00:00:03 Vertriebs- und Operationsplanung (S&OP)
00:00:28 Die Rolle von S&OP im komplexen supply chain management
00:02:32 Die Ursprünge und Entwicklung von S&OP
00:03:19 Vorteile des Managements der Quantitative Supply Chain
00:06:18 Vor- und Nachteile von S&OP und der Quantitative Supply Chain
00:08:01 Komplexität der Prognose in S&OP: Notwendigkeit der Automatisierung
00:08:29 Schlechte S&OP-Ausrichtung und wirtschaftliche Auswirkungen
00:09:02 “Sandbagging” in Vertriebsprognosen und S&OP
00:12:19 Erfolgreiche S&OP-Implementierungen und betriebliche Komplexität
00:14:05 Technologisches Potenzial in S&OP, der Quantitative Supply Chain
00:16:02 Lagerverwaltung: finanzielle Auswirkungen und Wachstum
00:17:14 Die Bedeutung einer Vereinbarung über Fehlmengenkosten zwischen den Abteilungen
00:18:14 Fortbestehendes veraltetes S&OP
00:19:03 Effizienz der Quantitative Supply Chain
00:21:49 Prozesse verbessern, Automatisierung maximieren
Zusammenfassung
In einer Diskussion mit Kieran Chandler untersucht Lokad-Gründer Joannes Vermorel Sales and Operations Planning (S&OP) und dessen Bedeutung für die supply chain optimization. Vermorel beschreibt S&OP als einen wesentlichen Prozess zur Abstimmung interner Abläufe mit externen Markteinflüssen und betont, dass er ursprünglich von FMCG-Unternehmen des 20. Jahrhunderts entwickelt wurde. Während sich traditionelles S&OP auf die Verbesserung des Managements und der Kommunikation konzentriert, legt Lokads die Quantitative Supply Chain Ansatz den Fokus auf datengesteuerte Lösungen. Dieser Ansatz automatisiert die Prognose für umfangreiche Produktpaletten und erzeugt probabilistische Vorhersagen, die die Effizienz steigern. Vermorel erörtert zudem das Konzept von S&OP 2.0 und plädiert für Automatisierung sowie die Abstimmung wirtschaftlicher Treiber anstelle von Marktzuständen. Sein Rat an CEOs unterstreicht den computergestützten Umgang mit detaillierten supply chain-Daten und kontinuierliche Verbesserungen.
Erweiterte Zusammenfassung
Kieran Chandler, der Moderator, und Joannes Vermorel, der Gründer von Lokad, führen eine Diskussion, die sich hauptsächlich um Sales and Operations Planning (S&OP) und dessen Beziehung zu Lokads Ansatz der supply chain optimization dreht.
S&OP dient, wie Vermorel erklärt, als ein entscheidender business process, den Führungsteams einsetzen, um ein effizientes Ressourcenmanagement zu gewährleisten, insbesondere in großen Unternehmen mit umfangreichen supply chains. Er betont, dass es darum geht, eine Abstimmung aller Abteilungen im Unternehmen zu fördern, um die Lieferung von Waren im Einklang mit der Marktnachfrage zu optimieren.
Vermorel ordnet die Entstehung von S&OP großen, schnelllebigen Konsumgüterunternehmen (FMCG) des 20. Jahrhunderts zu, die darauf abzielten, den Massenmarkt zu bedienen. Diese Unternehmen entwickelten Prozesse, die sich später zu S&OP verschmolzen und Best Practices im supply chain management repräsentieren.
Jedoch weist Vermorel auf einen feinen Perspektivwechsel hin, wenn er traditionelles S&OP mit Lokads Ansatz der Quantitative Supply Chain vergleicht. Während S&OP auf der Annahme beruht, dass supply chain Probleme hauptsächlich durch besseres Management und verbesserte Kommunikation gelöst werden können, setzt Lokads Methodik auf quantitative und rechnergestützte Lösungen.
