00:00:03 Die Bedeutung von Teamrollen in supply chains.
00:00:36 Rollen von supply chain executives im Datenmanagement.
00:03:28 Notwendigkeit eines Datenbeauftragten außerhalb der IT-Abteilung.
00:05:39 Wesentliche Ergebnisse eines Datenbeauftragten.
00:06:59 Rolle und Aufgaben des Supply Chain Scientist.
00:08:00 Die Rolle des Supply Chain Scientist in der Datenvorbereitung.
00:09:31 Herausforderungen beim Zusammenführen von Datensätzen, Datenvorbereitung.
00:11:13 Vor- und Nachteile interner Supply Chain Scientists.
00:12:51 Ausgewogenheit interner und externer Rollen für Datenbeauftragte.
00:14:53 Supply chain Entscheidungen: Herausforderungen und Rolle der Erfahrung.
00:16:02 Notwendigkeit eines dedizierten supply chain Koordinators.
00:17:02 Berücksichtigung physischer Realitäten bei supply chain Entscheidungen.
00:19:28 Herausforderungen in unkonventionellen supply chain Rollen.
00:22:17 Strategien, um Ingenieure für supply chains zu gewinnen.
00:24:42 Erfolgsfaktoren für kohäsive supply chain Teams.
Zusammenfassung
Kieran Chandler und Joannes Vermorel diskutieren die Schlüsselrollen bei erfolgreichen supply chain Initiativen, zu denen supply chain executives, Datenbeauftragte, Supply Chain Scientist und Koordinatoren gehören. Vermorel hebt die Rolle der Executives bei der Abstimmung der Unternehmensvision hervor, der Datenbeauftragten, die unabhängig von der IT-Abteilung Daten extrahieren und strukturieren, sowie die Verantwortung der Scientists, auf Basis dieser Daten optimierte Entscheidungen zu generieren. Er führt das Konzept eines “product kaneto” oder Koordinators ein, der die Managementvision kommuniziert und gleichzeitig Feedback von der Basis sammelt. Vermorel geht auch auf die Herausforderungen bei der Besetzung dieser Rollen sowie auf die entscheidende Rolle des Teamzusammenhalts bei der Lösung komplexer supply chain Probleme ein.
Erweiterte Zusammenfassung
Kieran Chandler, der Moderator, leitet das Interview ein und betont die Bedeutung eines robusten Teams für die erfolgreiche Umsetzung von supply chain Initiativen. Anschließend lädt er Joannes Vermorel, den Gründer von Lokad, ein, sein Wissen über verschiedene für diesen Erfolg entscheidende Jobrollen zu teilen.
Vermorel erläutert die Rolle der supply chain executives. Er erklärt, dass diese Personen in erster Linie dafür verantwortlich sind, die Unternehmensvision zur Optimierung der supply chain zu vermitteln und alle darauf einzustimmen. Sie stehen vor der Herausforderung einer Fragmentierung in der supply chain, die sich durch vertikale und horizontale Segmentierung auszeichnet. Die Executives bemühen sich, die Organisation von dieser fragmentierten ‘Matrix’-Struktur hin zu einem stärker vernetzten System zu überführen. Dieser Wandel erfolgt nicht um des Wandels willen, sondern um die Ineffizienzen des Matrix-Ansatzes zu beseitigen, der die Flexibilität einschränken und die optimale Funktion der supply chain behindern kann.
Das Gespräch wendet sich anschließend der Rolle des Datenbeauftragten zu. Im Gegensatz zur gängigen Praxis, den Datenbeauftragten in der IT-Abteilung anzusiedeln, schlägt Vermorel vor, dass diese Rolle unabhängig agieren sollte. Diese Autonomie ist essenziell, da es zur Aufgabe des Datenbeauftragten gehört, Daten aus mehreren Systemen zu extrahieren – eine Aufgabe, die gefährdet wäre, wenn er in die täglichen Dringlichkeiten der IT-Abteilung verstrickt wäre. Die Priorität des Datenbeauftragten besteht darin, eine konsistente Datenrepräsentation für alle für die supply chain relevanten Aspekte zu entwerfen.
