Die 5 wichtigsten Anwendungsfälle für die Analyse der Lieferkette in der Fertigung

Beginnen Sie mit diesen 5 Anwendungsfällen für Fertigungsanalysen in der Lieferkette

1. Produktionsanalysen zur Steigerung der betrieblichen Effizienz

Eine Reihe von Prozessen läuft parallel ab und erzeugt dabei eine enorme Datenmenge, von der Maschinenlaufzeit bis zur Anzahl der produzierten Einheiten. Werden all diese Informationen entkoppelt, analysiert und in einem System wieder zusammengeführt, können die Ergebnisse sehr aussagekräftig sein.

Maschinen und Anlagen laufen unter hoher Last über lange Zeiträume, und jede Störung kann die Produktion erheblich beeinträchtigen. Da ein reaktives Vorgehen nicht zielführend ist, können Produktionsleiter mithilfe von prädiktiven Analysesystemen Ausfälle frühzeitig erkennen und Stillstandszeiten vermeiden. Ein zunehmend verbreiteter Trend sind selbstkorrigierende Maschinen, die warnen, sobald ein bestimmter Schwellenwert erreicht ist.

Daten zur Maschinenauslastung und -effektivität können zu wichtigen Erkenntnissen führen, wie zum Beispiel

• Die durchschnittliche Laufzeit jeder Maschine und die Gründe für etwaige Abweichungen vom Zeitplan(menschliches Versagen, Rohstoffknappheit, technische Probleme usw.).
• Vorausschauende Anlagenwartung– hierbei werden IoT-Daten von Sensoren erfasst und analysiert, um Schwachstellen zu identifizieren und die Maschineneffizienz zu verbessern.
• Überwachen und prognostizieren Sie dieQualität von Warenauf Basis von Maschinensensoren, Qualitätskontrollkarten und mehr.

Diese Maßnahmen können sich positiv auswirken, indem sie die Wartungskosten senken, die Maschineneffizienz und -zuverlässigkeit verbessern und vieles mehr. Schätzungen zufolge hatdie vorausschauende Wartungdas Potenzial, die Wartungskosten um 19 % zu reduzieren.

Neben der Fertigungslinie beschränkt sich der Einsatz von Analysen häufig auf die Lageroptimierung und die Vorwärtslogistik. Bei der wiederholten Durchführungvon Analysen der Rückwärtslogistikhaben Unternehmen jedoch verborgene Erkenntnisse über versunkene Kosten und Ineffizienzen aufgedeckt, die bei bestimmten Aktivitäten entstehen.

Die Analyse von Retouren liefert Erkenntnisse darüber, in welcher Produktionsphase die meisten fehlerhaften Teile oder Endprodukte entstehen. Dadurch lassen sich Verluste durch Kundenunzufriedenheit sowie die damit verbundenen Herstellungskosten vermeiden. Darüber hinaus trägt sie zur Optimierung bestehender Prozesse und zur Aktualisierung der Lieferantenbewertung bei.

Fortschrittliche Datenanalyse in der Fertigungmaximiert die betriebliche Effizienz durch drei Schlüsselanwendungen: Vorausschauende Anlagenwartung, Ertrags-/Durchsatzanalyse und Optimierung der Lieferkette mit fortschrittlicher Modellierung.

2. Lieferkettenanalyse und Risikomanagement

Es gibt verschiedene Bereiche im Supply-Chain-Management, in denen Datenanalysen eine wertvolle Hilfe sein können.

Lieferanten und Hersteller haben nun die Möglichkeit, ihre Produktionsdaten mit Partnern und Kunden zu teilen, um Transparenz zu schaffen und Vertrauen aufzubauen. So kann der Hersteller genau sehen, ob es beim Lieferanten zu Produktionsverzögerungen kommt und zusätzliche Lieferzeiten vermeiden. Gleichzeitig können die Lieferanten solchen Zwischenfällen vorbeugen und ihre Produktionskapazitäten entsprechend anpassen.

Ein Bericht des Weltwirtschaftsforums schätzt den potenziellen Wert des Datenaustauschs auf über 100 Milliarden US-Dollar. Im Fokus steht dabei die Optimierung von Fertigungsprozessen auf Basis bewährter Verfahren. Zu den fünf wichtigsten Anwendungsbereichen zählen: die Verbesserung der Anlagenoptimierung, die Verfolgung von Produkten entlang der Wertschöpfungskette, die Nachverfolgung von Prozessbedingungen, der Austausch digitaler Produktmerkmale und die Herkunftsprüfung.