Trotz unterschiedlicher Philosophien räumt Vermorel ein, dass die Abstimmung – eine zentrale Herausforderung, die S&OP angeht – auch im Ansatz der Quantitative Supply Chain von Lokad ein erhebliches Problem darstellt.
Vermorel beginnt damit, die Schwierigkeiten zu beleuchten, mit denen große Unternehmen beim Management umfangreicher Produktkataloge konfrontiert sind. Unternehmen mit tausenden von Produktreferenzen finden es unmöglich, dass Einzelpersonen oder Gruppen sich für jede einzelne Referenz ein mentales Bild davon machen, was passieren wird. Daher konzentrieren sich die Beteiligten oft auf aggregierte Informationen, wie beispielsweise auf der Ebene von Produktkategorien, was zu Fragmentierung führt.
Vermorel führt die Quantitative Supply Chain als einen alternativen Ansatz ein, um diese Probleme zu lösen. Die Quantitative Supply Chain automatisiert den Prognoseprozess und erstellt eine probabilistic forecast, die täglich unternehmensweit geteilt werden kann.
Moderator Kieran Chandler lenkt die Unterhaltung auf SNOP, einen Prozess, bei dem alle Abteilungen in die Problemlösung einbezogen werden, wodurch eine ganzheitliche Perspektive geboten wird. Chandler fragt, ob die Quantitative Supply Chain nicht zu einem supply chain-Bias führen könnte. Vermorel entgegnet, dass der quantitative Ansatz den zukünftigen Zustand des Marktes als gegeben ansieht, der von machine learning Algorithmen erzeugt wird.
Die Diskussion wendet sich der Abstimmung innerhalb eines Unternehmens zu, insbesondere der möglichen Uneinigkeit bezüglich wirtschaftlicher Treiber. Vermorel räumt dieses Problem ein und erläutert, dass verschiedene Gruppen innerhalb eines Unternehmens oft unterschiedliche Anreize haben, was zu einer Fehlanpassung führt.
Vermorel fährt fort, die Schwächen des herkömmlichen S&OP bei der Steuerung großer, komplexer supply chains aufzuzeigen. Er plädiert für eine stärkere Abhängigkeit von automated processes bei Aufgaben wie Rohberechnungen und Prognosen.
Vermorel stellt S&OP 2.0 oder “die Quantitative Supply Chain” vor, bei der der Fokus in Besprechungen darauf liegt, wirtschaftliche Treiber abzustimmen, anstatt zukünftige Marktzustände oder Nachfragen zu prognostizieren, von denen er glaubt, dass sie automatisiert werden sollten.
Gegen Ende der Diskussion gibt Vermorel CEOs, die ihre internen Prozesse verbessern wollen, einen Rat. Er empfiehlt, den Schwerpunkt auf die Verbesserung des Status quo zu legen und Computer besser einzusetzen, um detaillierte Informationen über den Zustand der supply chain zu verwalten. Dieser Wandel, so ist er der Meinung, könne Skalierbarkeitsprobleme umschiffen und den Mitarbeitern ermöglichen, ihre hohe Intelligenz zur Lösung komplexer Probleme einzusetzen.
Vollständiges Transkript
Kieran Chandler: Willkommen bei Lokad TV. Diese Woche werden wir Sales and Operations Planning, gemeinhin SNOP genannt, besprechen. Dies ist ein business process, bei dem das Führungsteam zusammenkommt, um zu entscheiden, wie die Ressourcen eines Unternehmens am besten verwaltet werden können. Obwohl es kein besonders neues Konzept ist, wird es selten gut verstanden und kann für ein Unternehmen sehr schwer umzusetzen sein. Also, Joannes, ich denke, ein guter Ausgangspunkt ist: Was genau ist SNOP? Könntest du es etwas ausführlicher beschreiben?