Das zentrale Ergebnis, das vom Datenbeauftragten geliefert wird, ist, wie Vermorel erläutert, eine ‘production-grade’ Datenpipeline, die täglich Daten aus allen relevanten Systemen extrahiert und in einer Weise aufbereitet, dass sie programmatisch genutzt werden kann. Diese Daten werden üblicherweise in einem ‘data lake’ konsolidiert – einem Speichersystem, das eine enorme Menge an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format speichert, bis sie benötigt werden. Darüber hinaus stellt der Datenbeauftragte auch eine umfassende Dokumentation des data lake bereit, damit andere in der Organisation die Daten verstehen und effektiv nutzen können.
Wechselt man den Fokus zur Rolle des Supply Chain Scientist, beschreibt Vermorel diese als die Personen, die dafür verantwortlich sind, mathematische Modelle auf Basis der vom Datenbeauftragten bereitgestellten Daten zu erstellen. Dazu gehört, die Produktionsdaten so aufzubereiten, dass sie für statistische Analysen und Prognosen geeignet sind, sowie Modelle zu generieren, die optimierte Entscheidungen ermöglichen. Der Supply Chain Scientist liefert außerdem Key Performance Indicators (KPIs), um den Rest der Organisation davon zu überzeugen, dass diese Entscheidungen wirksam und unter Kontrolle sind.
Als Reaktion auf Chandlers Vorschlag, die Aufgaben der Datenaufbereitung und Modellierung zu trennen, stimmt Vermorel zu, dass einige Aufgaben mit dem Datenbeauftragten geteilt werden können. Er betont jedoch, dass der Supply Chain Scientist eine entscheidende Rolle dabei spielt, die Daten für statistische Analysen aufzubereiten und Modelle auf Basis dieser Daten zu erstellen.
Vermorel erläutert die Herausforderungen, die bei der Verarbeitung von Daten auftreten, insbesondere wenn versucht wird, disparate Datensätze zu kombinieren. Er stellt klar, dass, obwohl ein Datenbeauftragter diesen Prozess etwas vereinfachen kann, dennoch erhebliche Komplikationen bestehen. Beispielsweise kann die Angleichung von Verkaufs- und Rückgabedaten komplex sein, und die Methoden zur Lösung dieses Problems können sich unterscheiden, je nachdem, ob das Problem aus der Perspektive der supply chain, des Marketings oder der internen Revision betrachtet wird. Daher schlägt Vermorel vor, dass die Daten nicht übermäßig aufbereitet werden sollten; stattdessen sollten sie so nah wie möglich an den production systems gehalten werden, während so viele IT-bezogene Komplexitäten wie möglich beseitigt werden.
Anschließend untersucht er die Rollen im Rahmen einer die Quantitative Supply Chain-Initiative, wobei er den Fokus auf die Balance zwischen interner und externer Besetzung dieser Rollen legt. Den Executives kann die Validierung durchaus an strategische Berater ausgelagert werden. Allerdings müssen Vision und Führung intern verankert sein. Ebenso könnte ein Datenbeauftragter extern sein, jedoch ist Vertrautheit mit der IT-Landschaft des Unternehmens erforderlich, was eine interne Position effizienter macht.
Vermorel unterstreicht die Rolle eines Supply Chain Scientist, der Modelle erstellt, die Entscheidungen leiten. Allerdings könnte sich die Wirkung dieser Entscheidungen erst nach mehreren Monaten zeigen und erhebliche Kosten verursachen, wenn
Fehler auftreten, wie zum Beispiel das Stilllegen eines Produktionswerks aufgrund von stock outs. Angesichts dieser hohen Einsätze schlägt er vor, zunächst mit einem erfahrenen externen Supply Chain Scientist zu beginnen, der bereits in mehreren Unternehmen tätig war, bevor diese Kompetenz intern aufgebaut wird.
Die erste Rolle, die Vermorel erwähnt, ist die des Supply Chain Scientist. Diese Person übernimmt die Verantwortung für die Datenanalyse, stellt sicher, dass die wirtschaftliche Modernisierung mit der Unternehmensstrategie übereinstimmt, und versteht die Beschränkungen der supply chain. Allerdings räumt Vermorel ein, dass solche Personen oft nicht genügend Zeit haben, um alle notwendigen Arbeitsabläufe zu überprüfen.
