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Die Individualisierung der Produkte treiben die Digitalisierung der Geschäftsprozesse und die Transparenz der Supply Chain in immer neue Höhen. Wird die Komplexität nicht umfassend beherrscht, hat diese auch ihren Preis. Franz Hero, Senior Vice President Supply Chain and Logistics Development bei SAP SE (Walldorf), spricht über aktuelle Trends in den Versorgungsnetzwerken.

Herr Hero, was bewegt die Logistikbranche und die Lieferanten?
Das Bedürfnis, Waren von A nach B zu transportieren, ist so alt wie die Menschheit, doch findet dies inzwischen in großem Stile auf globaler Ebene statt. Folglich befindet sich Supply Chain Management mitten drin in der Globalisierung unter dem Eindruck von Netzwerken.
Sharing Economy, hinlänglich bekannt aus dem privaten Bereich, begegnet uns jetzt auch in der Business-Welt: Durch das Teilen von Ressourcen und Kapazitäten wird die Aufgabenteilung zwischen den Betrieben immer anspruchsvoller. Das Austauschen von Informationen wird immer wichtiger, weil nur so die Supply Chain weiter optimiert werden kann. Die IT-Industrie ist gefordert, Plattform-Lösungen zu Verfügung zu stellen, um beispielsweise Capacity Matching innerhalb der Supply Chain in Logistik-Netzwerkverbünden etablieren zu können, mit der Maßgabe, über alle Instanzen hinweg Sichtbarkeit herzustellen. Es geht um Fragen, wie: Wo sind meine Transporte mit welcher Fracht gerade? Mit welchen Auswirkungen muss ich rechnen, wenn bestimmte Liefertermine nicht eingehalten werden können? Auf die Produktion? Auf den Kundenservice?

Ich fasse also zusammen: Die ersten von Ihnen genannten Trends sind Globalisierung, Sharing Economy und Netzwerkbildung.
Richtig. Ein weiteres großes Thema ist die Individualisierung der Produkte. Wir bewegen uns immer weiter in Richtung Losgröße 1. Geht man zum Discounter, kann man sich vor Auswahl von Produkten wie Shampoos nicht mehr retten. Die Produkte werden immer mehr auf bestimmte Zielgruppensegmente abgestimmt – aber mehr Verkaufsfläche gibt es ja deswegen nicht. Die Austauschzyklen müssen folglich viel schneller werden. Inzwischen wird täglich nachgefüllt, manchmal sogar mehrmals während einer Öffnungszeit. Die Konsequenz: Die Anlieferung der gesamten Produktpalette erfolgt mehrmals am Tag. Im Fachjargon: Die Suppy-Chain-Planning-Zyklen werden kürzer.
Auch in den Lägern der Distributoren können wir die Auswirkungen davon beobachten. Inzwischen geht es soweit, dass sich auf einer angelieferten Palette verschiedene Warensortimente befinden.
Hier haben wir gerade ein Projekt mit einem Konsumgüterhersteller abgeschlossen, um automatisiert die Bestückung der Paletten zu optimieren.

Ich vermute, die Bedarfsvorausschau ist bei einem derart breitgefächerten Angebot eine echte Herausforderung.
Definitiv. Gerade, wenn man bedenkt, dass ein Service Level von 97, 98 oder 99 Prozent erreicht werden muss. Das bedeutet zum Beispiel, dass in 98 Prozent der Fälle, in denen ein Einzelhändler ein Produkt ordert, es auch geliefert werden kann.
Das Ganze geht übrigens upstream weiter von den Distributionszentren der Einzelhändler zu den Distributionszentren der Konsumgüterhersteller. Von dort aus zu den Fertigungsstätten und den Lieferanten der Konsumgüterhersteller.
Früher wurde die Planung auf Quartals-, dann auf Monats- und schließlich auf Wochenebene durchgeführt. Detaillierter ging man dabei nicht vor. Doch inzwischen wird auf Tagesbasis geplant.
Diese kurzen Zyklen haben wir in unserem Produktportfolio berücksichtigt. Wir haben Algorithmen aufgenommen, um über Mustererkennung nachvollziehen zu können, wie sich die Bedarfe unter bestimmten Bedingungen beispielsweise saisonal ändern. Ganz klar, je mehr Point-of-Sales-Daten vorliegen, desto höher ist die Vorhersagequalität.
Außerdem: Firmengrenzen werden zunehmend unscharf, dies ist ein weiterer Trend…

…was meinen Sie damit?
Nehmen wir als Beispiel einen Konsumgüterhersteller, der gleichzeitig zum Einzelhändler wird, etwa Nike oder Adidas. Dies ist eine Konsequenz von E-Commerce. Der traditionelle Vertriebskanal war bis vor wenigen Jahren von Einzelhändlern dominiert, doch es werden immer mehr sogenannte Flagshipstores eröffnet, die eng mit einem Online-Handel verzahnt sind.
Ein anderes, sehr prominentes Beispiel ist Amazon – Händler werden zu Logistikunternehmen. Denn für die Umsetzung von E-Commerce ist der entscheidende Faktor Logistik: Kann ich die Logistik so organisieren, dass die Ware zu einem vernünftigen Preis zum Kunden kommt?