Joannes Vermorel: Absolut. SNOP ist die Antwort auf das Bedürfnis nach vollständiger Abstimmung in großen Unternehmen, die mit einer umfangreichen supply chain operieren. Das bedeutet, dass alle – vom Marketing, Vertrieb, Logistik, Lagerhaltung, Produktion bis zum Einkauf – aufeinander abgestimmt sein müssen, um die Waren zu liefern, nach denen der Markt verlangt. Dies umfasst eine vollständige interne Abstimmung sowie eine Abstimmung mit externen Kräften, sprich der am Markt beobachteten Nachfrage. Ohne diese Abstimmung könnte es passieren, dass das Vertriebsteam etwas verkauft, das nicht produziert werden kann, oder dass Dinge produziert werden, die nicht verkauft werden. Deshalb ist eine Abstimmung, sowohl intern als auch extern, unerlässlich, um die Marktnachfrage zu erfüllen.
Im 20. Jahrhundert erfanden große Konsumgüterunternehmen Wege, um den Massenmarkt mit dieser internen Abstimmung zu bedienen, die zugleich den Marktanforderungen entsprach. Diese Branche entwickelte gemeinschaftlich eine Reihe von Prozessen, die unter dem Namen SNOP kristallisiert wurden und ein Ideal der Best Practices in diesem Bereich darstellen.
Kieran Chandler: Es ist also im Grunde eine Methode, um eine bessere Kommunikation zwischen den vielen internen Abteilungen zu erreichen. Woher stammt dieses Konzept eigentlich?
Joannes Vermorel: Ich glaube, dass es von ehemaligen Führungskräften, die zu Beratern wurden, kristallisiert wurde, und die eine umfassende Anleitung zur Implementierung von SNOP entwickelten. Wir sprechen also von Beratungsunterlagen, wie man die in einigen großen Unternehmen etablierten Prozesse in andere Unternehmen übertragen kann. Letztendlich war es wirklich eine bessere Methode, die supply chain aus einer strategischen Management-Perspektive zu steuern.
Kieran Chandler: Das ist irgendwie vergleichbar mit dem, was wir hier bei Lokad machen. Wir sprechen über Dinge als einen ganzheitlichen business process, über die Verbesserung der Kommunikation und so weiter. Du sagtest “so far so good”, was läuft dann nicht so gut?
Joannes Vermorel: Nun, es ist subtil, denn es gibt einen Paradigmenwechsel, wenn man von SNOP zu dem übergeht, was wir bei Lokad tun, nämlich die Quantitative Supply Chain. Der Kern der Herausforderung hat sich verschoben. Der Hauptfokus von SNOP liegt darauf, dass supply chain Probleme im Wesentlichen durch besseres Management und verbesserte Praktiken in der Kommunikation und dem Informationsaustausch zwischen den verschiedenen Abteilungen Ihres Unternehmens gelöst werden können.
Die Perspektive der Quantitative Supply Chain ist ganz anders. Sie besagt, dass Informationen in erster Linie von einem Computer zum anderen, von einer Maschine zur nächsten fließen. Dabei sind nicht so viele Menschen involviert. Wenn Sie zehn Produkte produzieren und verkaufen, können Sie die Leute in einen Raum bringen und sie können das managen. Mit dem Aufstieg der Digitalisierung und der zunehmenden Komplexität von supply chains wird dies jedoch immer herausfordernder.
Kieran Chandler: Wir werden darüber sprechen, was die wahrscheinlichste Entwicklung der Nachfrage bestimmter Produkte ist. Nehmen wir zum Beispiel ein kleines Unternehmen mit nur zehn Produkten. Die Anteilseigner können sich vernünftigerweise ein genaues Bild davon machen, was die Zukunft für jedes dieser zehn Produkte bereithält. Betrachten wir nun eine typische Situation in einem großen Unternehmen heutzutage, bei dem es nicht um zehn Produkte, sondern um 100.000 Produktreferenzen geht. Plötzlich wird es völlig unmenschlich; niemand kann sich für jede einzelne dieser Referenzen vorstellen, was passieren wird.
