Projektzeitplan

Zeitplan eines gewöhnlichen Projekts












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Die quantitative Logistik ist vielmehr eine Reise als ein Ziel. Gleichzeitig tritt die Lieferkettenführung, die sich im Unternehmen bei einem quantitativen Logistikprojekt bildet, beim Zeitplan in den Vordergrund. Während in wenigen Monaten positive Ergebnisse erzielt werden können, nimmt die Nutzung des kompletten Potentials der quantitativen Logistik Jahre in Anspruch. Im Folgenden bieten wir Ihnen den gewöhnlichen Zeitplan für das Projekt der quantitativen Logistik bei einem mittelständischen Unternehmen. Bei größeren Unternehmen kann man erwarten, dass der Zeitplan doppelt so lange ist.

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Wenn das quantitative Logistikprojekt bei Lokad ausgeführt wird, wird es von einem von Lokads Supply Chain Scientist meist von der Ferne betreut. In diesem Falle wird die Datenverarbeitung direkt auf Lokads Software-Plattform durchgeführt. Aus dieser Perspektive bieten wir die untere Information. Die beiden angeführten Parteien sind Lokad und der Kunde.

Projektstart

Vertreter beider Parteien stellen sich vor und vereinbaren wöchentliche Meetings. Diese wöchentlichen Meetings werden bis zur Inbetriebnahme fortgeführt. Der Supply Chain Scientist stellt die verschiedenen Umsetzungsphasen und die Abgaben, die der Kunde erwarten kann, vor. Der Rest des Anrufs ist der Überprüfung verschiedenen Details zu Lieferkette und den IT-Eigenschaften gewidmet. Nach dem Anruf wird eine Zusammenfassung erstellt, in der die organisatorischen Aspekte des Projekts dokumentiert werden, und dem Kunden versandt.

Spezifikation der Daten

Kurz nach dem Treffen zum Projektstart erstellt der Supply Chain Scientist die Spezifikationen der Daten, die für die Umsetzung des Projekts erforderlich sind. Diese Spezifikationen werden gemeinsam mit dem Kunden überprüft und validiert. Insbesondere sollte in diesem Dokument definiert werden, welche Daten aus dem IT-System des Kunden extrahiert werden. Als Faustregel sollte sich die Extraktion so dicht wie möglich an die Daten, die ursprünglich so im IT-System des Kunden vorhanden sind, halten.

1. Daten-Upload

Nach der Validierung der Spezifikationen, wird das erste Dataset vom Kunden auf Lokads Server hochgeladen. Gewöhnlich wird der Upload zu diesem Zeitpunkt noch nicht über einen automatisierten Prozess vorgenommen, da im Normalfall mehrere Versuche nötig sind, um einen Konsens über die Details der Datenspezifikationen zu erreichen

Validierung der Daten

Der Supply Chain Scientist führt eine tiefgreifende Analyse des Inhalts des Datasets durch. Insbesondere wird die Integrität überprüft, um die Qualität der Daten nach verschiedenen Kennzahlen sicherzustellen. Dass Ziel ist, sicherzustellen, dass 1) das Dataset durch den Upload-Vorgang richtig aktualisiert wird, 2) das Dataset den tatsächlichen Zustand des Unternehmens widerspiegelt und 3) das Dataset mit den Zielen der Lieferkettenoptimierung übereinstimmt und komplett ist.

Was die Abgaben betrifft, bietet der Supply Chain Scientist dem Kunden während dieser Phase verschiedene Dashboards, mit denen die Gesundheit der Daten bewertet werden kann. Diese Dashboards kann der Kunde auch für andere Zwecke über das quantitative Logistikprojekt hinaus benutzen, etwa als Teil der internen Prozesse zur Qualitätssicherung der Daten.

Kontrolle zur Hälfte des Projekts

6 Wochen nach dem Start findet ein Meeting statt, um den Bearbeitungsstand des Projekts zu beurteilen. Ziel dieser „Kontrolle“ ist, so früh wie möglich, Probleme, die bei der Umsetzung auftreten könnten, festzustellen, insbesondere solche, die die Inbetriebnahme verzögern könnten. Bei Lokad besteht diese „Kontrolle“ aus einem Austausch zwischen dem Supply Chain Scientist und dem Kunden auf Grundlage einer Checkliste, die dem Kunden im Voraus, direkt nach dem Meeting zum Projektstart, vom Supply Chain Scientist mitgeteilt wird.

Upload-Automatisierung

Wenn beide Parteien die allgemeine Qualität des bisher hochgeladenen Datasets validiert haben, setzt der Kunde einen automatisierten Prozess zur regelmäßigen, idealerweise täglichen, Übertragung seines Datasets um. Gleichzeitig wird bei Lokad die Überprüfungslogik mit verschiedenen Datentests konfiguriert, sodass diese nach jede Upload aktualisiert werden.

Umsetzung der Optimierung

Ab diesem Zeitpunkt verfügt der Supply Chain Scientist über alle nötigen Daten zur Umsetzung der Optimierung der zuvor mit dem Kunden besprochenen Entscheidungen. So setzt er Skripte um, die verschiedene quantitative Ausgaben generieren: Vorschläge zu Betriebseinkäufen, Vorschläge zur Abfertigung, usw. Die Zahlen, die sich aus diesen Skripten ergeben, können in Form von Dashboards visualisiert werden. Zu diesem Zeitpunkt stellen die Dashboards nur eine vorläufige Version der finalen Dashboards dar und müssen mit dem Kunden überprüft werden.

Feedback & Feinabstimmung

Gewöhnlich führen die Anfragen von Kunden, verschiedene Ausgabedaten etwas zu optimieren, zur Feinabstimmung der Skripte des Supply Chain Scientist. Hierbei können viele Parameter und Methoden gewählt werden, sodass die Eigenschaften der zu optimierenden Lieferkette mit der Optimierungslogik übereinstimmt

Inbetriebnahme

Nach mehreren Runden Feinabstimmung und Überprüfung kommt es zu einem Punkt, an dem der Kunde der vom Supply Chain Scientist umgesetzten Logik vertraut. Hier kann der Kunde diesen Dienst im Betrieb nutzen, also direkt Entscheidungen zur Lieferkette, wie sie ursprünglich von der Software berechnet wurden, ausführen. Wenn der Kunde dies validiert, ist die Lösung einsatzbereit. Dann liefert der Supply Chain Scientist eine Dokumentation, in der die Wartbarkeit der Lösung sichergestellt wird.

Support & Wartung

Die Lösung ist funktionsfähig und wird vom Kunden benutzt, wobei der Supply Chain Scientist den täglichen reibungslosen Ablauf der Daten-Pipeline überwacht. Es werden auch regelmäßig Anrufe zwischen dem Kunden und dem Supply Chain Scientist organisiert, um zu überprüfen, dass die Optimierung die erwartete Lieferkettenleistung liefert. Außerdem sind Lieferketten nicht statisch, daher müssen kleine oder große Änderungen im Betrieb oder der IT überprüft werden, etwa ein neues Lager, Marktänderungen, neue Prozesse, usw. Der Supply Chain Scientist schlägt entsprechende Anpassungen vor, um diese Änderungen zu berücksichtigen. So wird im Voraus die Häufigkeit bestimmt, in der Kontrollanrufe organisiert werden, gewöhnlich monatlich.