Bei Supply-Chain-Analytics geht es darum, aus den großen Datenmengen, die bei der Beschaffung, der Verarbeitung und dem Vertrieb von Waren anfallen, Insights zu gewinnen und Werte zu extrahieren. Supply-Chain-Analytics ist für Unternehmen wichtig, um sich vollständig zu digitalisieren, eine autonome Supply Chain aufzubauen und eine Entscheidungsfindung in Echtzeit zu ermöglichen. Durch vernetzte Datenquellen können Unternehmen schnell auf aktuelle und erwartete zukünftige Disruptionen reagieren.

Es gibt verschiedene Arten von Analysetechniken für die Supply Chain, die einzelne Funktionen der Supply Chain oder – für reifere Organisationen – End-to-End-Anwendungsfälle der Supply Chain unterstützen. Diese sind:

• Descriptive Analytics beantworten die Frage, was in der Supply Chain passiert oder passiert ist (durch Mining, Musteranalyse, Visualisierung).

• Diagnostic Analytics klären das „Warum“ hinter einem Ereignis oder einer Beobachtung (durch Abfrage, Ursachenforschung, Was-wäre-wenn-Analysen).

• Predictive Analytics helfen bei der Identifizierung von Zukunftsszenarien (durch kausale Prognosen, Regressionsanalysen, Simulationen).

• Prescriptive Analytics bieten umsetzbare Empfehlungen oder führen Aktionen aus (regelbasiert, heuristisch, optimiert).

Führungskräfte im Bereich Supply-Chain-Analytics haben immer wieder darauf hingewiesen, dass Kompetenz und Kultur die größten Hindernisse für eine erfolgreiche Einführung darstellen. Konkret nennen sie Probleme wie die Verfügbarkeit von Analytikkenntnissen, die kulturelle Bereitschaft und die Fähigkeit, Insights aus der Analytik in die Entscheidungsfindung einfließen zu lassen.

Um die Leistung Ihrer Supply-Chain-Analysestrategie zu bewerten, empfiehlt Gartner Folgendes:

• Untersuchen Sie, welche Rolle die Supply-Chain-Analysestrategie in Geschäfts- und Supply-Chain-Strategien spielt und welche Schlüsselinitiativen die Supply-Chain-Analysestrategie unterstützen kann (z. B. bessere Zusammenarbeit mit Kunden, genauere Nachfrageprognosen, niedrigere Bestandskosten).
• Prüfen Sie die Data-Governance und bewerten Sie die Qualität und Verfügbarkeit der Daten.
• Entwickeln Sie eine Bestandsaufnahme aktueller Lösungen zu Supply-Chain-Analytics und untersuchen Sie Technologien, die Supply-Chain-Analytics-Projekte unterstützen könnten.
• Überprüfen Sie die analytischen Kompetenzen für die Supply-Chain und sprechen Sie sowohl mit dem Kernteam als auch mit den erweiterten Teams, um die Verfügbarkeit der erforderlichen Supply-Chain- und technischen Ressourcen zu ermitteln.
• Führen Sie eine umfassende Bewertung des aktuellen Stands durch, um ein Verständnis und eine allgemeine Einschätzung der Ausgereiftheit der Supply-Chain-Analytics zu erhalten und weiterzugeben.
• Definieren Sie Hindernisse, die heute in der Supply Chain bestehen, um die Herausforderungen zu priorisieren, die mit Hilfe von Analytics angegangen werden müssen (z. B. Datenverfügbarkeit, Fachkräftemangel, fehlende Finanzierung für neue Technologien, kulturelle Widerstände).