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Nach heutigem Stand werden Industrie-4.0-Technologien überwiegend innerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen eingesetzt. Ob Cloud-Computing, Big Data oder Künstliche Intelligenz – deutsche Unternehmen treiben die Entwicklung neuester Technologien hauptsächlich im Kontext der eigenen Produktion, Forschung oder allgemeiner interner Prozessoptimierung voran. Im Sinne einer ganzheitlichen Betrachtung sollten unternehmensübergreifende Initiativen jedoch nicht vernachlässigt werden. So sehen sich Unternehmen zunehmend neuen Herausforderungen ausgesetzt, von immer komplexerer Produktion bis hin zu globalem Wettbewerb und internationalen Wertschöpfungsketten. Gerade Disruptionen wie die COVID-19-Pandemie verdeutlichen, dass Agilität und Robustheit von Wertschöpfungsketten eine Grundvoraussetzung für den Unternehmenserfolg sind und die Supply-Chain-Resilienz in der aktuellen Zeit von großer Relevanz ist. Ziel dieser Veröffentlichung ist es, zu verdeutlichen, wie Industrie-4.0-Technologien in der Supply-Chain eingesetzt werden können, um die Resilienz zu steigern. Hierzu werden die bestehenden Herausforderungen, grundlegende Mechanismen der Resilienz, allgemeine Lösungsansätze sowie konkrete Technologien detailliert betrachtet.
Unternehmen sind mit einem zunehmend dynamischen Marktumfeld und komplexen Wertschöpfungsbeziehungen konfrontiert. Von besonderer Bedeutung ist die Sicherstellung effizienter und flexibler Prozesse und Abläufe entlang der gesamten Supply-Chain. Gerade im zwischenbetrieblichen Kontext müssen Entscheidungen möglichst schnell und richtig getroffen werden. Die Grundlagen für eine optimierte Entscheidungsfindung stellen die durchgängige Erfassung, Aufbereitung und gezielte Bereitstellung von Daten dar. Derzeit mangelt es innerhalb der Supply-Chains jedoch oft an der notwendigen Transparenz. In diesem Beitrag wird ein Konzept für ein Assistenzsystem zur Entscheidungsunterstützung auf Supply-Chain-Ebene vorgestellt.
Supply-Chain-Management 4.0
(2020)
Viele Unternehmen erhoffen sich enorme Wachstumschancen durch Digitalisierung, Vernetzung und neue Technologien. Daher ist der Reifegrad der Digitalisierung eines Unternehmens von besonderer Bedeutung, um den Status des Unternehmens zu überprüfen. Im Rahmen der acatech-Studie wurde ein Index entwickelt, um den Reifegrad von produzierenden Unternehmen zu bestimmen. Diese Bewertung berücksichtigt jedoch den Bereich des Lieferkettenmanagements nicht ausreichend. Infolgedessen müssen diesbezüglich weitere Merkmale entwickelt werden, um den Reifegrad der Digitalisierung innerhalb einer Lieferkette zu bestimmen. Der Schwerpunkt liegt auf Datenverarbeitung, Kommunikation, Schnittstellenarbeit und Sicherheit, Netzwerkzusammenarbeit und Änderungsmanagement.
Um in komplexen Wertschöpfungsnetzwerken und an der Schnittstelle zwischen Kunden und Lieferanten valide, datenbasierte Entscheidungen treffen zu können, muss eine hohe Datenqualität vorliegen. Dabei mangelt es oft an einem Datenqualitätsmanagement (DQM), das den konkreten Anwendungsfall und den überbetrieblichen Austausch berücksichtigt. Wir stellen ein universales Rahmenwerk für das überbetriebliche DQM vor, das Ziele, Prozesse, relevante Daten und Akteure erfasst und den Grundstein für eine ganzheitliche Datenqualitätsstrategie legt.
Die verarbeitende Industrie in Deutschland steht vor der Transformation von der bisher vorherrschenden ökonomisch orientierten Produktion hin zu einer nachhaltigen Produktion. Durch die Anpassung von Parametern der Produktionsplanung und -steuerung, wie z. B. der Losgröße durch u. a. die Konsolidierung von Transportaufwänden oder geringe Reinigungsaufwände, kann dabei eine nachhaltigere Produktion erreicht werden. Hierfür wurde mittels einer systematischen Methodik ein digitaler Schatten konzeptioniert, der eine nachhaltige Konfiguration von Losgrößen ermöglicht. Dafür erfolgen eine Aggregation von Daten aus verschiedenen Informationssystemen und die Simulation des Verhaltens eines Produktionssystems bei veränderten Losgrößen. Diese ermöglichen eine optimierte Auslegung der Losgröße, basierend auf ökonomischen und ökologischen Zielgrößen.