Durch eine bessere Transparenz der Lieferantenqualität und ihrer sonstigen Leistungskennzahlen können Hersteller:

• Sie sollen einen klaren Überblick über ihr Lieferantenportfolio haben und bei Lieferantenvertragsverhandlungen über aussagekräftige Daten verfügen sowiedie Zusammenarbeit mit ihren Lieferanten verbessern.
• Um die Produktkonsistenz zu gewährleisten , werden wichtige Qualitätskennzahlen wie Maßgenauigkeit und Materialzusammensetzung chargen- und lieferantenübergreifend überwacht.
• Anomalieerkennung zur Identifizierung von Lieferanten mit höheren Fehlerraten, um gemeinsam Verbesserungspläne zu erarbeiten.
• Führen Sie eine Lieferantenbewertung anhand wichtiger Kennzahlen wie Qualität, Kosten und Lieferzeiten durch, um bessere Verträge auszuhandeln.

Obwohl das Lieferantenmanagement ein wesentlicher Bestandteil jeder Supply-Chain-Analytics-Lösung ist, gibt es eine Vielzahl von KPIs, die verfolgt werden können. Bei Interesse finden Sie hier weitere Beschaffungs-KPIs .

Die Verfügbarkeit von Produktions- und Qualitätsinformationen der Lieferanten liefert alle notwendigen Erkenntnisse für ein besseres Risikomanagement. Lieferantenabhängigkeiten sind quantifizierbar, und durch die zeitnahe Analyse dieser Informationen kann der Hersteller faktenbasierte Entscheidungen für das strategische Risikomanagement treffen. Sehen Sie sich an, welche Faktoren die Lieferketten der Hersteller am stärksten beeinflusst haben:

Quelle: Deloitte

Durch die Zuordnung solcher Verzögerungen zu Ihrer Lieferkette und die Bearbeitung der kontrollierbaren Maßnahmen wie Engpässe, eingeschränkte Lieferkettennetzwerke, Überbestände usw. können Datenanalysen und Effizienzsteigerungen in der Fertigung miteinander verknüpft werden.

3. Bedarfsplanung und -prognose

Hersteller produzieren nicht nur für ihre Bestandskunden, sondern auch für die erwartete zukünftige Nachfrage.Die Bedarfsprognoseist entscheidend, da sie eine optimale Produktionskapazität aufzeigt und somit den Unterschied zwischen starken Umsätzen und einem Lager voller unverkaufter Ware ausmachen kann.

Traditionell basieren Prognosen auf historischen Werten der Vorjahre und nicht auf aussagekräftigeren, zukunftsorientierten Daten. Durch die Kombination vorhandener Daten mit prädiktiver Analytik in der Fertigung lässt sich eine präzisere Vorhersage von Kauftrends, Saisonalität, Moden und potenziellen Störungen erstellen, wodurch sich Unternehmen einen signifikanten Wettbewerbsvorteil verschaffen können.

Darüber hinaus können Unternehmen mit Bedarfsprognosen als Input die Bedarfsplanung durchführen, indem sie Markt- und Wettbewerbsdaten sowie die Auslastung der Produktionslinien, d. h. dieuneingeschränkte und eingeschränkte Nachfrage, einbeziehen. Dies führt zu einer besseren Vertriebs- und Betriebsplanung,einem intelligenteren Risikomanagementund geringeren Kosten durch den Zugang zu Lagerkapazitäten.

Bedarfsplanung und Bedarfsprognose verhalten sich wie Yin und Yang im S&OP-Prozess – das eine ist die Grundlage für das andere. Obwohl die Bedarfsplanung weiterhin höchste Priorität hat, versuchen Führungskräfte in der Lieferkette bereits, weitere KI-Anwendungsfälle in der Fertigung zu nutzen. Einige davon sind:

Neben diesen Beispielen für Fertigungsanalysen gibt es noch weitere Anwendungsfälle:

Kapazitätsplanung:Festlegung der Kapazität und der optimalen Produktionsmenge für jeden Produktionszyklus auf Basis von Technologie und Humankapital für einen bestimmten Zeitraum. Zu berücksichtigen sind: Kapazität, Absatzprognosen und parallele Produktionspläne.

- Nachfrage nach neuen Produkten:Prognostizieren Sie die potenzielle Nachfrage nach neuen Produkten auf Basis von Marktforschung und historischen Daten und minimieren Sie Risiken im Vorfeld.

- Preis- und Marketingstrategien:Um fundierte Preisstrategien zu entwickeln, indem man die Marktnachfrage, die Preise der Wettbewerber oder Nachfrageschwankungen in Echtzeit berücksichtigt.

Durch die Einbindung der täglichen Fertigungsdaten können dieBI-Analyse-Dashboards ein klares Bild der tatsächlichen Anzahl der im Vergleich zum Berichtsmonat hergestellten Einheiten in jeder Produktionseinheit zeichnen. Dies erleichtert es den Beteiligten, den Arbeitsablauf zu optimieren und sich auf die erforderlichen Bereiche zu konzentrieren.

