Bereinigen Sie Ihre Daten, um Ihre Lieferkette zu verbessern

Weniger Datenunterschiede führen zu einer stärkeren und zuverlässigeren Zusammenarbeit in der Lieferkette.

Die durch die COVID-19-Pandemie verursachten erheblichen Unterbrechungen der Lieferkette mögen zwar vorbei sein, aber das bedeutet nicht zwangsläufig, dass die Lieferketten weltweit jetzt reibungslos funktionieren.

Während Unternehmen bestrebt sind, ihre Zusammenarbeit mit wichtigen Lieferanten zu verbessern, können Datenunterschiede in der Lieferkette ihre Bemühungen oft behindern. Wenn 43 % der Kleinunternehmen nicht einmal ihren Lagerbestand verfolgen (und das ist nur eine Statistik), ist die Gefahr von Missverständnissen und Störungen zwischen Partnern alarmierend hoch.

Mit der richtigen Taktik können Daten jedoch eher zu einer Stärke als zu einer Schwäche werden.

Das Problem bei der Verwendung von Lieferkettendaten beginnt oft damit, wie verschiedene Geschäftseinheiten – entweder innerhalb desselben Unternehmens oder mit Partnern – KPIs berechnen und ihre Datensprache definieren. Allzu oft haben verschiedene Gruppen in der Lieferkettenpartnerschaft jeweils ihre eigene Methode zur Datenberechnung.

Ohne irgendeine Form der Vereinheitlichung und Diskussion kann dies leicht dazu führen, dass verschiedene Gruppen über völlig unterschiedliche Kennzahlen (und auf völlig unterschiedliche Weise) berichten, was zu Verwirrung und Ungleichheit hinsichtlich des Erfolgs und der Herausforderungen der Lieferkette führt. Besonders problematisch ist dies für Unternehmen, die Datenverwendungsvorschriften und Sicherheits-Compliance-Anforderungen unterliegen. Jegliche Ungleichheit oder Störung aufgrund unterschiedlicher Terminologien könnte ebenfalls zu erheblichen Compliance-Problemen führen.

Aus diesem Grund sollten Sie und Ihre Partner im Vorfeld etwas Zeit damit verbringen, eine einheitliche Datenterminologie festzulegen, die Sie in Ihrer Partnerschaft verwenden werden. Durch die Festlegung gemeinsamer Definitionen oder Methoden zur Berechnung bestimmter Datenpunkte bleiben alle bei der Überwachung und Bewertung der Ergebnisse der Lieferkette auf dem Laufenden.

Dies erfordert einen kollaborativen Prozess zwischen internen Geschäftseinheiten und externen Partnern, um ihre Datensprache und KPIs im Voraus klar zu definieren. Durch die Einrichtung eines konsistenten, wiederholbaren Prozesses, der mit Ihrem Unternehmen skaliert werden kann, wird sichergestellt, dass Datenberichte und -analysen konsistent bleiben, selbst wenn ein Unternehmen neue Produkte, interne Geschäftseinheiten oder externe Partner zu seiner Lieferkette hinzufügt.

Heutzutage verfügen Unternehmen über mehr Lieferkettendaten als je zuvor – doch oft sind sie nicht in der Lage, diese Daten tatsächlich zu nutzen. Ich nenne dies das Leiden der Measurement Minutiae – der Versuch, alles auf ineffiziente Weise zu messen, was letztendlich dazu führt, dass einem eine Menge Daten zur Verfügung stehen, von denen man nicht weiß, wie man sie verwendet.

Darüber hinaus können unterschiedliche Daten zu einem Übermaß an manueller Arbeit führen, da Führungskräfte zwischen Programmen hin und her wechseln und versuchen, Daten manuell von einer Software in eine andere einzugeben. Es handelt sich um eine fehleranfällige Einrichtung (die durchschnittliche Fehlerquote bei der manuellen Dateneingabe beträgt 1 %) und unbestreitbar zeitaufwändig.

