360 Grad-Transparenz in der Supply Chain

Die Supply Chain in der Automobilindustrie ist heute so umfangreich und komplex wie nie. IoT, die Frage nach Nachhaltigkeit sowie wachsende Kundenanforderungen nach vernetzten und autonomen Fahrzeugen, stellen Hersteller vor Herausforderungen. Um Qualitätsanforderungen und Compliance-Vorgaben zu erfüllen, brauchen Hersteller eine 360 Grad-Transparenz in der Lieferkette – und eine Datenmanagementlösung für vernetzte Daten.

Fahrzeuge bestehen aus einer Vielzahl an Hardware- und Software-Teilen. Durchschnittlich finden sich in einem Auto 30.000 mechanische Teile sowie 100 Kommunikationsbusse, 200 Steuergeräte und 2.000 Softwarekomponenten und Anwendungen, die rund 10.000 Signale aus allen Bereichen des Fahrzeugs verarbeiten und austauschen. Hersteller vertrauen hier auf ein komplexes und weit verzweigtes Netzwerk aus Lieferanten, Händlern und Partnern, die global zusammenarbeiten. Dabei verläuft die Lieferkette längst nicht mehr geradlinig, sondern setzt sich auf mehreren Ebenen hinweg fort. Das Problem: Es fehlt an Transparenz. In der Regel kennen Automobilhersteller nur ihre direkten Lieferanten, was in Bezug auf Qualitätsmanagement und Compliance ein Risiko darstellt.

Neue Technologien können hier die Zusammenarbeit vereinfachen. Die zunehmende Kollaboration auf Datenebene macht die gesamte Supply Chain zudem resilienter. Wie, zeigt das Beispiel Social Media. Soziale Netzwerke wie Facebook, Twitter und Instagram sind dank vernetzter Daten zum Superstar der digitalen Welt geworden. Die Idee, Freunde und Familie miteinander zu vernetzen, und diese Beziehungen als Basis für neue Geschäftsmodelle zu nutzen, bietet interessante Ansatzpunkte für das B2B-Netzwerk entlang der Lieferkette. Was in Facebook funktioniert, funktioniert prinzipiell auch in der Supply Chain – nur ein bisschen anders. Was soziale Netzwerke gemeinsam haben? Sie nutzen alle Graphtechnologie.

Supply Networks mit Graphtechnologie
Eine Graphdatenbank ist für die Suche und Analyse von zusammenhängenden Daten konzipiert, da die Architektur in erster Linie auf Datenbeziehungen basiert. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die Daten in vorgegebenen Zeilen und Spalten speichern, bilden Graphdatenbanken Objekte (Knoten) und deren Beziehungen (Kanten) als verbundene Strukturen ab. In sozialen Netzwerken ist beispielsweise Person A mit Person B befreundet, die wiederum mit Person C verknüpft ist und deren Posts teilt.

Das Modell lässt sich auch auf Distributionswege und Lieferketten übertragen. Sowohl Knoten als auch den Beziehungen können zudem eine beliebige Anzahl von qualitativen oder quantitativen Eigenschaften zugewiesen werden (z. B. Klassifizierung, Liefermenge).

Mit Graphdatenbanken entsteht aus einer Vielzahl an heterogenen Daten ein umfangreicher semantischer Kontext, der Zusammenhänge aufzeigt und alle direkten und indirekten Nachbarn eines Produkts, Bauteils oder Lieferanten identifiziert. Auf diese Weise können Einzelhändler und Hersteller große Datenmengen problemlos durchsuchen und verwalten. Von enormem Vorteil ist auch die Abfragegeschwindigkeit, die im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken je nach Szenario bis zu 1.000-mal schneller sein kann. Suchergebnisse sind damit in Millisekunden, also in Echtzeit möglich.

