Strategische Themenfelder

Die Anforderungen an die Gestaltung, Konfiguration und den Betrieb von Supply Chains steigen fortlaufend. Neben einem kostengünstigen und kundenorientierten Design von Wertschöpfungsnetzwerken rücken die Aspekte der Resilienz und Nachhaltigkeit zunehmend in den Fokus. Insbesondere in Anbetracht von Ereignissen aus jüngster Vergangenheit wie der Energiekrise, der Corona-Pandemie oder dem Ukraine Krieg im Zusammenspiel mit einer sinkenden Verfügbarkeit von fossilen Energieträgern, der Erderwärmung und einer generell steigenden Frequenz von globalen Krisen ist die strategische Arbeit der Abteilung Supply Chain Engineering maßgeblich darauf ausgelegt, ihren Kunden innovative Lösungen für diese Problemstellungen zu liefern.

Der detaillierte Lösungsweg ist dabei für jeden Kunden individuell, da keine Supply Chain einer anderen gleicht. Gleichwohl bedarf es zur passgenauen Verbesserung von Abläufen in Supply Chains einer ganzheitlichen Abbildung aller dynamischen Wechselwirkungen innerhalb der Lieferkette. Mithilfe eines eigens entwickelten Tools zur ereignisdiskreten Simulation aller Planungs- und Materialflussprozesse in Supply Chains OTD-NETWORK ist die Erstellung eines digitalen Abbilds (Netzwerksimulation) einer Supply Chain mittels vorgefertigter Bausteine ein handhabbarer und für unsere Kunden verständlicher Prozess. 

Das digitale Abbild dient als essentielle Bewertungsgrundlage verschiedenster Konfigurationen. Die Abteilung Supply Chain Engineering forscht am Aufbau umfassender Datenbanken und Kennzahlenmechanismen, um klassischen ökonomischen Sichtweisen und Quantifizierungen umfassend anzureichern. Dabei spielen energetische und generell nachhaltigkeitsorientierte Kennzahlen eine wichtige Rolle (Forschungsprojekt E²-Design). Weiterhin können durch die Möglichkeit der szenariobasierten Entscheidungsfindung auch Komponenten aus dem Risikomanagement und Resilienzmanagement (Reskriver, CoVersatile) eingebunden werden, indem zufallsbasierte disruptive Ereignisse oder operative Ausfälle in das digitale Abbild integriert werden und damit die Widerstandsfähigkeit und Wiederanlaufphase testbar sind. Insbesondere ist das Zusammenspiel aus teilweise synergetisch und teilweise konträr wirkenden Zielkomponenten im Sinne der Generierung sogenannter Trade-Off Lösungen von großer Bedeutung.

Ein mit diesen Daten angereichertes digitales Supply-Chain-Abbild im Sinn eines anforderungsgerechten Digitalen Zwillings der Supply Chain bietet die ideale „Spielwiese“ für innovative Verfahren des maschinellen Lernens. Eine konkrete Etablierung und Weiterentwicklung in diesem Bereich ist ein strategisches Hauptaugenmerk der Abteilung Supply Chain Engineering. Die initial ausschließlich bewertende Komponente der Materialflusssimulation wird aktuell im Rahmen mehrerer parallel laufender Forschungsprojekte (MOVE, Datenfabrik.NRW) um Komponenten der künstlichen Intelligenz erweitert, um eine „selbstlernende Simulation“ zu erhalten. Dabei werden automatisiert eine Vielzahl an Simulationsläufen angestoßen, durch welche ein maschinelles Lernverfahren vielversprechende Bereiche im Lösungsraum der Supply-Chain-Parametereinstellungen iterativ genauer untersucht und defizitäre Lösungsbereiche meidet. Durch diese Konstellation wird ein zeitaufwendiges menschliches „Ausprobieren“ an Simulationsparametern obsolet. Die Komplexitätsbeherrschung des Einklangs aus Effizienz, Resilienz und Nachhaltigkeit in Lieferketten wird durch die Leitvision des selbstlernenden Supply Chain Abbilds maßgeblich vorangetrieben.

Die Nutzung und Beschaffung von Daten ist ein Aspekt, welcher für die bisherigen strategischen Themenfelder unabdingbar ist, um vielversprechende Handlungsempfehlungen abzuleiten. Um die Zukunftsfähigkeit unserer Lösungen zu gewährleisten, sind wir als Abteilung bestrebt, einen aktiven Beitrag zur Entwicklung durchgängiger Plattformökonomien zu leisten. Eine gemeinsame Datennutzung in kollaborativen und föderierten Datenräumen über die eigenen Unternehmensgrenzen hinaus bei gleichzeitiger Beibehaltung der Datensouveränität wird in naher Zukunft ein maßgeblicher Bestandteil der Wertschöpfung sein. Mit der intensiven Mitwirkung am Aufbau des ersten offenen Datenökosystems für die Automobilindustrie Catena-X sind wir als Abteilung einer der Treiber dieses Fortschritts. Zudem können über diese Datenräume auch weitere KI-Anwendungen vorangetrieben werden, welche durch Datenanreicherung eine bessere Performance erzielen. Letztlich sind auch die ERP-Systeme von morgen eng verknüpft mit diesem kollaborativ generierten Fortschritt, sodass die Anforderungen an die ERP-Auswahl die neuen Potentiale integrieren müssen.