Data Analytics aus der Cloud für B2B-Unternehmen Mit Data Analytics Lager und Einkauf im Blick

Autor / Redakteur: Christian Mehrtens* / Lena Müller

Lagerstandorte in Echtzeit überwachen, Einkaufskennzahlen kontinuierlich kontrollieren: Wie Industrieunternehmen Lager- und Beschaffungsprozesse mit einer zentralen Datenbasis und konsequenter Datenanalyse aus der Cloud optimieren können.

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Oft haben Unternehmen gar keinen Überblick darüber, was genau im Lager oder bei den Einkäufern passiert.
Oft haben Unternehmen gar keinen Überblick darüber, was genau im Lager oder bei den Einkäufern passiert.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Aktuelle Bestände von Bremssystemen, Anzahl von Lieferungen von Türgriffen pro Stunde, versendete Lichtanlagen pro Tag oder Lagerdauer von Airbags in Wochen: Jeden Tag entstehen in den Warenlagern der Automobilzulieferer Tausende von Informationen zur aktuellen Lagersituation. Diese Kennzahlen sind für Warehouse Manager und Einkäufer Gold wert. Denn sie bieten die Grundlage, um Lager- und Beschaffungsprozesse zu steuern und zu optimieren. Aber: Die Daten bieten nur dann einen Mehrwert, wenn sie zentral verwaltet, aggregiert und analysiert werden.

Herausforderungen für Lager und Einkauf: Daten dezentral gespeichert

Oft haben Unternehmen gar keinen Überblick darüber, was genau im Lager oder bei den Einkäufern passiert. Vor allem, wenn Zulieferer mehrere Lagerstandorte betreiben, werden wichtige Bestandsinformationen über Bauteile häufig nicht zentralisiert erfasst, sondern nur lokal in Datensilos über unterschiedliche IT-Systeme hinweg gespeichert.

Die Einkaufsabteilungen der Zulieferer erhalten damit keinen realistischen und zentralen Überblick über Reifen, Armaturen und Getriebegabeln. Sie müssen sich die wichtigen Kennzahlen aus verschiedenen Systemen und Dokumenten zusammensuchen. Das frisst Zeit und ist fehleranfällig: Noch vorrätige Waren werden nachbestellt und überlasten das Lager. Informationen über dringend benötigte Nachbestellungen erreichen die Beschaffungsabteilung nicht rechtzeitig. Eine Bestandsunterdeckung droht und Autohersteller können im schlimmsten Fall nicht rechtzeitig beliefert werden. Ein hohes Risiko in einem Markt, in dem die Zulieferer unter hohem Wettbewerbsdruck stehen. Ohne die Daten können Einkäufer zudem die Leistung der eigenen Lieferanten nicht überwachen und Dienstleistungen nicht überprüfen.

Big Data Analytics und Cloud werden immer wichtiger

Umso wichtiger sind eine zentrale Datenbasis und eine konsequente Datenanalyse aus der Cloud, mit der sich die Datensilos auch über Standortgrenzen hinaus einreißen lassen. Solche digitalen Lösungen werden nicht nur in der Automobilbranche, sondern in der gesamten Industrie immer wichtiger. Laut einer aktuellen Deloitte-Befragung von rund 2.000 Führungskräften weltweit gehören Cloud und Big Data Analytics zu den wichtigsten Industrie-4.0-Technologien. 86 Prozent der deutschen Führungskräfte schätzen demnach den Einsatz von Cloud-Lösungen. 77 Prozent befürworten Big Data Analytics.

KPIs mit Datenanalysen immer in Echtzeit im Blick behalten

Um Lagerstandorte und Procurement-Prozesse besser im Blick zu behalten, gibt es verschiedene Cloud-Lösungen und Partner-Add-Ons, die Unternehmen schnell und einfach in ihre IT-Systemlandschaft integrieren können. So lassen sich Daten- und Analyselösungen beispielsweise mit speziellen Komponenten für das Beschaffungswesen oder die Steuerung des Warehouse Managements problemlos erweitern.

Monitoring und Analyse von Lagerprozessen in der Cloud

Ein Beispiel: Dezentral organisierte Unternehmen verfügen über unterschiedliche Standorte und Lager. Dementsprechend schwer fällt es, den unternehmensweiten Warenfluss effizient zu erfassen und zu steuern. Während ein cloudbasiertes Data Warehouse Daten unterschiedlicher Quellen auf einer Plattform zusammenführt, stellt die Auswertung der Informationen so manches Unternehmen vor große Herausforderungen. Denn um aus den Rohdaten fundierte Erkenntnisse zu gewinnen, müssen zunächst einmal relevante Kennzahlen definiert werden.

Ein ziemlicher Aufwand, der sich mithilfe von Frontend-Apps jedoch reduzieren lässt. Sie stellen beispielsweise anhand vordefinierter Kennzahlen die Weichen für eine zentrale Lagerüberwachung. Statt viel Zeit und Aufwand in die Definition eigener KPIs zu investieren, können Verantwortliche mit solchen Apps direkt aus den Rohdaten relevante Erkenntnisse ableiten. Diese helfen beispielsweise saisonale Personaleinsätze passgenauer zu planen, Kommissionierungsabläufe zu optimieren oder die Liefer- und Termintreue einzelner Geschäftspartner zu überprüfen.

Echtzeitzugriff auf relevante Einkaufsdaten

Auch für den Einkauf gibt es Werkzeuge, die die Datenflut besser beherrschbar machen. Laut einer aktuellen Studie des Bundesverbandes Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik e.V. (BME) macht immerhin fast jedes zweite Unternehmen (48,9 Prozent) mangelnde Datentransparenz für die schleppende Digitalisierung verantwortlich. Einkäufer jonglieren vom Lieferantenmanagement über Bestandsbewertungen bis hin zur tagesaktuellen Entwicklung von Rohstoffpreisen eine Vielzahl heterogener Daten, die sie vielerorts immer noch manuell auswerten. Dabei erledigen cloudbasierte Analyse-Tools derartige Aufgaben inzwischen schnell und zuverlässig. So bereiten beispielsweise spezielle Procurement-Cockpits in Verbindung mit dem Data Warehouse relevante Steuerungskennzahlen in Echtzeit auf, etwa zu Einkaufsvolumen, Bestellwerten oder Einkaufspreisen. Damit sparen Einkäufer Zeit und reduzieren Ausfallrisiken: Werden etwa Einkaufswerte überschritten oder vereinbarte Liefertermine nicht eingehalten, werden die zuständigen Mitarbeiter automatisch alarmiert. So können sie rechtzeitig gegensteuern.

*Christian Mehrtens ist Leiter Mittelstand & Partner bei SAP.

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