Um diese Lücke zu schließen, führt Vermorel das Konzept eines “product kaneto” oder Koordinators ein. Diese Person fungiert als Vermittler, der die Vision des Managements an die Belegschaft kommuniziert und gleichzeitig wichtiges Feedback von der Basis einholt. Dieser Informationsaustausch stellt sicher, dass die erzeugte Automatisierung mit den Realitäten der Ausführung der supply chain übereinstimmt.
Als Nächstes wendet sich das Gespräch der Besetzung dieser neu definierten Rollen zu. Vermorel räumt ein, dass es aufgrund der unkonventionellen Natur dieser Positionen eine Herausforderung sein kann, geeignete Kandidaten zu finden. Für die Rolle des Datenbeauftragten, die eine Mischung aus IT-Kenntnissen und der Bereitschaft erfordert, außerhalb eines traditionellen IT-Umfelds zu arbeiten, schlägt er vor, nach Personen mit Erfahrung als Data Architects oder Administratoren zu suchen.
Die Rolle des Supply Chain Scientist wird in der Regel von Ingenieuren übernommen, aber es kann eine Herausforderung sein, talentierte Ingenieure für ein Gebiet zu gewinnen, das möglicherweise nicht als “cool” oder bahnbrechend angesehen wird. Vermorel schlägt vor, nach fähigen Personen zu suchen, die zwar nicht unbedingt die “Rockstars” ihres Fachgebiets sind, aber dennoch kompetent und geschickt.
Die Koordinator-Rolle, so Vermorel, würde am besten von Personen mit einem MBA oder einem vergleichbaren Hintergrund übernommen, idealerweise von solchen, die unternehmerisches oder “intrapreneuriales” Denken an den Tag legen. Diese Rolle erfordert ein hohes Maß an Organisation, Ausdauer und klaren Kommunikationsfähigkeiten aufgrund der ständigen Interaktion mit verschiedenen Interessengruppen innerhalb des Unternehmens.
Im Gespräch über die Zutaten für eine erfolgreiche supply chain Initiative hebt Vermorel die Notwendigkeit eines Teams hervor, das in der Lage ist, schwierige Probleme anzugehen, ohne in persönliche Konflikte zu verfallen. Er betont, dass Probleme im supply chain management komplex sind und Zeit zur Lösung benötigen. Es ist entscheidend, den Zusammenhalt und die Geduld innerhalb des Teams aufrechtzuerhalten, um einen vorzeitigen Abbruch eines Projekts zu vermeiden, das zwar auf dem richtigen Weg war, aber mehr Zeit für die Lösung benötigt.
Vollständiges Transkript
Kieran Chandler: Heute werden wir einige der Jobrollen hinter diesem Team diskutieren und untersuchen, wie ihre individuellen Fähigkeiten zum Erfolg oder Misserfolg einer Datenmanagement-Initiative beitragen können. Also, Joannes, lass uns damit beginnen, einige dieser verschiedenen Jobrollen vorzustellen. Fangen wir mit den supply chain executives an. Sie sind immer auf einer höheren Ebene und nicht in die täglichen Abläufe eingebunden. Was ist ihre Hauptaufgabe dabei?
Joannes Vermorel: Die supply chain executives spielen eine entscheidende Rolle bei Initiativen, die für Lokad von primärem Interesse sind, wie zum Beispiel quantitative supply chain Initiativen. Ihre Rolle ist grundlegend unterschiedlich in Bezug darauf, wie sie die supply chain optimieren. Die Verantwortung der Executives besteht im Wesentlichen darin, alle für diese Vision zu gewinnen und die Anstrengungen abzustimmen. Das ist keine geringe Aufgabe. In unserer vorherigen Episode haben wir die Fragmentierung der supply chain besprochen, die sich durch vertikale und horizontale Segmentierung auszeichnet. Zum Beispiel könnte es verschiedene Abteilungen geben, die Produktpaletten vertreten und von unterschiedlichen Personen geleitet werden. Außerdem gibt es eine weitere Dimension in dieser Matrix, mit verschiedenen Rollen, die für Prognosen, Planung und dergleichen verantwortlich sind. Dennoch kann die gesamte supply chain ineffizient sein, selbst wenn jede einzelne Zelle dieser Matrix optimiert ist. Alles, was zwischen zwei verschiedenen Zellen derselben Matrix passiert, kann nicht mit einem Divide-and-Conquer-Ansatz gehandhabt werden. Bei Lokad stellen wir diese Matrix-Vision der supply chain in Frage. Unser Ziel ist es, den supply chain executive dazu zu bringen, über die Matrix hinaus zu denken und ein stärker vernetztes System zu schaffen. Die Leistung Ihrer supply chain wird typischerweise durch einen Engpass eingeschränkt, der überall liegen kann. Es hat keinen Sinn, alles lokal zu mikro-optimieren, wenn man nur ein Problem von einem Ort an einen anderen verschiebt.