Das alles bedeutet doch, dass SCM an Bedeutung enorm gewonnen hat, weil bei aller Produktdiversifizierung die Kosten ja nicht aus dem Ruder laufen dürfen.
Wir bemerken dies ganz deutlich in unserem Business. Wenn ein Konsumgüterunternehmen in Richtung Retail oder E-Commerce geht, steigen die Logistikkosten um ein Vielfaches – Logistik wird zu einem erheblicher Kostenblock! Es sind leistungsfähige Software-Lösungen notwendig, um die Logistik wirklich umfassend zu optimieren.
Auch lässt sich beobachten, dass sich Logistikunternehmen zu Fertigungsbetrieben wandeln, zum Teil jedenfalls. Nehmen wir 3D-Druck als nur ein Beispiel: Mit dieser Technologie können Logistiker in ihren Lägern die Eigenfertigung vor Ort anbieten. Das bedeutet für uns, dass wir die enge Verzahnung zwischen den Lägern und der Fertigung gewährleisten müssen. An derartigen Lösungen arbeiten wir gerade.
Und natürlich: Fertigungsbetriebe werden zu Service-Anbietern. Bekanntes Beispiel hierfür ist Kaeser Kompressoren, die nun nicht nur ihre Kompressoren, sondern inzwischen auch komprimierte Luft als Service anbieten. Firmengrenzen lösen sich zunehmend auf und für uns als Softwaresystemanbieter bedeutet dies, dass unsere Lösungen flexibel anpassbar sein müssen. Es muss eine Plattform geboten werden, mit der sowohl Konsumgüterhersteller, Logistikdienstleister als auch Einzelhändler und deren Business unterstützt werden können.
Vor einigen Tagen war ich im Gespräch mit einem großen Automobilzulieferer in Deutschland. Dieses Unternehmen hat jetzt eine eigene Einheit, die als interner Logistikdienstleister für ihre unterschiedlichen Geschäftsbereiche auftritt. Sie nutzen unser Logistiksystem als Logistikunternehmen und nicht wie ein Fertigungsbetrieb. Wir bringen also flexible, an einzelne Branchen und Bedürfnisse anpassbare Softwareprodukte auf den Markt.

Hat dies Auswirkungen auf die Softwaresystemarchitektur?
Ja, klar. Nehmen wir als Beispiel unser SAP Integrated Business Planning (SAP IBP) für die bedarfsgerechte Vorausschau. Dabei haben wir ganz bewusst eine Cloud-Architektur gewählt, die sehr flexibel ist. Der Kunde definiert die für ihn relevanten Kennzahlen: Welche Größen will ich auf welchem Niveau planen? Und auf welcher Aggregations- beziehungsweise Produktgruppenebene? Oder will ich dies gar auf Produktebene durchführen? Es ist ein sehr flexibles System, das sowohl in der Produkthierarchie als auch im Zeithorizont atmet.

Stichwort Kommunikation: Welchen Stellenwert messen Sie Connectivity bei?
Einen sehr hohen. Es geht nicht nur um die Anbindung im Sinne von Business-to-Business-Systemen, also dem Austausch von Informationen zwischen Firmen, sondern auch von Business-to-Thing.
Doch, worum geht es? In Lkws sind On-Board-Units verbaut. Wir greifen diese Daten ab und speisen sie in unsere Business-Prozesse ein. Nehmen wir einmal an, ein Lkw ist von München nach Hamburg geplant und wir beobachten über die rückgemeldeten Geodaten, dass er im Stau steht und die Lieferzeit nicht eingehalten kann. So kann unmittelbar entschieden werden, ob der Kunde informiert werden muss oder noch genügend Puffer vorhanden ist, um später zu entscheiden.
Auch lassen sich die herrschenden Temperaturen oder andere Messwerte im Lkw dokumentieren, die für den Warentransport von Bedeutung sind. Im Falle von späteren Reklamationen kann dies von Interesse sein. Ähnliches gilt für den Transport von Wafern für die Chip-Herstellung, die sehr empfindlich gegenüber Stößen sind, oder von pharmazeutische Produkten und ihre Sensibilität auf Feuchtigkeit.
Eine Kollegin aus Shanghai berichtete mir neulich, dass inzwischen dort gut 80 Prozent des täglichen Lebensbedarf übers Smartphone oder Tablet-PC geordert wird: Die Chinesen bestellen in der U-Bahn und zwei Stunden später wird geliefert. Hierzu ist eine Infrastruktur in Sinne einer sogenannten Last Mile Delivery notwendig. Gleichzeitig muss dabei eine große Dynamik beherrscht werden, weil sich der Kunde womöglich kurzfristig dann doch wieder anders entscheidet. Wir haben eine Lösung erarbeitet, die ein Umbuchen zulässt, solange die Ware das Lager noch nicht verlassen hat. Sie können sich vorstellen, was für ein massiver Eingriff dies in die Lagerlogistik bedeutet und was für ein Aufwand bei der Flexibilisierung der Steuerung betrieben werden muss!
Der gesamte Kommissionierprozess innerhalb eines Lagers ändert sich durch Mobile E-Commerce. Wurden früher ganze Paletten mit demselben Produkt bestückt, werden heute kleine Pakete für viele Kunden gepackt. Die Aufträge müssen hierfür intelligent zusammengefasst werden, um die Lagerabläufe zu optimieren.

