Der WLAN-fähige Staubsaugerroboter von Xiaomi bietet ein breites Spektrum an Funktionen: Er erinnert Sie aufgrund vergangener Interaktionen daran, wann es an der Zeit ist, Ihr Zuhause zu reinigen, gibt Hinweise für den Austausch von Komponenten und warnt rechtzeitig vor anstehenden Wartungsarbeiten, um mögliche Betriebsstörungen zu vermeiden. Dieses Basismodell ist für ca. 250 Euro erhältlich und steht in direktem Wettbewerb mit Geräten wie dem Roomba. Die innovative Intelligenz dieses Geräts übertrifft bei Weitem unsere früheren Vorstellungen zu Anfang des Jahrtausends und demonstriert eindrucksvoll die fortschrittlichen Möglichkeiten der IoT-Technologie.
Ein ähnliches Paradigma prägt viele Bereiche: Algorithmen, die zukünftige Ereignisse vorhersehen und das Leben deutlich vereinfachen. Im Bereich des Supply Chain Managements genügt es heute nicht mehr, lediglich auf reaktive Strategien zu setzen. Erfolgreich zu sein erfordert vielmehr einen prädiktiven Ansatz, der sowohl Herausforderungen als auch Chancen frühzeitig erkennt. Die Implementierung von vorausschauender Analytik im Supply Chain Management ist entscheidend. Laut einem Bericht von MarketsandMarkets wird die weltweite Marktgröße für prädiktive Analytik bis 2025 voraussichtlich 23,9 Milliarden Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 21,5 % entspricht.
Die aktuelle Realität zeugt davon, dass KI, IoT und maschinelles Lernen die Regeln neu schreiben – wir befinden uns nicht mehr im digitalen Zeitalter, sondern im Informationszeitalter. Dies ist eine Ära, in der Informationen und Daten, in ihrem Kern aus Bits und Bytes bestehend, den Ton angeben. In diesem Zusammenhang untersucht dieser Artikel, wie die Verknüpfung von Internet-of-Things (IoT)-Technologie mit prädiktiver Analytik die Landschaft des Supply Chain Managements neu gestaltet. Unternehmen können durch die Nutzung von Echtzeitdaten und fortschrittlicher Analytik ihre Abläufe optimieren, Kosten senken und die Gesamteffizienz steigern.
Prädiktive Analytik und IoT im Supply Chain Management
Prädiktive Analytik spielt eine zentrale Rolle bei der Vorhersage zukünftiger Trends und der Feinabstimmung von Lieferkettenprozessen. In dieser dynamischen Umgebung ist proaktives Denken und Planen von entscheidender Bedeutung. Die Vielzahl an variablen und unvorhersehbaren Faktoren kann die Geschäftswelt schnell durcheinanderbringen. Durch den gezielten Einsatz prädiktiver Analytik in der Lieferkette können Unternehmen heute einen strategischen Vorsprung erlangen.
Durch die intelligente Nutzung historischer und aktueller Daten sind Unternehmen in der Lage, Nachfrageschwankungen frühzeitig zu erkennen, potenzielle Engpässe zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass Unternehmen nicht nur ihre eigenen Daten nutzen, sondern auch auf die ihrer Wettbewerber und Lieferanten zugreifen können, insbesondere wenn ähnliche Softwarelösungen und somit Datenpunkte verwendet werden.
Gemäß einer Studie von Deloitte betrachten 65 % der Führungskräfte im Bereich Supply Chain prädiktive Analytik als entscheidend für den zukünftigen Erfolg ihrer Unternehmen. Sie sind überzeugt, dass diese digitale Innovation nicht nur zukünftig, sondern bereits heute maßgeblich die Art und Weise beeinflusst, wie Geschäfte getätigt werden. Daher hat sich das Internet der Dinge (IoT) als eine grundlegende Technologie etabliert, die physische Geräte und Sensoren miteinander verbindet, um umfangreiche Daten entlang der Lieferkette zu erfassen. Die Verknüpfung von prädiktiver Analytik und IoT stellt eine kraftvolle Synergie dar, die Unternehmen ermöglicht, tiefgreifende Einblicke zu gewinnen und operative Exzellenz zu fördern.
Der Aufstieg der prädiktiven Analytik in der Lieferkette
Über viele Jahrzehnte und sogar Jahrhunderte hinweg verließen sich Unternehmen hauptsächlich auf manuelle Methoden und grundlegende statistische Techniken, um vorherzusagen, wie sich das umgebende Ökosystem, in dem sie operierten, auf Veränderungen reagieren würde. Diese Methoden waren arbeitsintensiv und konnten oft die komplexen Dynamiken der Lieferkette nicht angemessen bewältigen.
Mit dem Aufkommen von Computern in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts änderte sich dies grundlegend. Deren Einführung ermöglichte es Unternehmen, große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Berechnungen durchzuführen. Frühe Nutzer von Systemen wie Enterprise Resource Planning (ERP) erlebten einen dramatischen Anstieg der Effizienz ihrer Lieferketten. In diesen Anfangsjahren begannen Technologien, sich weiterzuentwickeln, was zu präziseren und granulareren Vorhersagemodellen führte.
Der Durchbruch in der prädiktiven Analytik innerhalb der Lieferkette erfolgte mit das Zusammentreffen von Big Data und dem Aufstieg des Cloud Computing, begleitet von der Einführung von Algorithmen des maschinellen Lernens und der IoT-Technologie. Innerhalb weniger Jahre haben wir mehr Fortschritte bei Vorhersagen in der Lieferkette gemacht als in der gesamten Menschheitsgeschichte zuvor.
Was ist prädiktive Analytik in Lieferketten?