Durch die Globalisierung haben sich in den letzten Jahrzehnten überwiegend internationale und hochkomplexe Lieferketten entwickelt. Nationale und internationale Herausforderungen, wie beispielsweise der Brexit, die Corona-Pandemie, Handelskriege und Protektionismus oder auch verschiedene Naturkatastrophen haben in der Vergangenheit gezeigt, dass die Relevanz eines ganzheitlichen Supply-Chain-Risikomanagements durch den Anstieg der Komplexität in den Lieferketten stark gestiegen ist.
Zusammenarbeit verschiedener Supply-Chain-Partner und ein überbetrieblicher Datenaustausch stellen wesentliche Erfolgsfaktoren für Unternehmen in komplexen Netzwerken dar. Mangelnder Datenaustausch und daraus resultierende Informationsdefizite führen dagegen zu Problemen in Lieferketten. In diesem Beitrag wird ein Assistenzsystem zur Bewertung und Gestaltung von Offenheit und Vertrauen zwischen Supply-Chain-Partnern vorgestellt.
Die Globalisierung und der steigende Wettbewerbsdruck erfordern, dass Supply Chains heutzutage komplexe Anforderungen erfüllen. Dabei müssen sie gleichzeitig flexibel genug sein, um an kurzfristige Veränderungen angepasst werden zu können. Ein unternehmensübergreifender Datenaustausch ermöglicht den Akteuren durch schnelle Informationsweitergabe über auftretende Ereignisse entlang der Supply Chain, dynamisch auf aktuelle Gegebenheiten zu reagieren und dadurch hervorgerufene mögliche Schäden zu minimieren. Auch wenn viele Unternehmen mit der Bereitstellung von Daten noch zurückhaltend sind, gehen die Vorteile des Datenaustauschs weit über die Verkürzung der Reaktionszeit hinaus.
In recent years, the complexity of the management of supply chains has increased significantly due to the growing individualization of products and dynamics of the market environment. To remain competitive, ensuring efficient and flexible processes and procedures along the entire supply chain are of particular importance for companies. Especially in the inter-company context, decisions must be made as quickly and correctly as possible. To enable good decision-making processes data must be processed and provided in a targeted manner. Currently, however, the necessary transparency is often lacking within the supply chains. In this article, a software-based assistance system for decision support on supply chain level is presented that aims to increase the transparency and efficiency of the decision-making process. A concept for decision support on supply chain level is presented. This paper focuses on the conceptual linkage of relevant decisions and data. Therefore, indicators are identified and linked with the relevant decisions. Moreover, a suitable way of visualizing the identified indicators for each decision in a user-friendly manner is defined. These results are then used to implement the software tool.
Die andauernde Globalisierung stellt Unternehmen weiterhin vor erhebliche Herausforderungen. Während sich zum einen die Wettbewerbssituation verschärft, steigen zum anderen die Kundenansprüche. Um dem Kundenwunsch nach individuellen Produkten gerecht zu werden, differenzieren Unternehmen ihr Produktangebot. Gleichzeitig erlaubt die fortschreitende Vernetzung eine höhere Innovationsgeschwindigkeit, die u. a. eine Verkürzung der Produktlebenszyklen bewirkt. Dieser Anstieg an zeitgleich zu erbringenden Leistungen sorgt für immer komplexere Unternehmensprozesse und Wertschöpfungsketten. Auch die zunehmende Anzahl an Partnern und Dienstleistungen sowie deren beständiger Wechsel steigern die Komplexität und damit den Koordinationsbedarf in Supply-Chains. Dieser Aufwand nimmt dabei mit steigender Anzahl der Faktoren exponentiell zu. Darüber hinaus rufen die steigende Anzahl an IT-Systemen sowie deren Änderungsgeschwindigkeit hochkomplexe und dynamische Strukturen hervor. Insbesondere die wechselseitigen Beziehungen zwischen den genannten Einflussfaktoren führen zu einem intransparenten Gesamtsystem.