Dabei bleibt nur noch die Frage nach der Nachhaltigkeit. Spielt die bei diesen Überlegungen überhaupt noch eine Rolle?
Durchaus, denn die Supply Chain hat darauf einen relativ großen Einfluss. Dabei gilt: Eine effektive Supply Chain ist auch eine nachhaltige. Das bedeutet, wenn ich es schaffe, Transporte so zu konsolidieren, dass es zu wenig Leerlauf kommt, leiste ich einen Beitrag zur CO2-Reduktion.

Macht Sinn. Was ist Ihr persönliches Highlight im SAP-Portfolio?
Was derzeit ungemein nachgefragt wird, ist unsere Supply Chain-Planungs-Lösung: SAP Integrated Business Planning. Es werden alle Abverkaufszahlen in einer Datenbank konsolidiert und darauf basierend erstellen smarte Algorithmen die Bedarfsprognose, sogar tagesgenau. Das ist ein enorm wichtiges Thema für die gesamte Konsumgüterindustrie!
Ein neues Konzept bei der Bedarfsplanung ist DDMRP: Demand Driven Material Requirements Planning, das die Bedarfsprognose radikal vereinfacht, denn die Supply Chain wird entkoppelt. Entkopplungspunkte finden sich im Lagerbestand. Die Kunst liegt darin, festzulegen, wo und in welcher Menge die Lagerhaltung stattfindet, an welchen Stellen im Netzwerkverbund der Bestand liegen soll – und das muss dynamisch angepasst werden. Dieses Konzept haben wir nun in SAP IBP implementiert. Wir arbeiten hier mit dem Demand Driven Institute in den USA, führenden Konsumgüterunternehmen und Partnern zusammen. Mit dem DDMRP-Konzept können Lagerbestände bis zu 20 Prozent reduziert werden.

Die Zahl beeindruckt! SAP versteht sich in erster Linie als Standardsoftwarehersteller. Sie sprachen nun viel von Individualisierung, auch im Zusammenhang von Software. Wie passt dies zusammen?
Unsere Software ist anpassbar und kann erweitert werden. Anpassungen erfolgen über Parametereinstellungen, wie Sie es von Office-Anwendungen her kennen. Erweiterungen unserer Cloud-Plattform sind über sogenannte User Exits, Code-basierte Erweiterungen, möglich, in denen der Kunde eigene Programm-Codes hinterlegen kann, um eines unserer Softwareprodukte zu ergänzen. Wir stellen die Plattform dafür zur Verfügung, aber die Wartung dieser speziellen Codes erfolgt durch den Kunden.
Nicht wenige Unternehmen setzen auf die letzten 10 Prozent an Optimierung, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, und wollen daher unsere Standardsoftware ergänzen.

Mit dieser Antwort sind wir beim intelligenten Unternehmen angekommen. Was verbinden Sie mit diesem Begriff?
Machine Learning. Machine Learning zieht sich durch unser gesamtes Portfolio. Gradient Boosting zum Beispiel ist ein neuer Algorithmus, mit dem man die Bedarfsvorausschau entscheidend verbessern kann. Weitere Bereiche an denen wir gerade arbeiten ist die automatische Segmentierung von X-, Y- und Z-Produkten und A-, B- und C-Kunden. X-Produkte sind die sogenannten Schnelldreher, die viel verkauft werden, und Z-Produkte die Ladenhüter, wenn Sie so wollen. In Abhängigkeit der einzelnen Segmente kommen verschiedene Algorithmen zur Anwendung. Unser Ziel ist, diese Segmentierung vollständig zu automatisieren.
Für den Transportbereich gilt: Wie haben die Disponenten in der Vergangenheit den Transport abgewickelt? Mit welchen Transportmitteln? Das System lernt aus diesen Zeitreihen und macht automatisch Vorschläge, wie Transportmittel und Aufträge zusammengefasst werden können, beispielsweise um die maximale Packungsdichte zu erreichen. Und mit jedem Release kommen neue Machine-Learning-Algorithmen hinzu.

Vielen Dank für die Unterredung!
Interview: Bernhard D. Valnion

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