Prädiktive Analytik nutzt statistische Algorithmen und maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Diese Techniken helfen dabei, potenzielle Störungen zu identifizieren, proaktive Entscheidungen zu treffen und wertvolle Einblicke in den Betrieb zu gewinnen.
Laut einer Umfrage von Forbes Insights und EY sind sich 86 % der Führungskräfte einig, dass prädiktive Analytik für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit ihres Unternehmens von entscheidender Bedeutung ist.
Die Bedeutung der prädiktiven Analytik für die Optimierung der Lieferkette
Prädiktive Analytik steigert die Effizienz, Transparenz und Reaktionsfähigkeit in der Lieferkette, indem sie Muster erkennt, Risiken mindert und die Ressourcenallokation optimiert. Eine Studie von McKinsey & Company zeigt beispielsweise, dass Unternehmen, die prädiktive Analytik in ihren Lieferketten einsetzen, eine Senkung der Bestandskosten um 15-20 % verzeichnen konnten.
Wie funktioniert prädiktive Analytik in der Lieferkette?
Das Internet der Dinge (IoT) bildet das Rückgrat der prädiktiven Analytik, während im übertragenen Sinn das Cloud Computing ihre Muskeln und die IoT-Geräte ihre Sehnen darstellen.
IoT-Geräte und Sensoren wurden gezielt entwickelt, um Echtzeitdaten zu erfassen, und bilden somit die Grundlage für eine präzise prädiktive Analytik. Diese Daten werden über WLAN- oder 5G-Antennen an einen Cloud-Computing-Mainframe übertragen, der sie mithilfe kontinuierlich verbesserter Algorithmen analysiert und interpretiert. Die fortlaufende Weiterentwicklung der Algorithmen ist von entscheidender Bedeutung, um genauere Vorhersagen zu treffen und sich weiter zu optimieren.
Durch die Überwachung bedeutender Kennzahlen wie Bestandsniveaus, Transportrouten und Gerätestatus ermöglicht das IoT proaktive Entscheidungen und die Optimierung des Betriebsablaufs.
Verbesserung der prädiktiven Analytik in der Lieferkette durch IoT
Lassen Sie uns nun untersuchen, wie das IoT – und prädiktive Analytik für Lieferketten – Unternehmen auf praktischer Ebene helfen kann.
Bedarfsvorhersage und Bestandsmanagement
Die Integration von IoT-Daten in prädiktive Modelle ermöglicht es Unternehmen im Wesentlichen, die Nachfrage genau vorherzusagen und ihren Lagerbestand zu optimieren. Dadurch können Lagerkosten gesenkt und Fehlbestände minimiert werden. Gemäß einem Bericht von Gartner geht man davon aus, dass 50 % der weltweit führenden Unternehmen in Echtzeit-Plattformen für Transporttransparenz investiert haben, was zu einer Verbesserung der Lieferleistung um bis zu 30 % führen kann.
Optimierung der Routenplanung und Lieferzeiten
Die Software berücksichtigt nicht nur interne Unternehmensdaten, sondern auch eine Vielzahl anderer Datenpunkte, einschließlich Daten von Wettbewerbern, Lieferanten, nationalen Wetterdiensten sowie von Plattformen wie Google Maps mit ihren Verkehrsdaten. Tausende verschiedene Datenpunkte werden analysiert. Durch die Auswertung von IoT-generierten Daten zu Transportrouten, Wetterbedingungen und Verkehrsmustern können Unternehmen ihre Lieferpläne optimieren. Auf diese Weise können sie die Transitzeiten verkürzen und die Kundenzufriedenheit steigern. Darüber hinaus trägt dies zur Kosteneffizienz bei, da Unternehmen durch vorausschauende Planung die Ausgaben für Treibstoff und andere Liefernebenkosten reduzieren können.
Antizipation von Geräteausfällen und Wartungsbedarf
Gemäß IBM kann vorausschauende Wartung die Wartungskosten um bis zu 25 % und ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 75 % reduzieren. In Lieferketten nutzt prädiktive Analytik letztendlich IoT-Daten, um Geräteausfälle vorherzusagen und proaktive Wartungen zu planen. Dies gewährleistet einen kontinuierlichen Betrieb und minimiert Ausfallzeiten. Wie im Beispiel des Staubsaugerroboters von Xiaomi zu Beginn dieses Artikels liefert die Software – basierend auf Branchenstandards und anderen Statistiken – Hinweise, wann Wartungsarbeiten erforderlich sind, wann ein Teil ausgetauscht werden muss oder wann eine technische Aufrüstung ratsam ist.
Prädiktive Analytik in Lieferketten und Sie
Die Integration von IoT mit prädiktiver Analytik in die Lieferkette bietet beispiellose Möglichkeiten zur Optimierung und Innovation. Sie stärkt die Wettbewerbsfähigkeit, macht Unternehmen agiler und hält sie stets auf dem neuesten Stand. Diese Integration hilft dabei, überflüssige Prozesse zu eliminieren und Unternehmen in einem dynamischen Umfeld so zu führen, dass sie kontinuierlich an der Spitze des Wandels stehen. Angesichts der zunehmenden Komplexität und Vernetzung von Lieferketten ist der Einsatz prädiktiver Analytik auf Basis von IoT von entscheidender Bedeutung. Indem Unternehmen diese transformative Technologie nutzen, können sie Unsicherheiten bewältigen, Chancen ergreifen und nachhaltiges Wachstum im digitalen Zeitalter vorantreiben. Es ist an der Zeit, die Potenziale des IoT für fortschrittliche prädiktive Analytik in der Lieferkette zu erschließen und das volle Potenzial der Lieferketten der Zukunft zu realisieren.
