TrendBig-Data-Analyse

Geheimwaffe gegen Risiken in der Lieferkette

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Bernd Seidel

Bernd Seidel

freier Journalist

LKW, die nicht mehr über den Grenzübergang kommen. Ein unvorhergesehener Sturm, der den Fährverkehr beeinträchtigt. In ihrer Lieferkette sehen sich Unternehmen zahlreichen Risiken ausgesetzt. Neuester Trend: Mit Datenvisualisierung Gefahren in der Lieferkette interaktiv aufdecken, bevor die Produktion beeinträchtigt wird.

10. April 2015

Der Suezkanal ist im Norden am Wasserspiegel 345 und an der Sohle 215 Meter breit, im Süden liegen die entsprechenden Maße gerade einmal bei 280 und 195 Meter. Und obwohl dank modernster Technologie und eindeutigen Fahrtbestimmungen in diesem Nadelöhr eigentlich nichts passieren kann, kam es 2014 trotzdem zu einem Unglück: Die „Colombo Express“ der Hamburger Reederei Hapag-Lloyd und die „Maersk Tanjong“ der gleichnamigen dänischen Großreederei krachten auf dem Kanal mit ihren Bordwänden aneinander. Verletzt wurde niemand, aber bei tausenden Containern an Bord sicher ein immenser Schaden für viele Unternehmen weltweit. Sie können Liefertermine nicht mehr einhalten oder wichtige Teile für den Bau von dringend benötigten Maschinen sind nicht vorhanden. Kurzum: Ein solcher Crash verursacht Millionenschäden in der Lieferkette. Allerdings können Unternehmen jetzt die Auswirkungen solcher unvorhersehbaren Ereignisse zumindest mindern und teilweise sogar ausschließen – Big-Data-Technologie sei Dank.

Imageschaden des Unternehmens ermitteln

Unternehmen wie Xylem-Technologies – die bereits mit der Baumarktkette Hornbach kooperieren – und ihr „CSRmap“ oder etwa das IT-Unternehmen Datawatch haben entsprechende IT-Lösungen entwickelt. CSRmap beispielsweise sammelt nach eigenen Angaben automatisiert relevante Risiko-Informationen auf Basis länderspezifischer Indizes sowie tagesaktueller Informationen und analysiert die Auswirkungen der Ereignisse auf das Risiko-Niveau der Produkte. Dazu gehören nicht allein Gefahren in der Lieferkette (Supply-Chain-Risiken, SCR), sondern ebenso Herausforderungen für die Integrität des Unternehmens (Corporate Social Responsibility, CSR) wie Korruptions- und Kinderarbeitsindex. Proaktiv bekommt das Unternehmen dann Notiz davon, welche Produkte und Lieferketten beispielsweise aufgrund eines Streiks in einer Region Aufmerksamkeit benötigen.

Mit Tools die Gefährdungslage frühzeitig erkennen

Ebenfalls aktiv auf dem Markt: Riskmethods, die für den Logistiker Kardex arbeiten und das Schweizer Technologie-Unternehmen Belimo. Oder Datawatch, die mittels Datenvisualisierung entlang der Supply Chain Risiken und Gefahren in der Lieferkette interaktiv aufdecken wollen, bevor die Produktion beeinträchtigt wird. Dies durch „automatisierte Überwachung der Nachrichtenlage, um eine Gefahr für die Lieferkette frühzeitig zu erkennen“. Derart sollen Risiko-Szenarien durch Naturkatastrophen, Streiks, drohende Insolvenzen oder etwa politische Konflikte erstellt werden. Dass das funktioniert, zeigen Projekte. Bei der Credit Suisse etwa identifizieren Lösungen Anomalien und Trends im Risikomanagement. Ebenso begeben sich die Tools in der Krankenhaus-Medizin auf Spurensuche. Dies, um dort tödliche, klinische Risiken auszuschalten. Auch die Nasdaq setzt auf ein solches System, um mögliche Compliance-Verstöße zu registrieren.

Big Data und Industrie 4.0

Auch in den Zukunfts-Szenarien der Industrie 4.0 kann diese Art von Big-Data-Technologie sehr nutzbringend sein. So setzt der Industriekonzern Johnson & Johnson Analyse-Systeme ein, um die Fehleranfälligkeit bei der Kontaktlinsenproduktion zu senken. Ergebnis: zwei Prozent mehr Ertrag und 750.000 mehr produzierte Einheiten. Und wenn man bedenkt, dass in künftigen Industrie-4.0-Szenarien Milliarden Sensoren im Einsatz sein werden und klassische Wertschöpfungsketten sich zu Wertschöpfungsnetzen wandeln, wird dieser spezifische Big-Data-Einsatz mit Sicherheit eine Pflichtübung sein.

