Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Im heutigen schnelllebigen Markt ist die Optimierung der Lieferkette für Konsumgüter wichtiger denn je. Unser neuester Blogbeitrag zeigt, wie autonome Lieferkettenplanung mithilfe von KI und ML die Effizienz und Reaktionsfähigkeit im Konsumgütersektor revolutioniert. Erfahren Sie, wie der Einsatz dieser Technologien die Genauigkeit erhöht, Kosten senkt und die Nachhaltigkeit fördert. Tauchen Sie ein und entdecken Sie die Zukunft der Wertschöpfungskette in der Konsumgüterindustrie!
Die Konsumgüterunternehmen befinden sich an einem Wendepunkt und müssen ihre Planungssysteme weiterentwickeln, um sich an die veränderten Gegebenheiten anzupassen.
Die anhaltende Krise hat viele Konsumgüterunternehmen schwer getroffen. Gründe hierfür sind unter anderem steigende Rohstoffkosten, Unsicherheiten bei den Lieferanten, zunehmende Lagerbestände und unvorhersehbare Nachfrageentwicklungen. Diese Herausforderungen, verstärkt durch globale Störungen wie geopolitische Verschiebungen, regulatorische Änderungen und Naturkatastrophen, gefährden weiterhin Umsatzwachstum und Rentabilität.
Herkömmliche Methoden der Lieferkettenplanung, die sich stark auf historische Daten stützen, erweisen sich angesichts dieser Komplexität als unzureichend. Sie vernachlässigen häufig zukunftsorientierte externe Faktoren, was es Konsumgüterunternehmen erschwert, sich schnell an veränderte Verbrauchergewohnheiten anzupassen, wie beispielsweise die Verlagerung vom stationären Handel zum Online-Shopping oder die Produktionsausweitung zur Deckung plötzlicher Nachfragespitzen.
Laut der McKinsey-Studie „CPG Asia Survey“ setzen rund 80 % der Konsumgüterunternehmen weiterhin auf traditionelle oder kollaborative Vertriebs- und Produktionsplanungsprozesse (S&OP) mit begrenzter Echtzeit-Entscheidungsfindung und Automatisierung. Dieser Ansatz erfordert die direkte Einbindung von COOs und operativen Teams, um die Abhängigkeiten zwischen den Systemen zu managen, was häufig zu Verzögerungen durch manuelle Eingriffe führt. Autonome Lieferkettenplanung bietet eine Lösung für diese Herausforderungen, indem sie schnellere und effizientere Entscheidungen ermöglicht.
Quelle: McKinsey – Autonome Lieferkette
Autonome Planung ist ein kontinuierlicher, geschlossener Planungsansatz, der auf einer vollautomatisierten Technologieplattform basiert und Echtzeitprozesse optimiert. Für große, komplexe Organisationen trägt die autonome Planung dazu bei, dass Lieferkettenlösungen in volatilen Umfeldern effektiver funktionieren und weniger direkte menschliche Aufsicht und Entscheidungsfindung erfordern. Sie kombiniert Big Data und fortschrittliche Analysen in jedem Schritt des Lieferkettenplanungsprozesses.
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eBook herunterladen Der autonome Planungsprozess der Lieferkette nutzt fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen. Er ermöglicht die Auswertung von Millionen von Datenpunkten und die Generierung von Erkenntnissen daraus.
Unternehmen werden das aktuelle und historische Angebot und die Nachfrage besser verstehen, um die beste Vorgehensweise zu bestimmen, mit der sie unabhängig von den Marktbedingungen mit den Kundenwünschen Schritt halten können.
Obwohl autonome Planung vollständig auf Technologie basiert, benötigt sie mehr als Software und Hardware. Denn sie erfordert einen Wandel in der Arbeitsweise von Organisationen, der auf einer Reihe grundlegender Prinzipien beruht:
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Sprechen Sie mit unseren CPG-Experten Obwohl autonome Planung vollständig auf Technologie basiert, benötigt sie mehr als Software und Hardware. Denn sie erfordert einen Wandel in der Arbeitsweise von Organisationen, der auf einer Reihe grundlegender Prinzipien beruht:
- Verringerter menschlicher Aufwand durch die Automatisierung der meisten Prozesse; manuelle Eingriffe sind nur noch bei Ausnahmen und besonderen Umständen erforderlich.
- Setzen Sie auf fortschrittliche, integrierte CPG-Analysen entlang der gesamten Lieferkette und gehen Sie über die Standardfunktionalität von Software für einzelne Prozesse hinaus, um eine explizite Verbindung von Bedarfsprognosen und Bestellungen zum Produktionsplan herzustellen.