Die tatsächliche Auswirkung dieses Ansatzes besteht darin, dass sich Führungskräfte auf untergeordnete, geschäftige Aufgaben konzentrieren, anstatt sich auf wichtige, wertschöpfende Aufgaben konzentrieren zu können. Jared Ward, Gründer und CEO von Luminous, erklärt, wie sich dieses Problem leicht in den Lieferkettenabläufen eines Unternehmens manifestieren und zu enormer Ineffizienz und Fehlermöglichkeiten führen kann.

„Ohne eine integrierte Plattform tappen Teammitglieder in die Falle und versuchen, zwischen verschiedenen Systemen und Lösungen hin und her zu springen, um Erkenntnisse und Daten zu sammeln. Ein einziger unberechenbarer Klick macht es allzu leicht, dass in einem Programm doppelte Daten eingegeben werden, während einem anderen Programm keine Daten zur Verfügung gestellt werden. Diese Fehler können sich schnell verschlimmern und dazu führen, dass Sie ungenaue oder unvollständige Informationen erhalten.“

Um der Daten-Jonglage-Falle zu entkommen, empfiehlt Ward Unternehmen, eine Plattform zu verwenden, die sich in ihre vorhandenen Datenquellen integrieren lässt, um einen „Single Point of Truth“ für Daten bereitzustellen. Dies wird Ihnen helfen, manuelle Arbeit zu vermeiden und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. Er fügt hinzu: „Eine gute Plattform hilft den Teammitgliedern, Ihre Bestandssysteme, Bestellungen und mehr besser zu verwalten, da alle diese miteinander verbundenen Daten an einem einzigen Ort verfügbar sind.“

Wards Tipp?

„Nehmen Sie sich die Zeit, die Software, die Sie zur Verwaltung Ihrer Lieferkettenabläufe verwenden, neu zu bewerten. Um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten, könnte eine Komplettlösung besser geeignet sein. Durch die Verbesserung der Kommunikation mit Lieferanten und Anbietern und die vollständige Transparenz Ihrer Abläufe sind Sie besser auf potenzielle Störungen vorbereitet.“

Wie im vorherigen Punkt erwähnt, kann die Verwendung einer einzigen einheitlichen Quelle für Ihre Lieferkettendaten einen großen Beitrag zur Reduzierung manueller Arbeit leisten, die zu menschlichen Fehlern führen kann. Wenn Ihre Lösung jedoch nicht durch die Automatisierung der Datenerfassung und -analyse hilft, zwingt sie Ihr Team dennoch dazu, sich mehr auf die grundlegende Arbeit zu konzentrieren, anstatt nützliche Erkenntnisse aus diesen Informationen zu gewinnen.

Auch wenn die Automatisierung weiter verbreitet ist als je zuvor, geben 29 % der Datenlieferanten immer noch an, dass „ein Mangel an verfügbarer Automatisierung ein großes Problem darstellt, das sie daran hindert, Aufgaben effizient zu erledigen“, und 37 % der Datenkonsumenten geben an, dass ein Mangel an Automatisierung vorliegt verursacht technisch bedingte Engpässe.

Noch problematischer ist, dass einige Automatisierungstools immer noch erhebliche menschliche Eingriffe erfordern – normalerweise, wenn sie nicht mit dem Unternehmen skalieren oder effektiv Daten aus mehreren Quellen beziehen. Ihr Ziel sollte es sein, eine Lösung zu finden, die so weit wie möglich automatisiert, sodass Sie sich auf das konzentrieren können, was die Daten zeigen und was sie für Ihre Lieferkette bedeuten – und nicht nur auf das Sammeln und Eingeben dieser Daten.

Trotz Ihrer Bemühungen werden die Herausforderungen in der Lieferkette nicht unbedingt verschwinden. Sie können externe Marktkräfte oder eine Naturkatastrophe, die sich auf einen Ihrer Lieferanten auswirkt, nicht kontrollieren. Aber mit einem proaktiven Ansatz zur Bewältigung der Datenungleichheit sind Sie in der Lage, diese Herausforderungen proaktiv anzugehen – und erfolgreich zu sein.