Kieran Chandler: Lassen Sie uns über eine dieser Zellen in der Matrix sprechen, die wir hier diskutieren. Wenn wir uns die Rolle eines Datenbeauftragten anschauen, sprechen wir oft davon, dass dieser nicht Teil einer IT-Abteilung ist und eigenständig agiert. Warum ist das so?
Joannes Vermorel: Wenn man eine quantitative supply chain Initiative durchführen möchte, muss man Daten aus vielen Systemen extrahieren. Man benötigt Bestellungen, Produktlisten, Lieferanteninformationen und mehr. Bei jedem größeren Unternehmen wird man letztlich Daten aus ein paar Systemen extrahieren müssen, potenziell einem Dutzend, wenn das Unternehmen groß ist. Wenn die Person, die diese Aufgabe übernimmt, von der IT-Abteilung abhängig ist, liegt deren Priorität darin, den reibungslosen Produktionsablauf zu gewährleisten. Alles andere ist eine untergeordnete sekundäre Priorität. Daher braucht man einen Datenbeauftragten, der über alle notwendigen IT-Kenntnisse verfügt, um große Mengen an Daten zu extrahieren, aber nicht in den Prioritäten der IT-Abteilung verstrickt ist.
Kieran Chandler: Könnten Sie die alltäglichen Dringlichkeiten der IT-Abteilung erklären und warum diese eine separate Aufmerksamkeit erfordern?
Joannes Vermorel: Ja, die IT-Abteilung konzentriert sich in erster Linie darauf, die Produktionssysteme am Laufen zu halten. Daher benötigen sie eine separate Aufmerksamkeit. Es ist auch entscheidend, eine dedizierte Person oder Funktion zu haben, denn man möchte eine konsistente Datenvision aufbauen. Wenn man sich auf eine Matrix verlässt, besteht das Risiko, dass man genauso viele Darstellungen, sagen wir, der Lagerbewertung hat, wie es Abteilungen gibt. Was man wirklich braucht, ist jemand, der eine konsistente Datenrepräsentation für alle für die supply chain relevanten Aspekte entwerfen kann.
Kieran Chandler: Was ist also das zentrale Ergebnis, das der Datenbeauftragte liefert?
Joannes Vermorel: Das zentrale Ergebnis ist typischerweise eine ‘production-grade’ Datenpipeline. Diese läuft täglich, extrahiert Daten aus allen relevanten Systemen und bereitet sie so auf, dass sie programmatisch genutzt werden können. Im Wesentlichen müssen die Daten in etwas wie einem data lake konsolidiert werden – Datenbanken, die darauf spezialisiert sind, die Daten in großen Mengen bereitzustellen. Das Ziel ist nicht, die Daten Zeile für Zeile bereitzustellen, sondern beispielsweise die gesamte sales history der letzten Jahre zur Verfügung zu stellen. Dies wird üblicherweise als data lake bezeichnet, und auf allen großen cloud computing Plattformen findet man zahlreiche data lake-Lösungen. Ein weiteres Ergebnis ist eine konsistente Dokumentation der Daten, damit die Anwender wissen, wie sie die Ausgabe nutzen können.
Kieran Chandler: Okay, wir haben also über diesen data lake gesprochen. Die Person, die sich darum kümmern muss, ist der Supply Chain Scientist, der scheinbar unglaublich beschäftigt ist, da er viele Verantwortlichkeiten jongliert. Was macht er also täglich?
