Denn selbst eine statistisch präzise Prognose führt nicht automatisch zu einer guten Planung, wenn der geschäftliche Kontext fehlt. Genau hier setzt Quantics an und verbindet Bedarfsprognose und Bedarfsplanung in einem durchgängigen Prozess – von der datenbasierten Prognose bis zur fundierten Planungsentscheidung.

3. Benötigt man Zertifizierungen wie CSCP oder CPIM für die Supply-Chain-Planung?

Nein. Zertifizierungen wie CSCP oder CPIM können wertvolles Grundlagenwissen, relevante Fachbegriffe und bewährte Methoden vermitteln, sind jedoch keine Voraussetzung für eine Karriere in der Supply-Chain-Planung. Fachkräfte kommen aus unterschiedlichsten Bereichen. Praktische Kenntnisse in Produktion, Operations, Datenanalyse und Supply-Chain-Prozessen sind dabei mindestens ebenso wichtig wie formale Zertifizierungen.

4. Kann KI die Bedarfsprognose vollständig ohne menschliches Zutun automatisieren?

Nein. KI und fortschrittliche Prognosemodelle können die statistische Bedarfsprognose deutlich verbessern, menschliches Urteilsvermögen bleibt jedoch unverzichtbar. Die Nachfrage in Produktionsunternehmen kann beispielsweise durch Großaufträge, unregelmäßige Bestellmuster oder Verkaufsaktionen beeinflusst werden – Zusammenhänge, die Modelle nicht immer vollständig erfassen können. Menschen werden weiterhin benötigt, um Prognosen zu interpretieren, geschäftlichen Kontext einzubeziehen und aus den Ergebnissen konkrete Planungsentscheidungen abzuleiten.

5. Welche KPIs sind für die Bewertung der Supply-Chain-Planung besonders wichtig?

Termingerechte Lieferung, Lagerreichweite und die Zeit von der Bestellung bis zum Versand sind drei besonders aussagekräftige KPIs für Supply Chains in Produktionsunternehmen. Gemeinsam zeigen sie, ob Kunden ihre Bestellungen zum erwarteten Zeitpunkt erhalten, wie lange die vorhandenen Bestände ausreichen und wie effizient Aufträge durch die operativen Prozesse laufen. Damit liefern diese Kennzahlen einen praxisnahen Überblick über die Leistungsfähigkeit der Supply Chain in unterschiedlichen Produktionsumgebungen.

6. Warum beeinflusst die Unternehmenskultur die Prognosegenauigkeit?

Weil gute Prognosen nicht allein von Daten und Algorithmen abhängen. Anreizsysteme, Verhaltensweisen und Erwartungen innerhalb eines Unternehmens können sowohl die eingebrachten Zahlen als auch die zugrunde liegenden Annahmen beeinflussen. Beispielsweise können Vertriebsdruck oder unterschiedliche Ziele einzelner Abteilungen zu Verzerrungen in der Prognose führen. Eine höhere Prognosegenauigkeit erfordert deshalb nicht nur bessere Modelle und Daten, sondern auch eine enge funktionsübergreifende Zusammenarbeit und abgestimmte Unternehmensziele.

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