Big Data im Supply Chain Management

Big Data im Mittelstand?

Big Data und Big Data Analytics ist in aller Munde. Jeder spricht darüber und es wirkt, als hätte jedes Unternehmen bereits Anwendungen implementiert. Schaut man sich Big Player wie BMW, Siemens oder Google an, mag das stimmen. Geht man jedoch in den Mittelstand, findet man kaum Big Data Anwendungen innerhalb Unternehmen. Das Buzzword ist bekannt, aber die genaue Bedeutung von Big Data und Big Data Analytics oft nicht.

Big Data lässt sich in 3 Vs unterteilen: Volume (Volumen) beschreibt die Menge an unstrukturierten Daten, die auf eine strukturierte Weise gesammelt werden müssen. Variety (Vielfalt) steht für die große Anzahl unterschiedlichster Quellen, wie z.B. Sensoren, ERP-System, Nachrichten und Soziale Netzwerke. Velocity (Geschwindigkeit) repräsentiert die Komplexität, welche durch die hohe Geschwindigkeit der Datengenerierung entsteht.

“Big data without analytics is just a massive amount of data.” (Sanders, 2016, p.26)

Big Data Analytics hat das Ziel einen Nutzen aus diesen großen und komplexen Datenmengen zu generieren.

Doch was bedeutet das für Unternehmen? Welche Anwendungen für Big Data gibt es im Supply Chain Management? Eine candidus-Studie hat genau diese Fragen untersucht und zeigt die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten von Big Data Analytics entlang der Supply Chain, basierend auf dem SCOR-Model:

Big Data Analytics bietet die Möglichkeit, jede Stelle der Supply Chain zu analysieren. Mit der Analyse derart großer Datenmengen können Entscheidungen, die auf subjektiver Wahrnehmung beruhen, objektiv auf Basis von Daten getroffen werden. Besonders wichtige, aber auch schwierige Entscheidung im Rahmen der Nachfrageplanung des S&OP* Prozesses können so verbessert werden. Der Sales Forecast, welcher direkten Einfluss auf die Produktionsplanung, den Einkauf, die Bestände, etc. hat, kann durch die Auswertung von Big Data optimiert werden. Je größer die ausgewertete Datenbasis für den Forecast ist, desto präziser wird dieser. Allein diese eine Anwendung hat einen riesigen Einfluss auf den ganzen S&OP Prozess und auf alle beteiligten Unternehmensbereiche.

Warum haben also erst so wenige mittelständische Unternehmen Big Data Anwendungen etabliert?

Vor der Einführung solcher Anwendungen stehen die Unternehmen vor einigen nicht zu unterschätzenden Hindernissen:

  • Datenvolumen und Komplexität

  • Technologische Hindernisse

  • Fehlende Expertise

  • Hohes Investment

  • Mindset

  • Etc…

 

Sie möchten den nächsten Schritt in Richtung Digital Excellence gehen, aber wissen nicht wie? Sie stehen vor den gleichen oder ähnlichen Hindernissen bei der Einführung von Big Data Anwendungen? Oder Sie möchten eine Einschätzung des Digitalisierungsgrades Ihres Unternehmens? 

Sprechen Sie uns an! Wir unterstützen Sie gerne! office@candidus.com

Wir bieten Ihnen in diesem Zusammenhang:

  • Zwei-Tages-Workshops zur Einordnung des Digitalen Reifegrads Ihres Unternehmens
  • Einführung eines S&OP Prozesses inkl. Big-Data-basiertem Sales Forecast
  • Optimierung Ihres S&OP Prozesses inkl. Big-Data-basiertem Sales Forecast
  • Unterstützung im Change Management für nachhaltige Veränderungen in Ihrem Unternehmen

 

Beitrag von Peter Kreußel