4. Bestandsanalysen für ein intelligenteres Bestandsmanagement

Angesichts stetig wachsender Artikelanzahlen, begrenzter Regalfläche, massivem Wettbewerb und geringen Margen stehen Hersteller permanent unter Druck. Daher müssen sie sicherstellen, dass sie auf allen Ebenen – vom Lager bis zum Verkaufsregal – über die richtigen Lagerbestände verfügen. Wir haben bereits darüber gesprochen, wie der Austausch von Daten Synergien im Wertschöpfungsprozess schaffen kann – dies gilt auch für die Bestandsverwaltung, da die Verfolgung von Produkten entlang der Wertschöpfungskette ein potenzielles Einsparpotenzial von rund40 Milliarden US-Dollarbirgt.

Darüber hinaus trägt es zu echter End-to-End-Transparenz und mehr Transparenz bei. Je nach Anzahl der teilnehmenden Unternehmen lassen sich neue Bestandsmodelle erstellen, die sich leicht analysieren lassen.

Zu den verschiedenen Arten von Diagnoseverfahrenzur Bestandsanalysein der Fertigungsindustrie gehören:

• ABC-Analyse– Der Lagerbestand wird anhand von Kategorien klassifiziert, die auf dem Verbrauchswert und dem Beitrag zum Gewinn basieren.
• HML-Analyse– Die Lagerbestände werden nach Kosten klassifiziert.
• VED-Analyse– Das Inventar wird auf Basis der Wahrnehmung und Erfahrung der Nutzer klassifiziert.
• SDE-Analyse– Klassifizierung basierend auf Lagerverfügbarkeit und Lieferzeit.
• Bestandsalterungsanalyse– Klassifizierung nach dem Alter des Bestands

Darüber hinaus können Hersteller auf Anwendungsfälle der prädiktiven Analytik in der Lieferkette zurückgreifen, wie z. B. kollaboratives Filtern, kausale Inferenz, Szenarioplanung, neuronale Netze, multivariate Regressionsmodelle, Techniken zur Nachfragesteuerung und exponentielle Glättung für kurzfristige Prognosen, um Rückschlüsse zu ziehen und Daten für die Zukunft vorherzusagen.

Hersteller müssen mit einer Vielzahl von Lieferanten und Vertriebspartnern zusammenarbeiten, um verschiedene Teile oder Fertigprodukte zu beschaffen oder zu vertreiben. Es ist daher unerlässlich, die damit verbundenen Kosten und die Rentabilität im Blick zu behalten. Eine Kostenanalyselösung, die alle Informationen auf einer zentralen Plattform integriert und umsetzbare Erkenntnisse liefert, kann die Effizienz dieser Prozesse deutlich steigern.

5. Kosten- und Gemeinkostenverfolgung mit Analysetools

Wenn Hersteller mit Lieferanten und Vertriebspartnern zusammenarbeiten, um Teile oder Fertigprodukte zu beschaffen oder zu vertreiben, entstehen zahlreiche Kosten. Es ist daher sehr wichtig, diese Kosten und die Rentabilitätskennzahlen im Blick zu behalten.

Eine Kosten- undAusgabenanalyselösung, die alle Informationen auf einer einzigen Plattform integriert und es ermöglicht, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, kann die Effizienz dieser Aktivitäten erheblich steigern.

Die Kosten pro Einheit eines Artikels im Blick zu behalten, ist für einen Produktionsleiter wichtig, da siesich aufPreisentscheidungen und Werbeaktionenauswirkt. Zur Berechnung werden Daten zu Kosten wie den folgenden benötigt:

• Direkte Arbeitskosten & Direkte Materialkosten (die Kosten der verwendeten Rohstoffe)
• Gemeinkosten (Miete und Nebenkosten)
• zugeordnete Kosten für Ausrüstung und Maschinen (Abschreibung)
• Lizenzen und Genehmigungen
• Verpackungs- und Versandkosten
• Kosten der in der Produktion verlorenen Materialien (Abfall und Ausschuss)
• F&E-Kosten

Der Einsatz einer BI-Lösung für Reporting und Visualisierung kann das Risiko deutlich reduzieren und rechtzeitige Korrekturen ermöglichen.

Überhöhte Gemeinkosten können die Rentabilität der Fertigung erheblich beeinträchtigen. Um diese Kosten wirklich zu kontrollieren und transparent zu gestalten, sind vernetzte Datenquellen und fortschrittliche Analysefunktionen erforderlich. Die Lohnkosten machen einen Großteil der Gemeinkosten aus. Daher ist es entscheidend, nicht nur Stellenbeschreibungen und Löhne bestimmten Prozessen, sondern auch den einzelnen Mitarbeitern zuzuordnen. Mitarbeiterausweise können mithilfe von Sensoren in der Produktionshalle erfasst werden. Diese Daten lassen sich analysieren, um die genauen Kosten jeder einzelnen Aufgabe in einem Prozess bis auf die Ebene der einzelnen Mitarbeiter aufzuschlüsseln. Wir beobachten eine zunehmende Verbreitung dieserintelligenten IoT-Geräte in den FabrikenDie

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