Joannes Vermorel: In der Tat kommt man in eine Situation, in der dieser Prozess, in dem wir miteinander kommunizieren sollen, grundlegend sehr schwierig wird. Die Leute neigen dazu, sich auf aggregierte Informationen zu konzentrieren, etwa auf der Ebene von Produktkategorien. Dieser Ansatz führt jedoch zu Fragmentierungsproblemen, sowohl vertikal als auch horizontal. Diese Situation schafft eigene Probleme. Die Quantitative Supply Chain greift dieses Problem in erster Linie auf, indem sie die gesamte supply chain Herausforderung aus einer anderen Perspektive betrachtet.
Kieran Chandler: Ich verstehe. Der eigentliche Vorteil eines Sales and Operations Planning (S&OP)-Prozesses besteht darin, dass alle Abteilungen zur Problemlösung beitragen und die Dinge aus der Perspektive jeder einzelnen Abteilung betrachten. Aber ist nicht das Problem der Quantitative Supply Chain, dass man sie nur aus einer echten supply chain-Perspektive betrachtet, also im Grunde einen supply chain-Bias hat?
Joannes Vermorel: Ja und nein. Die Frage ist, wenn man Menschen zusammenbringt, worauf werden sie sich einigen? Aus der Sicht von S&OP möchten sich die Beteiligten auf den zukünftigen Zustand des Marktes, die zu bedienende Nachfrage und eine einheitliche Ausrichtung einigen. Die Perspektive der Quantitative Supply Chain ist anders; der Zustand des Marktes wird von der Maschine vorgegeben, er ist quasi gegeben.
Wenn Sie Zehntausende verschiedener Produktreferenzen haben, möchten Sie eine Prognose haben, die vollständig automatisiert ist. Diese Prognose kann dann jeden Tag automatisch mit allen im Unternehmen geteilt werden. Daher müssen Sie sich darüber nicht einigen. Aber was, wenn die Prognose nicht genau ist? Das ist ein weiteres Problem, das ebenfalls durch probabilistic forecasts gelöst wird, bei denen man anstelle einer einzelnen Zahl für die Zukunft Wahrscheinlichkeiten für alle möglichen Ergebnisse erhält.
Aus unserer Sicht in der Quantitative Supply Chain hat es keinen Sinn, Menschen zusammenzubringen, um sich auf die Prognose zu einigen, da diese viel zu detailliert ist. Es geht um zig Millionen Zahlen, Hunderttausende von Produktreferenzen, bei denen für jeden einzelnen Tag bis zu einem Jahr Wahrscheinlichkeiten vorliegen.
Diese enorme Anzahl von Wahrscheinlichkeiten muss prognostiziert werden, und all dies muss automatisch erfolgen. Anders als bei S&OP bringt man in der Quantitative Supply Chain die Menschen nicht zusammen, um sich auf die Prognose zu einigen; diese wird von der Maschine vorgegeben.
Kieran Chandler: Okay, aber wir sprechen über diese wirtschaftlichen Treiber im Kontext der Quantitative Supply Chain, und wir haben darüber gesprochen, dass man sich darüber einig wird. Wenn man in einem Unternehmen arbeitet, das bereits eine schlechte Abstimmung in seinen S&OP-Prozessen hat, wird es dann nicht auch bei diesen wirtschaftlichen Treibern zu schlechtem Alignment und Uneinigkeit kommen?
Joannes Vermorel: Ja, und tatsächlich ist einer der Hauptgründe, warum S&OP so schwer umzusetzen ist, dass unterschiedliche Parteien nicht dieselben Anreize haben. Wenn es um Prognosen geht, könnten sie sogar gegensätzliche Anreize verfolgen.
Kieran Chandler: Ich habe mit vielen Menschen gesprochen, die in großen Unternehmen an der Implementierung von Sales and Operations Planning (S&OP) mitgearbeitet haben. Sie praktizieren alle etwas, das man sandbagging nennt. Könntest du erklären, was sandbagging ist?
