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dm-Kunden erwarten gefüllte Regale in den Märkten und eine rasche Zustellung ihrer Onlinebestellungen. Dem gerecht zu werden, wird in Zeiten von Polykrisen, gestörten globalen Lieferketten, Fachkräftemangel und steigenden Preisen eine immer größer werdende Herausforderung.
Wie managt man eine Supply Chain effizient unter diesen herausfordernden Bedingungen und der Komplexität eines Logistiknetzwerks, das allein in Deutschland mehr als 60 Standorte umfasst?
Wie sieht unsere Antwort auf Herausforderungen entlang der Supply Chain aus?
Bei dmTECH setzen wir auf smarte Prozesse und innovative Technologien. Unsere Vision ist es, einen digitalen Supply Chain Zwilling zu erschaffen (ähnlich wie unser Digitaler Filialzwilling) – eine digitale Repräsentation unserer physischen Lieferkette, von den Lieferanten bis zu den Kunden.
Dadurch erlangen wir mehr Transparenz über unsere Supply Chain und schaffen die Basis für eine fundiertere Entscheidungsfindung entlang der Lieferkette. Deskriptive Analysen, Simulationen und Optimierungen greifen auf diese Basis zurück und ermöglichen uns die Beantwortung von zentralen logistischen Fragestellungen.
Auf diese Weise tragen wir zu einer ökonomischeren, ökologischeren und sozialeren Supply Chain bei und unterstützen unsere Kollegen in den Märkten und den Verteilzentren jeden Tag aufs Neue dabei, für unsere Kunden den Unterschied zu machen.
Wie kommen wir an Daten für den digitalen Supply Chain Zwilling?
Die Grundlage für den digitalen Zwilling steckt schon im Namen: „Digits“ – Zahlen oder Ziffern zu Deutsch; im weiteren Sinne: Daten. Daten sind die Grundlage, um eine Supply Chain digital abzubilden. Wie kommen wir zu Daten und was tun wir mit ihnen?
Daten werden in allem generiert, was wir in Systemen – also digitalisiert – abbilden: Beispielsweise Einkaufsbelege im ERP-System oder ein elektronischer Lieferschein im Lagerverwaltungssystem. Auch Sensoren (IoT) oder RFID-Tags sind Datenquellen. Sammeln, speichern, konsolidieren und setzen wir diese Daten in Beziehung zueinander, haben wir die Grundlage für den digitalen Supply Chain Zwilling geschaffen.
Und nun? Der eigentliche Mehrwert liegt in der Nutzung der Daten.
Was haben Big Data, Künstliche Intelligenz und Machine Learning damit zu tun?
Die Gewinnung und Aufbereitung der Daten ist der erste Schritt zum Erfolg und beansprucht in der Regel die meiste Zeit. Danach besteht die Herausforderung darin, diese Daten korrekt zu nutzen, damit sie einen Mehrwert erzielen. Hierbei spielen Big Data, Künstliche Intelligenz und Machine Learning eine erhebliche Rolle. Die Menge an Daten, die entlang der Supply Chain erfasst werden, ist so groß und komplex, dass man von „Big Data“ spricht. Diese Datenmengen können nicht mehr manuell mit herkömmlichen Methoden verarbeitet werden und bedürfen der Nutzung weiterer Technologien. An dieser Stelle kommen Künstliche Intelligenz und Machine Learning zum Einsatz.
Die Use Cases entlang der Supply Chain sind äußerst vielfältig und gehen von der Vorhersage über die zukünftigen Abverkäufe in den dm-Märkten oder im Onlineshop hin zu Paketgrößenvorschlägen beim Verpacken von Online-Bestellungen bis zu strategischen Fragestellungen rund um die Weiterentwicklung unseres Logistiknetzwerks. Daher benötigen wir eine große Bandbreite unterschiedlicher Verfahren. Zum Beispiel nutzen wir unterschiedliche Klassifizierungsverfahren, automatisierte Muster- und Bilderkennungsverfahren sowie Forecasting Algorithmen.
Wie können die gewonnenen Ergebnisse operativ genutzt werden?
Nach der Erfassung und intelligenten Verarbeitung der Daten folgt die Phase der operativen Nutzung der Ergebnisse. Hierzu bedarf es der notwendigen Infrastruktur, die bereits bei der Datenerfassung und Speicherung mittels Data Warehouse beginnt, wobei Cloud-Services und Rechencluster eine wichtige Rolle spielen. Die Infrastruktur für einen Digitalen Zwilling entlang der gesamten Supply Chain ist äußerst mächtig.
Und nachdem die Daten erfolgreich erfasst, aufbereitet und mittels unterschiedlicher Verfahren verarbeitet wurden, müssen sie den operativen Endnutzern zur Analyse und Nutzung zur Verfügung gestellt werden. Dabei helfen Dashboards sowie unterschiedliche Analytics Tools.
Warum ist der Mensch der Schlüssel beim Digitalen Zwilling?
Den wohl wichtigsten Part im Gesamtprozess des Digitalen Supply Chain Zwillings bildet der Mensch. Denn die innovativste Technologie, Infrastruktur oder Algorithmen nützen nichts, wenn keine menschliche Expertise, Verhaltensmuster und Erfahrungen mit einfließen. Der Mensch bildet den wichtigsten Schlüssel in digitalen Technologien, um diese sinnvoll zu nutzen.
Der Digitale Supply Chain Zwilling ist kein einzelnes Produkt. Vielmehr verstehen wir darunter eine Vielzahl von unterschiedlichen Use Cases, die aggregiert gemeinsam unsere Supply Chain bei dm digital abbilden. Daher benötigen wir eine Vielzahl an Profilen und unterschiedlichen Expertisen, um diese Aufgaben zu bewältigen. So bedarf es zum einen dem fachlichen Logistik-Know How als auch der technischen Expertise, mit Daten zu arbeiten. Hierunter fallen beispielsweise die Profile des Data Engineers, Data Scientist, Data Analyst, IT-Consultants sowie Prozess- und Fachexperten entlang der Supply Chain.
Wir sind am Anfang einer spannenden, technologischen Reise und verfolgen visionäre Ziele – um jeden Tag aufs Neue das Einkaufserlebnis zu optimieren.