Joannes Vermorel: Der Supply Chain Scientist ist dafür verantwortlich, ein Modell zu erstellen, oft ein mathematisches. Manchmal beinhaltet dies alltägliche Aufgaben wie die Aufbereitung der Produktionsdaten, damit diese bereit und für statistische Analysen geeignet sind. Eine der offensichtlichsten Aufgaben ist die Nachfrageprognose, aber es gibt auch eine lead time Prognose und weitere Unsicherheiten. Allerdings kann man für diese Art von Prognosen nicht einfach die direkt aus dem Produktionssystem extrahierten Daten verwenden. Es gibt viele Artefakte, die sorgfältiges Überlegen erfordern. Zum Beispiel entsprechen Verkäufe nicht der Nachfrage. Wenn es zu einem Lagerfehlbestand kommt, könnten Ihre Verkäufe sinken, während die Nachfrage tatsächlich steigt. Der Supply Chain Scientist erstellt ein Modell auf Basis dieser Daten und liefert letztlich optimierte Entscheidungen. Außerdem liefern sie KPIs, um der restlichen Organisation zu beweisen, dass diese Entscheidungen unter Kontrolle sind und Verbesserungen bewirken.
Kieran Chandler: Was die Modernisierung und Datenaufbereitung angeht, wäre es nicht effizienter, diese beiden Aufgaben zu trennen? Soll ein Team für die Modernisierung verantwortlich sein und ein anderes für die Aufbereitung?
Joannes Vermorel: Bis zu einem gewissen Grad, ja. Der Data Officer kann die Aufgabe für den Supply Chain Scientist tatsächlich erleichtern. Es gibt viele Dinge, die er oder sie tun kann. Im Data Lake zum Beispiel lassen sich Daten so konsistent wie möglich gestalten, etwa durch einheitliche Formate für Zahlen oder Daten. Wenn Sie Stammdaten eingerichtet haben, können Sie sicherstellen, dass es eine einheitliche Methode gibt, die Produkte, die Sie kaufen oder verkaufen, oder sonstige Elemente in der Organisation zu identifizieren.
Es gibt eine Menge Dinge, die der Data Officer tun kann, um die Ausgangssituation zu vereinheitlichen, sodass Datensätze sofort verarbeitungsfertig sind. Allerdings entsteht ein Problem, wenn Sie Datensätze zusammenführen möchten. Plötzlich stoßen Sie auf eine unüberschaubare Anzahl von Komplikationen. Zum Beispiel, wenn Sie statistisch signifikante Daten anhängen möchten, bei denen Verkäufe und Rücksendungen involviert sind, können zahlreiche Komplikationen auftreten.
Die Art und Weise, wie Sie diese Zusammenführungen durchführen, kann sich unterscheiden, je nachdem, ob Sie das Problem aus der supply chain Perspektive, der Marketing-Perspektive oder sogar aus der Perspektive der internen Revision angehen. Hier kommt der geschäftliche Aspekt ins Spiel. Daher trennen wir die Ebenen, indem wir sicherstellen, dass diejenigen, die die Daten aufbereiten, relativ geschäftsunabhängig bleiben.
Das Problem ist, wenn Sie dies nicht tun, riskieren Sie eine vorzeitige Optimierung, bei der die Daten bereits in einer bestimmten Weise umgestaltet wurden, die bestimmte Optimierungsmöglichkeiten in einem späteren Stadium verhindert. Im Wesentlichen sollten die Daten, aus Sicht eines Supply Chain Scientist, nicht übermäßig aufbereitet sein. Sie sollten so nah wie möglich an den Produktionssystemen bleiben, während gleichzeitig möglichst alle IT-Artefakte und IT-bezogenen Probleme entfernt werden.
Kieran Chandler: Oft agieren Supply Chain Scientists extern und arbeiten hier bei Lokad mit uns zusammen. Warum ergibt das Sinn? Hätten sie nicht ein besseres Verständnis der Geschäftsprozesse und ein tieferes Verständnis des Unternehmens im Tagesgeschäft, wenn sie intern tätig wären?