Reklamationen managen, Fehler rückverfolgen
Automobilunternehmen benötigen diesen umfassenden Überblick über die gesamte Supply Chain. Fehlerhafte Bauteile und Materialien lassen sich so schneller und zielgerichteter zurückverfolgen, Fehlerursachen leichter identifizieren. Kommt es beispielsweise gehäuft zu Reklamationen, lassen sich über soziale Netzwerkanalysen auffällige Muster mit derselben Fehlerursache identifizieren und so anfällige Komponenten oder Single Points of Failure aufspüren. Vernetzte Daten ermöglichen eine Rückverfolgung vom Kunden zum Produkt und seinen einzelnen Komponenten bis hin zum verantwortlichen Lieferanten. Das bringt auch Vorteile für das Ersatzteilmanagement und bietet eine datengestützte Entscheidungshilfe bei der Auswahl von Lieferanten. Verschiedene Lieferanten können in Bezug auf Preis, Qualität oder Lieferfristen miteinander verglichen werden, um eine optimale Produktionsplanung sicherzustellen. Ein Gesamtüberblick der Daten und deren Beziehungen ermöglicht Herstellern intelligente Entscheidungen zu treffen.

Daten werfen umso mehr Wissen ab, je mehr man die Datenbestände verknüpft. Das gilt unternehmensintern genauso wie auf der Ebene des gesamten Logistik-Netzwerks. Prädiktive Analysen von Prozessen sowie der Bedarfsplanung leben von diesem großen, qualitativ hochwertigen Datenschatz. So können Hersteller ihre Korridorplanung präzisieren, Nachfrageschwankungen abfedern, sowie schneller und besser auf unvorhergesehene Ereignisse innerhalb der Netzwerk-Akteure reagieren. Die Transparenz und schnellere Rückverfolgbarkeit wirkt sich positiv auf die gesamte Fertigungskette aus. Der Einkauf kann informiert über Lieferkonditionen verhandeln, während in der Produktentwicklung bereits in der Designphase über die Auswahl der richtigen Komponenten entschieden wird. In der Fertigung lassen sich Just-in-Time Anforderungen zuverlässig erfüllen. Im Aftermarket-Service wiederum erlaubt die schnelle Reaktionsfähigkeit ein hohes Servicelevel, indem Ersatzteile problemlos geortet und auf den schnellsten Weg zu Händlern und Vertragspartnern geliefert werden können.

Vernetzte Daten schneller abfragen
Um eine Sichtbarkeit entlang der gesamten Supply Chain zu gewährleisten, sind Beziehungen und vernetzte Daten notwendig. Nicht ohne Grund bezeichnet man die Supply Chain immer häufiger als Supply Network.

Relationale Datenbanken, wie sie in bestehenden ERP und SCM-Lösungen eingesetzt werden, sind für die Verarbeitung solcher Abfragen schlichtweg nicht ausgelegt. Die folgenden drei Punkte, fassen den Mehrwert einer Graphdatenbank für das Supply Chain Management zusammen:

• Skalierbarkeit: Graphdatenbanken lassen sich problemlos an die Größe jedes Supply Chain Networks anpassen. Knoten und Beziehungen können bei Bedarf hinzugefügt werden, so dass der Graph dynamisch mit der Lieferkette wächst.
• Komplexität: Graphdatenbanken stellen Verbindungen zwischen Knoten in den Mittelpunkt und können daher Daten für sehr komplexe Netzwerke speichern. Wenn ein Hersteller auf mehrere Lieferanten weltweit angewiesen ist – die wiederum selbst an zahlreiche andere Zulieferer gebunden sind – lassen sich im Graphen diese Daten problemlos abfragen und analysieren.
• Performance/Schnelligkeit: Unabhängig von der Größe und Komplexität der Supply Chain führen Graphdatenbanken eine zuverlässige, rückverfolgbare Abfrage von Daten in Echtzeit durch. So lässt sich beispielsweise schnell eine genaue Dokumentation im Sinn einer Bill-of-Material (BOM) erstellen und offen Fragen hinsichtlich Compliance-Richtlinien beantworten.

Da sich die Automobilherstellung immer mehr in Richtung Just-in-Time-Fertigung bewegt, bedeutet jede Störung der reibungslosen Fertigung und Lieferung eine Beeinträchtigung der Kundenunzufriedenheit und des Umsatzes. Mit Graphtechnologie können Automobilhersteller ihre komplexen Daten entlang der Supply Chain effektiv managen und ausschöpfen und komplexe Herausforderungen in echten Mehrwert verwandeln. Bei der großen Anzahl von immer stärker vernetzten Partnern, Lieferanten und Endverbrauchern, verfügen Automobilhersteller mit der Graphtechnologie über eine vollständige Transparenz der gesamten Supply Chain und sind in der Lage Probleme in ihren Lieferketten proaktiv anzugehen.

von Dirk Möller, Area Director of Sales CEMEA bei Neo4j

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