- Weg von strukturierten Planungsprozessen, die typischerweise langsam, reaktiv und starr sind, hin zu einem flexibleren Ansatz, der auf kontinuierlichen und funktionsübergreifenden Kontaktpunkten basiert und Echtzeitinformationen proaktiv integrieren kann.
- Die organisatorische Kapazität zur Weiterentwicklung wird durch die Erprobung neuer Anwendungsfälle, das Lernen aus Erfahrungen und den Aufbau von Daten- und Analysekompetenzen gestärkt .
Da die autonome Lieferkettenplanung so umfassend ist, führt sie zu einer verbesserten Leistung in einer Reihe von Prozessen entlang der gesamten globalen Lieferkette.
- Verbesserte Servicequalität – Indem Unternehmen die Variabilität der zukünftigen Nachfrage durch Prognosen besser verstehen und erfassen, können sie das Verbraucherverhalten genauer vorhersagen und die Nachfrage mit größerer Sicherheit befriedigen.
- Optimierte Lagerhaltung – Die Lagerbestände können um 10 bis 20 Prozent gesenkt werden, was oft mit einem entsprechenden Rückgang der Lagerkosten einhergeht, während gleichzeitig die erforderlichen Servicelevels eingehalten werden.
- Verbesserte Planungseffizienz – Die automatisierte Ausführung stattet Unternehmen mit einem robusten Werkzeug aus, das es Bedarfsplanern ermöglicht, sich auf komplexere Fragestellungen zu konzentrieren und die organisatorische Effizienz zu steigern.
So wie wir bereits erfolgreiche Anwendungen autonomer Systeme in der Luftfahrt, der Automobilindustrie und anderen Transportmitteln gesehen haben, erleben wir sie heute auch erfolgreich bei Konsumgütern. Warum? Unternehmen haben in puncto Vernetzung, der Fähigkeit, präzise Daten nahe der Quelle zu erfassen und zu speichern, sowie der Verfügbarkeit von maschinellem Lernen und fortschrittlichen Modellierungstechniken zur Auswertung dieser Daten einen hohen Reifegrad erreicht.
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Erhalten Sie Einblicke Darüber hinaus ermöglichen flexible Rechenarchitekturen das Lernen komplexer Modelle in leistungsstarken Cloud-Computing-Umgebungen, während sie am „Edge“ eingesetzt werden, was zu einer schnellen Systembeeinflussung mit geringer Latenz führt.
Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle für autonome Lieferketten, die Konsumgüterhersteller implementieren können, um die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Flexibilität zu erhöhen. Hier einige Beispiele:
| Bedarfsprognose | Durch die Nutzung historischer Verkaufsdaten und maschineller Lernalgorithmen zur Prognose der zukünftigen Produktnachfrage wird eine bessere Bestandsverwaltung und Produktionsplanung ermöglicht. |
| Bestellmanagement | Die Automatisierung des Prozesses der Erstellung, des Versands und der Nachverfolgung von Bestellungen kann dazu beitragen, Fehler zu reduzieren und die Beziehungen zu Lieferanten zu verbessern. |
| Vorausschauendes Bestandsmanagement | Nutzung von Daten aus Vertrieb, Kundenverhalten und Logistik zur Prognose des Lagerbedarfs und zur Automatisierung der Nachbestellung. |
| Verkehrsplanung | Durch den Einsatz von Optimierungsalgorithmen zur Planung der effizientesten Routen und Zeitpläne für den Transport von Produkten können die Logistikkosten gesenkt und die Lieferzeiten verbessert werden. |
| Produktionsplanung | Mit fortschrittlichen Planungs- und Steuerungssystemen zur Optimierung des Produktionsprozesses und zur Sicherstellung der termingerechten Lieferung der Produkte, was zur Steigerung der Effizienz und zur Reduzierung von Abfall beitragen kann. |
| Qualitätskontrolle | Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und sensorgestützten Technologien zur automatischen Überwachung und Steuerung der Produktqualität während der Produktion kann die Produktqualität verbessert und die Fehlerquote reduziert werden. |
| Vorausschauende Wartung | Einbettung von Sensordaten und maschinellem Lernen zur Vorhersage von Geräteausfällen, Planung von Wartungsarbeiten und Reduzierung von Ausfallzeiten. |
| Autonome Roboter im Lager | Durch den Einsatz autonomer Roboter zur Verbesserung der Lagerabläufe können diese sich im Lager bewegen, Bestellungen kommissionieren, verpacken und versenden. |
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Herunterladen Daher können sich die Lieferketten von Konsumgütern im gegenwärtigen komplexen und volatilen Umfeld nicht länger auf traditionelle Planungsprozesse verlassen. Stattdessen sollten sie nach einer klaren Chance suchen, ihre finanzielle und operative Leistungsfähigkeit durch die Implementierung autonomer Planung im Rahmen der gesamten Lieferkettenanalyse zu verbessern.
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