120 Sekunden bis zur Erkenntnis KI für zuverlässige OTIF-Performance

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Mit KI-gestützter Entscheidungsfindung optimieren Unternehmen ihre OTIF-Performance und verbessern die Transparenz sowie Effizienz in der Lieferkette.

Die Lieferketten großer Fertigungsunternehmen sind aufgrund ihrer globalen Verteilung und ihrer tiefen vertikalen und horizontalen Integration äußerst komplex. Hinzu kommen externe Faktoren wie Handelskonflikte und Kriege, die den Betrieb zunehmend und auf unvorhersehbare Weise stören. Dennoch erwarten Kunden pünktliche Lieferungen in der richtigen Menge und Qualität.
 Die Ursachen für OTIF-Ausfälle oder -Abweichungen sind schwer zu ermitteln, und selbst wenn sie identifiziert werden, bleiben ihre Auswirkungen auf die Lieferkette oft unklar. Dies ist darauf zurückzuführen, dass viele Unternehmen nach wie vor auf manuelle, isolierte Analysen setzen, die sowohl einen ganzheitlichen Überblick über die Leistungsfähigkeit der Lieferkette als auch deren Reaktionsfähigkeit bei Störungen behindern. Darüber hinaus erschweren die Komplexität der Prozesse und die schiere Masse der Prozessdaten die Identifizierung von Ineffizienzen und Kostentreibern – was häufig zu reaktiven, suboptimalen Entscheidungen und verpassten Verbesserungsmöglichkeiten führt.

KI-gestützte, Celonis-basierte Analyselösung 

Für unseren Kunden, einen weltweit führenden Anbieter von Elektrifizierungs-, Konnektivitäts- und Automatisierungslösungen, haben wir eine KI-gestützte, Celonis-basierte Analyselösung implementiert, die durchgängige Transparenz über die gesamte Lieferkette schafft und so die Optimierung der OTIF-Kennzahl ermöglicht. Durch die Integration von Daten aus Vertrieb, Produktion und Beschaffung in intuitive Dashboards bietet die Lösung eine funktions- und systemübergreifende Sicht auf die OTIF-Performance mit den zugrunde liegenden Ursachen und Auswirkungen. So kann das Unternehmen gezielte, datengestützte Entscheidungen treffen und kontinuierliche Verbesserungsinitiativen vorantreiben.

KI-unterstütztes Analyse-Cockpit für OTIF-Optimierung

Das Analyse-Cockpit besteht insgesamt aus sieben Modulen, die durch KI unterstützt werden. Jedes Modul hat einen eigenen Schwerpunkt und befähigt die Nutzer, gezielte Fragestellungen oder Probleme im Kontext der ganzheitlichen OTIF-Optimierung zu bearbeiten.
 Das Dashboard OTIF Overview bietet eine nahezu Echtzeitübersicht über die Lieferleistung in Vertrieb, Produktion und Beschaffung. Es liefert sowohl aggregierte Übersichtstatistiken als auch detaillierte Informationen, mit denen Teams Entwicklungstrends überwachen können. Aufträge werden zur Leistungssegmentierung in Gruppen wie „zu spät“ oder „zu früh“ kategorisiert. Die Berechnungsgrundlage kann flexibel in Bezug auf Zeitstempel und Toleranzen konfiguriert werden. Bei Überschreitung kritischer Leistungsschwellenwerte können KI-basierte Warnmeldungen an relevante Stakeholder versendet werden, sodass schnelle und gezielte Reaktionen möglich sind.

Produktion unter Druck

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Dashboard: Production Overview

Das Dashboard für die Produktion unterstützt die OTIF-Leistungsanalyse nach Dimensionen wie Werk, Materialgruppe oder Auftragsart mit Trendvisualisierungen, die über einstellbare Zeitintervalle aggregiert werden. Benutzer können bestimmte Teilbereiche bis hin zu einzelnen Fertigungsaufträgen aufschlüsseln, um Ursachen zu ermitteln und fundiertere Erkenntnisse abzuleiten. Diese Funktionalitäten sind gleichermaßen für den Vertriebs- und Beschaffungsbereich verfügbar.

Network Root Cause Analyzer

Der Network Impact Analyzer bewertet, wie sich Störungen sowohl auf vor- und nachgelagerte Stufen als auch auf die Stakeholder der Lieferkette auswirken. Sobald eine Ursache identifiziert wurde, visualisiert das Modul die betroffenen Aufträge, Kunden, Werke oder andere Netzwerkdimensionen. Dies ermöglicht fundierte, gezielte Maßnahmen wie die Umplanung von Aufträgen, die Benachrichtigung von Stakeholdern oder die Umverteilung von Ressourcen. So kann eine höhere Robustheit gegenüber Störungen gewährleistet werden.

Modular unterstützte Transparenz in der Lieferkette

Der Network Explorer bietet eine interaktive, visuelle Darstellung der Beleg- und Materialflüsse entlang der gesamten Lieferkette. Er hilft Anwendern, die Beziehungen zwischen Werken, Tochtergesellschaften und Produktionseinheiten zu verstehen. So lassen sich Abhängigkeiten aufzeigen, beispielsweise wie sich ein verzögerter Fertigungsauftrag auf mehrere Kundenlieferungen auswirkt.Der Resource Utilization Analyzer bietet einen umfassenden Überblick über die Auslastung von Produktionsressourcen innerhalb des Netzwerks. Er ermöglicht die Identifikation von Engpässen oder ungenutzten Kapazitäten, die sich auf die OTIF-Performance auswirken könnten. Das Modul hebt Kapazitätsdiskrepanzen hervor, indem es sie mit bestimmten Produktions- oder Planaufträgen verknüpft.

Ein Blick in den Maschinenraum: der AI-Layer

Das Cockpit verfügt über drei KI-Komponenten, um dem Benutzer die zentralen Funktionalitäten bereitzustellen.
- Mapper: Verknüpft Belege system- und werksübergreifend auf intelligente Weise und erstellt so eine durchgängige Netzwerkübersicht.
- Categorizer: Weist jedem Auftrag dynamisch Leistungskategorien zu und ermöglicht so die Verfolgung und Bewertung der OTIF-Leistung auf verschiedenen Aggregationsebenen.
- Calculator: Ermittelt die Ressourcenauslastung auf Tagesbasis, indem er Nachfrage und Angebot für Produktionskapazitäten abgleicht.

Aktion statt Reaktion: Datengestütztes Leistungsmanagement 

Mit dem cbs Supply Chain Analytics Cockpit lassen sich die Ursachen und Auswirkungen von Anomalien in der Lieferkette innerhalb von 120 Sekunden ermitteln. Diese Transparenz ermöglicht es Unternehmen, schnell und faktenbasiert Entscheidungen zu treffen und wirksame Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Dadurch werden Lieferverzögerungen minimiert, die Kundenzufriedenheit erhöht und vermeidbare Betriebskosten deutlich reduziert. Diese Verbesserungen können zu einer Steigerung der OTIF-Leistung um bis zu 35 % führen. Durch den Einsatz KI-gestützter Lieferkettenanalysen können Fertigungsunternehmen somit den Schritt von reaktiver Fehlerbehebung hin zu proaktivem, datengestütztem Leistungsmanagement vollziehen.

Nils Kleiber ist Senior Consultant BPM & Analytics, Practice Sustainable Supply Chain & Manufacturing, bei cbs Corporate Business Solutions.