Joannes Vermorel: Wenn man zum Vertriebsteam gehört, wird die eigene Prognose de facto zur Verkaufsquote, die man erreichen muss, um seinen Bonus zu erhalten. Als Mitarbeiter liegt es in Ihrem Interesse, eine niedrige Zahl zu prognostizieren, damit Sie Ihr Ziel leicht übertreffen, die Erwartungen übersteigen und so Ihren Bonus sichern können. Ursprünglich sollte die Vertriebsprognose von den Vertriebsteams stammen, da man annahm, dass sie dem Markt am nächsten sind. Daher galten sie als verantwortlich für die Erstellung der Prognose. Allerdings haben sie jeden Anreiz, es falsch zu machen. Dies widerspricht dem Ziel der accurate forecasting.
Kieran Chandler: Gibt es einen Weg, das Sandbagging-Problem anzugehen? Vertriebsteams sprechen oft gut auf Boni an. Könnte die Einführung eines Bonus für genauere accurate forecasts die Situation verbessern?
Joannes Vermorel: Obwohl das nach einer Lösung klingen mag, schafft es tatsächlich ein weiteres Problem. Der einfachste Weg, eine präzise Prognose beizubehalten, besteht darin, sehr niedrige Erwartungen zu haben. Ein Vertriebsmitarbeiter könnte aufhören, Abschlüsse zu tätigen, sobald er seine Vertriebsquote überschreitet, um nicht seinen Genauigkeitsbonus zu verlieren. Dies verschwendet Marktchancen. In der Praxis belohnt die Anerkennung von Prognosegenauigkeit oft Mittelmäßigkeit. Außerdem führen die Fähigkeiten, die jemanden zu einem guten Vertriebsmitarbeiter machen, wie das Verständnis des Kunden und der Marktdynamik, nicht zwangsläufig zu genauen statistischen Vorhersagen. Daher sind Ihre besten Vertriebsmitarbeiter möglicherweise nicht die besten Prognostiker.
Kieran Chandler: Wenn wir uns einig sind, dass S&OP herausfordernd ist, gibt es reale Beispiele von Unternehmen, die mit diesen Prozessen erfolgreich sind?
Joannes Vermorel: Ja, typischerweise verfügen große Fast Moving Consumer Goods (FMCG)-Unternehmen über relativ gute S&OP-Prozesse. Sie profitieren von einer relativ engen Produktpalette. S&OP funktioniert, solange die Menge an Informationen, die zwischen den Beteiligten ausgetauscht werden muss, nicht überwältigend groß ist. Es ist effektiv, wenn Sie höchstens ein paar hundert Produktreferenzen haben. Wenn jedoch die Komplexität Ihres Geschäfts zunimmt oder wenn Sie über viele geografische Standorte hinweg für eine weltweite Koordination zusammenarbeiten müssen, beginnt es auseinanderzufallen. Zum Beispiel könnten Sie nur 100 Produkte haben, aber wenn Sie in 80 Ländern koordinieren, müssen Sie 8.000 Produkt-Land-Kombinationen berücksichtigen. Das passt nicht in den Kopf eines Menschen. Wenn Sie sich entscheiden, Ihre supply chain in silos mit einer Einheit pro Land zu organisieren, verlieren Sie die weltweite Koordination, was zu Ineffizienzen führen kann, beispielsweise wenn in einem Land zu viel von einem Produkt und in einem anderen zu wenig vorhanden ist.
Kieran Chandler: Wir leben jetzt in einem technologischen Zeitalter. Können wir nicht einfach den menschlichen Verstand durch Computer ersetzen und diese SNOP (Sales and Operations Planning)-Prozesse trotzdem erfolgreich nutzen?
