Keine menschlichen Eingriffe: Lights Out Supply Chain Planning / autonome Entscheidungen im Supply Chain Management

Supply Chain College

Dieses Mal beschäftigen wir uns mit einem der spannendsten und zukunftsweisenden Themen im Bereich des Supply Chain Managements: Autonomes, No Touch oder Lights Out Planning. Was ist Autonomes Planen? Autonomes Planen, oder auch Lights Out Planning genannt, bezieht sich auf Planungsprozesse, die so weit wie möglich ohne menschliche Interaktion durchgeführt werden. Ziel ist es, dass das System proaktiv auf Störungen/Impulse in der Lieferkette reagiert oder eigenhändig plant und automatisch Lösungen vorschlägt oder umsetzt. Diese Zukunftsvision könnte Unternehmen helfen, Flexibilität und Resilienz in der Supply Chain drastisch zu erhöhen. Die Drei Wellen der Toolentwicklung in der Planung Erste Welle: ERP-Systeme (1980er Jahre) Diese Phase war geprägt von transaktionalen Systemen wie SAP und Oracle, die für Bestandskontrolle, Order-Management und z.B. Buchhaltung genutzt werden. Diese Systeme sind jedoch keine echten Planungstools und können lediglich simple Methoden wie MRP = Material Requirements Planning umsetzen. Zweite Welle: Advanced Planning Systeme (APS) Vor etwa 20 Jahren begann die Implementierung von APS, die echte Planungsintelligenz mitbrachten. Diese Systeme ermöglichten eine umfassendere Angebotsplanung, Bestandsoptimierung und Produktionsplanung, erforderten aber immer noch manuellen Eingriff. Dritte Welle: Autonomes Planen Die Zukunft des Planens liegt in autonomen, selbstlernenden Systemen. Diese Systeme nutzen fortgeschrittene analytische Fähigkeiten und Maschinenlernen sowie Künstliche Intelligenz, um nahezu vollständig ohne menschliches Eingreifen zu arbeiten. Voraussetzungen für Autonomes Planen Martin erläutert einige grundlegende Anforderungen für die Implementierung autonomer Planungssysteme basierend auf dem Artikel von Niels van Hove: • Digitaler Zwilling: Eine vollständige digitale Abbildung der gesamten Lieferkette ist notwendig. • Gemeinsame Datenebene (Common Data Layer): Einheitliche und aktuelle Daten sind entscheidend. • Fortgeschrittene Analytik (Advanced Analytics): Deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysen sind erforderlich. • Automatische Problemlösung und Umsetzung: Machine-Learning-Algorithmen und KI sollten in der Lage sein, Probleme automatisch zu lösen und Prozesse umzusetzen. • Selbstlernende Systeme: Die Systeme sollten sich kontinuierlich verbessern und an neue Bedingungen anpassen. Ist Autonomes Planen bereits Realität? Obwohl einige Pionierunternehmen wie bestimmte Pharmafirmen bereits erste Schritte in Richtung autonomes Planen gemacht haben, befindet sich die breite Masse noch in der zweiten Planungswelle. Herausforderungen wie Datenintegration, Cybersecurity und Change Management sind Hindernisse, die überwunden werden müssen. Doch die Vorteile sind enorm, und Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologien setzen, könnten einen signifikanten Wettbewerbsvorteil erlangen. Fazit Autonomes Planen ist keine Science-Fiction mehr, sondern eine greifbare Zukunft, die bereits von einigen Unternehmen erforscht wird. Dennoch steht die breite Masse noch am Anfang dieser Reise. Die Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz und der Datenanalyse werden sicherlich dazu beitragen, dass wir in den nächsten Jahren bedeutende Fortschritte sehen. Link zum erwähnten Artikel von Niels van Hove: https://www.linkedin.com/pulse/autonomous-lights-out-supply-chain-planning-what-new-niels-van-hove/?trackingId=JQQquhKySeK%2FnF%2F5jVpkIg%3D%3D DEINE LIEFERKETTE ICEBREAKER KARTENDECK: https://store.deine-lieferkette.de Die Bücher zum Kanal gibt es hier: Business-Roman (April 2022): https://deine-lieferkette.de/unplanbar_buchseite/ Sachbuch (2021): https://deine-lieferkette.de/deine-lieferkette/ Kanalhomepage: https://deine-lieferkette.de #supplychainmanagement #logistik #supplychainfit