Eine Haltung, die auch Nikolas Beutin, Experte beim Beratungshaus PricewaterhouseCoopers, bestätigen kann. Für ihn ist eine Visualisierung der Risiken „unerlässlich“. „Hierzu haben moderne Supply-Chain-Risk-Management-IT-Lösungen sogar automatisierte Such-Algorithmen, die im Web nach Risiken suchen und diese Länder-, Produkt-, Kanal- und Kunden-bezogen zuordnen. Im Idealfall erfolgt automatisch eine Bewertung der Risiken. Die „Königsdisziplin“ beim Managen derartiger Risiken sind sogenannte „Predictive Analytics“, d.h. das vorausschauende Erkennen von Risiken, bevor sie real werden. Derartige Predictive-Systeme werden heutzutage beispielsweise bereits sehr erfolgreich im Bereich von Nachfrage-Vorhersagen, Bestands-Optimierungen und bei der Polizei zur Vorhersage von Verbrechen eingesetzt“, berichtet der Supply-Chain-Experte.

Ermittlung 2.0 dank Predictive Analytics

Die gleiche Meinung äußert auch die Unternehmensberatung ebp Consulting. „Das Bewusstsein für Supply-Chain-Risiko-Management (SCRM) als notwendige Disziplin muss bei den Entscheidern etabliert werden“, so Kasra Nayabi, Managing Partner bei ebp. SCRM benötigt allerdings ein strukturiertes Vorgehensmodell in Form von: Identifizierung der Risiken, anschließender Bewertung der Risiken und finaler Beherrschung der Risiken. Betroffene Stakeholder, sowohl intern als auch extern, müssten dafür jedoch identifiziert und in die Prozesse und Konzepte integriert werden.

Nikolas Beutin, der seit 17 Jahren weltweit Unternehmen in Strategie, Vertrieb, Service, Marketing, Logistik und Supply Chain Management berät, geht noch weiter: jedes Risk-Management-System müsse an sich IT-basiert sein: „Dies ist alleine aus Automatisierungs- und Dokumentationssicht zu empfehlen, da nur so ein effizientes Managen der Risiken möglich ist“, so der Fachmann. Ein Beispiel wäre hier ein Supply-Chain-Risiko, das in Asien entstanden ist, sich während des Transportes per Schiff an Afrika vorbei manifestiert und erst in Europa richtig erkannt wird. Allein der administrative Aufwand, einen solchen Vorfall ohne IT zu klären, ist kaum vorzustellen. „Wenn derartige Systeme dann automatisiert laufen, wäre der letzte Schritt eine integrierte Prüfungs-Funktionalität, mit der dann auch externe (Wirtschafts-)Prüfer – im Idealfall sogar ohne vor Ort zu sein – die Güte und Qualität des Risk Managements eines Unternehmens überprüfen und zertifizieren können“, so der Experte abschließend.

Die große Sorge: Cyber-Angriffe

Keine Panikmache also, wenn Unternehmen hier aktiv werden sollen, zumal bis 2030, so zahlreiche Analysen, etwa Terror-Attacken auf global vernetzte Lieferketten deutlich zunehmen werden. Die dafür notwendigen Sicherheitsvorkehrungen machen Transporte teuer und zeitaufwändig. Logistikern bereiten vor allem Cyber-Angriffe von Hackern große Sorgen. Wie eine Studie von PwC und des Supply Chain Management Instituts (SMI) an der EBS Business School darstellt, erwarten die befragten Branchenexperten aus Industrie, Forschung und Politik eine Zunahme gezielter Angriffe auf die Supply Chains (Eintrittswahrscheinlichkeit: 56 Prozent). Der Schaden durch Hacker-Angriffe dürfte dabei künftig noch deutlich größer sein als der physischer Attacken (Eintrittswahrscheinlichkeit: 50 Prozent).

Klimawandel gefährdet die Transportketten

Und auch die Folgen des Klimawandels sind spürbar. Für Logistik und Supply Chain entstehen die wesentlichen Herausforderungen daraus durch eine zukünftig veränderte Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Transport-Infrastruktur. Dies kann zu Verzögerungen und Ausfällen in Logistik-Prozessen führen, die sich wiederum auf nachgelagerte Wertschöpfungsprozesse auswirken. Etwa, wenn Rohstoffe, Kraftstoffe oder Halbfabrikate nicht termin- und plangemäß zur Verfügung stehen. „Extremwetter-Ereignisse, wie etwa das Sturmtief Kyrill 2007 oder der Hitzesommer 2003 lassen heute bereits eine Einschätzung möglicher Klimawandelfolgen zu, die zukünftig mit größerer Häufigkeit und Intensität erwartet werden“, berichten die Fachleute des Instituts für ökologische Wirtschaftsforschung.

Fazit also: Auch wenn sich alle der geschilderten Risiken mit Sicherheit nicht gänzlich tilgen lassen, beherrschbarer werden sie durch entsprechende IT-Unterstützung mit Sicherheit. Und gerade eine Big-Data-Analyse kann hier eine wertvolle Unterstützung bieten.