Joannes Vermorel: Das ist ein sehr interessanter Punkt. Für alle Rollen in einer Initiative der die Quantitative Supply Chain gibt es ein Gleichgewicht zwischen interner und externer Durchführung. Für den Führungsteil wird diese Aufgabe oft extern delegiert, indem strategische Berater Managemententscheidungen validieren. Dies ist typischerweise das, was bekannte strategische Beratungsgruppen tun.
Wenn es jedoch darum geht, Führung zu übernehmen und die Menschen dazu zu bewegen, der von Ihnen präsentierten Vision zu folgen, muss dies intern geschehen. Gleiches gilt für den Data Officer. In großem Maße können Sie sich auf ein externes IT-Unternehmen verlassen, und viele Unternehmen machen das so. Die einzige Grenze ist die Vertrautheit mit der Anwendungslandschaft des Unternehmens.
Im Laufe der Jahre wird das interne Personal mit Ihrer IT-Landschaft äußerst vertraut, und das wird zu einer Art wertvollem Gut. Die Rolle des Data Officer lässt sich wahrscheinlich am einfachsten auslagern, aber wenn Sie diese Rolle nicht intern verankern, führt das langfristig zu höheren Kosten. Dies liegt daran, dass die Menschen aufgrund fehlender Vertrautheit und Erfahrung mit Ihrer IT-Landschaft einfach weniger effizient arbeiten.
Bei dem Supply Chain Scientist gibt es ebenfalls ein Gleichgewicht zwischen interner und externer Besetzung. Aber es gibt einen feinen Unterschied. Diese Person wird ein Modell erstellen, das Entscheidungen generiert. Beim Data Officer ist es relativ leicht zu erkennen, ob er Zugriff auf die Daten hat und ob die Arbeit angemessen erledigt wurde.
Allerdings ist es bei einem Supply Chain Scientist ebenso möglich und relativ unkompliziert, die Qualität der Arbeit zu bewerten, allerdings mit einem kleinen Haken. Wenn es um eine supply chain Entscheidung geht, können Sie typischerweise erst etwa sechs Monate später deren Richtigkeit oder die Tatsache, dass es sich um eine Fehlentscheidung handelte, beurteilen.
Kieran Chandler: Man steht vor einer sehr spezifischen Herausforderung, typischerweise Entscheidungen mit einem sehr asymmetrischen Kosten-Nutzen-Verhältnis. Das bedeutet, dass Sie vielleicht etwas einsparen können, wenn Sie den Bestand verringern, aber wenn Sie eine Situation mit dramatischen Lagerfehlbeständen erleben, könnte eine ganze Produktionsanlage stillstehen, nur weil ein paar Dinge fehlen. Die Kosten können stark asymmetrisch sein und es dauert einige Monate, bis sich das auswirkt.
Joannes Vermorel: Ja, genau. Es ist die Art von Situation, in der Sie nicht möchten, dass ein Supply Chain Scientist diese Aufgabe zum ersten Mal in Ihrem Unternehmen übernimmt. Es ist besser, mit jemandem zu beginnen, der aus einem Team kommt, das dies für viele Unternehmen umgesetzt hat, und dann nach und nach Ihre interne Kompetenz in diesem Bereich auszubauen. Langfristig können Sie diese Kompetenz intern aufbauen, aber für den Start ist es besser, Leute zu finden, die dies bereits anderswo praktiziert haben. Das ist das Gleichgewicht, und deshalb stellen wir bei Lokad den Supply Chain Scientist zumindest anfangs als Teil des Pakets bereit.
Kieran Chandler: Das macht Sinn. Das letzte Puzzleteil, sozusagen, ist ein Projektmanager. Wir sprechen hier von einem sehr kleinen Team, also warum braucht man eigentlich einen Projektmanager?
Joannes Vermorel: Für Initiativen der die Quantitative Supply Chain brauchen Sie typischerweise einen Projektmanager oder Koordinator, denn die von der supply chain management vorgegebene Vision muss an viele Menschen vermittelt werden, was äußerst zeitintensiv ist. Es ist von Vorteil, wenn nicht der supply chain director selbst dafür verantwortlich ist, einzeln mit zahllosen Parteien zu sprechen. Als Teil des Managements verbringt diese Person vermutlich bereits einen großen Teil ihrer Zeit in Gesprächen mit vielen Parteien. Es hilft wirklich, wenn es jemanden gibt, dessen Aufgabe es ist, viele Menschen zu koordinieren und die alltäglichen Aufgaben zu übernehmen, um sicherzustellen, dass alle an Bord sind.
