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

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
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