Der Projektkoordinator prüft auch das Kleingedruckte aller supply chain Workflows. Eine Entscheidung, die vom Modell des Supply Chain Scientist erzeugt wurde, wie inventory movement Entscheidungen, ist nur dann optimiert, wenn sie mit der harten Realität der supply chain übereinstimmt. Zum Beispiel: Wenn Sie sich entscheiden, eine bestimmte Menge an Inventar in ein Regal zu stellen, es aber physisch nicht hineinpassen sollte, spielt es keine Rolle, ob Ihr Modell Ihnen sagt, dass es eine gute Entscheidung ist. Die Realität ist, dass Sie die Regalkapazität überschreiten – es kann also keine gute Entscheidung sein, so viel Inventar ins Regal zu bringen.
Ihr mathematisches oder statistisches Modell kann scheitern, wenn es etwas verletzt, das eine grundlegende Realität darstellt. Es kann eine Menge sehr subtiler Einschränkungen geben, die aus dem Workflow hervorstechen. Manchmal ist es buchstäblich die Art und Weise, wie die supply chain physisch organisiert ist. Es kostet viel Zeit, das Kleingedruckte davon zu beurteilen, und der Supply Chain Scientist ist bereits so stark damit beschäftigt, Daten zu analysieren, sicherzustellen, dass die Analyse Sinn macht, und dass die wirtschaftliche Modernisierung wirklich mit der Strategie des Unternehmens übereinstimmt.
Die Person, die am meisten über diese Einschränkungen weiß, ist auch die, die über die von der Geschäftsführung vorgegebene neue Vision informiert werden muss. Deshalb ist es sehr vorteilhaft, diese Rolle eines Projektkoordinators zu haben. Diese Person kann sowohl die Vision des Managements tragen als auch alle notwendigen Informationen sammeln.
Kieran Chandler: Wir haben Rückmeldungen erhalten, die darauf hindeuten, dass es im supply chain management einen Bedarf für eine neue Rolle gibt, um die Automatisierung zu optimieren und die Kapitalrendite zu maximieren. Allerdings handelt es sich dabei um einzigartige Rollen, die klassischerweise nicht existieren. Wo sollten wir nach Kandidaten für diese Rollen suchen?
Joannes Vermorel: Im supply chain management gibt es eine langjährige Tradition, Personen zu haben, die den Wandel maßgeblich vorantreiben. Daher denke ich, dass dieser Aspekt relativ gut abgedeckt ist und in das traditionelle Bild passt. Für Rollen wie den Data Officer wird diese Position jedoch typischerweise von Personen besetzt, die Erfahrung als Data Architect oder Administrator haben.
Kieran Chandler: Könnten Sie näher auf die Natur der Rolle des Data Officer eingehen?
Joannes Vermorel: Das Neue an der Rolle des Data Officer ist, dass sie IT-Kenntnisse erfordert, aber auch außerhalb des traditionellen IT-Bereichs agieren muss. Diese Person wird im Wesentlichen zum IT-Vertreter außerhalb der IT-Abteilung, was einen einzigartigen Twist darstellt. Allerdings kann dies die Gewinnung von Talenten für diese Rolle erschweren.
Kieran Chandler: Warum wäre es schwierig, diese Rolle zu besetzen?
Joannes Vermorel: Die Herausforderung liegt im Karrierepfad. In einem großen Unternehmen ist die IT-Abteilung wie eine Mini-Organisation mit einer klaren Aufstiegsstruktur für ihre Mitglieder. Aber wenn Sie der IT-Mitarbeiter außerhalb der IT sind, ist der Karrierepfad möglicherweise nicht so eindeutig definiert, und diese uncertainty kann abschreckend wirken.
Kieran Chandler: Und was ist mit der Rolle des Supply Chain Scientist? Welche Herausforderungen gibt es dort?
Joannes Vermorel: Für Supply Chain Scientists ist der typische Hintergrund das Ingenieurwesen. Talentierte Ingenieure für ein Feld zu gewinnen, das möglicherweise nicht als das glamouröseste angesehen wird, kann eine Herausforderung sein. Junge Ingenieure könnten danach streben, für hochkarätige Unternehmen wie Apple oder Airbnb zu arbeiten.
Kieran Chandler: Geht es nur um das Prestige dieser Unternehmen oder steckt mehr dahinter?
Joannes Vermorel: Es geht nicht nur um das Prestige. Diese Unternehmen werden als cool angesehen, weil ihr Management äußerst fähig ist und mit gutem Beispiel vorangeht. Ein Supply Chain Scientist möchte jemanden bewundern können, der erfahrener und kompetenter ist als er selbst, und danach streben, in Zukunft so zu werden wie diese Person. Für traditionelle Unternehmen, die diese Kompetenz nicht intern besitzen, kann das eine Herausforderung darstellen.
Kieran Chandler: Also, wie können diese Unternehmen diese Herausforderung meistern?
Joannes Vermorel: Sie müssen Schritt für Schritt vorgehen. Vielleicht können sie keine Ingenieure einstellen, die sonst für Google gearbeitet hätten, aber sie können dennoch ziemlich gute Talente mit einem etwas anderen Profil finden.
Kieran Chandler: Ich würde also sagen, es ist offensichtlich gut, dass sie überall arbeiten können, wo sie möchten. Für den Koordinator hier spricht man typischerweise von einem Profil, das Sie von Personen mit einem MBA erhalten. Die besten Profile sind Menschen, die fast wie angehende Unternehmer wirken – junge Leute in der Art. Ich glaube, man nennt sie Intrapreneure, wenn man eine unternehmerische Denkweise innerhalb des Unternehmens hat.
Joannes Vermorel: Ja, typischerweise sind sie die Führungskräfte. Eine der Eigenschaften, die man benötigt, ist eine enorme Ausdauer, denn man wird unermüdlich mit vielen Menschen sprechen. Sie müssen in Ihrer Kommunikation sehr klar sein, damit Sie nicht alle abschrecken und nicht die Vision des Managements verraten. Das erfordert viel Energie. Außerdem braucht man sehr organisierte Personen. Wenn Sie mit vielen Menschen in der Organisation in Kontakt stehen und nicht sehr organisiert sind, können Sie tatsächlich viel Unordnung verursachen. Es ist sehr wichtig, sicherzustellen, dass Sie nicht einen netto negativen Einfluss auf die gesamte Initiative haben, indem Sie Chaos in der Organisation verbreiten.
Kieran Chandler: Okay, und um alles abzurunden: Was wäre die entscheidende Zutat, die dieses Team braucht, um sicherzustellen, dass eine supply chain Initiative erfolgreich ist?
Joannes Vermorel: Wahrscheinlich ist das Entscheidende, dass man streng mit dem Problem umgeht, statt streng mit den Menschen zu sein. Das ist eine grundsätzliche Haltung, denn die Probleme, mit denen man sich befasst, sind sehr schwierig und fordern die Egos vieler Menschen heraus. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, ein Team mit starkem Zusammenhalt aufrechtzuerhalten, sodass die Probleme, egal wie schwierig sie sind, angegangen werden. Wenn sich ein Problem als schwierig erweist, bedeutet das auch, dass es mehr Zeit zur Lösung benötigt. Verlieren Sie den Zusammenhalt nur, weil ein Problem plötzlich einige weitere Monate zur vollständigen Behebung benötigt, kann das Ganze zusammenbrechen – selbst wenn es auf einem guten Weg war. Es liegt schlicht daran, dass mehr Zeit benötigt wurde, um eine zufriedenstellende Lösung zu liefern, anstatt eine kurzfristige Lösung zu präsentieren, bei der die Leute sagen: “Diese Maschine ist verrückt, hören wir mit diesem Wahnsinn auf und hören wir auf, überhaupt zu versuchen, die supply chain zu optimieren.”
Kieran Chandler: Großartig, wir müssen es heute dabei belassen, aber danke, dass Sie sich die Zeit genommen haben.
Joannes Vermorel: Danke.
Kieran Chandler: Okay, das war also alles für diese Woche. Wir sind nächste Woche wieder mit einer neuen Episode zurück. Bis dahin, danke fürs Zuschauen.