Joannes Vermorel: Das Wesen der supply chain besteht tatsächlich darin, automatisierte Verarbeitung für Berechnungen zu nutzen. Es geht jedoch nicht darum, die menschliche Intervention vollständig zu ersetzen. Wir können die rohe probabilistische Prognose automatisieren, aber wir benötigen immer noch Menschen, die sich über den Zustand des Marktes einig sind, was für die meisten Märkte besser einem automatisierten Prozess überlassen wird. Dieser Prozess wird von Ingenieuren entwickelt, die sowohl in Software als auch in Statistik Experten sind. Es ist nicht die Maschine, die unabhängig arbeitet, sondern es geht darum, einen Prozess zu entwickeln, der statistische Vorhersagen in großem Maßstab liefert.
SNOP 2.0, oder was wir als die Zukunft der supply chain sehen, beinhaltet, Menschen zusammenzubringen, um sich über wirtschaftliche Treiber zu verständigen, wie zum Beispiel, was Geld in das Unternehmen bringt und was das Unternehmen Geld kostet. Zum Beispiel, wenn Sie in zusätzliches Inventar investieren, ist es Geld, das Sie für andere Zwecke nicht verwenden können, wie etwa zur Erweiterung Ihrer Logistikfähigkeiten. Dies ist eine zu berücksichtigende Kostenart. Ein weiteres Beispiel sind die Kosten, einen Kunden nicht zu bedienen, oder die Kosten eines Fehlbestands. Es ist schwierig einzuschätzen, aber es muss eine gemeinsame Übereinkunft darüber geben, was diese Kosten beinhalten.
Zum Beispiel könnte die Marketingabteilung mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit sogar einen Fehlbestand verursachen, wenn sie Operationen durchführt, die die supply chain nicht bewältigen kann. Daher muss eine Vereinbarung darüber getroffen werden, wie viel es kostet, wenn dies geschieht. Auf diese Weise kann jede Abteilung das Verhältnis von Belohnung zu Risiko für jede getroffene Maßnahme ausbalancieren.
Kieran Chandler: Es scheint so, als gäbe es viele Gründe, von diesen veralteten SNOP-Prozessen abzurücken. Warum implementieren und nutzen Unternehmen sie also immer noch?
Joannes Vermorel: SNOP beinhaltet viele grundlegende Elemente des gesunden Menschenverstands, die nicht verworfen werden sollten. Zum Beispiel ist es nach wie vor vorteilhaft, eine hohe Abstimmung zu suchen und interne Konflikte in Ihrem Unternehmen zu vermeiden. SNOP betont auch, dass der CEO diejenigen sein sollte, die das Unternehmen zusammenhalten und dafür sorgen, dass es eine gemeinsame Vision gibt, was Sinn macht. Es gibt viele Aspekte des grundlegenden gesunden Menschenverstands und wahrscheinlich Best Practices für Unternehmen in SNOP, die immer noch gut sind.
Kieran Chandler: Informationen sollen zwischen Menschen fließen. Welche Art von Vereinbarung sollten wir in diesem Szenario anstreben?
Joannes Vermorel: Historisch gesehen bestand die Vereinbarung darin, den zukünftigen Zustand der Marktnachfrage vorherzusagen. Sie beginnen mit einer Vertriebsprognose, erstellen Ihre Nachfrageplanung und danach Ihre Angebotsplanung. Anschließend konsolidieren Sie alle Ihre Fertigungspläne und iterieren diesen Zyklus monatlich. Hierbei ist die Idee, dass alle zusammenarbeiten, um eine gemeinsame Vision der Nachfrage zu entwickeln. Ich bin jedoch der Meinung, dass dieser Prozess vollständig automatisiert werden sollte.
Kieran Chandler: Können Sie mehr über diesen Automatisierungsprozess erklären?
Joannes Vermorel: Natürlich, es muss weiterhin eine Abstimmung geben, aber die Arbeit konzentriert sich auf die wirtschaftlichen Treiber. Die gute Nachricht ist, dass wir von einer Situation, in der die Zeit der Menschen dafür aufgewendet wurde, sich über die Nachfrage für die nächsten drei Monate zu einigen, zu einer anderen wechseln. Dieser Prozess musste monatlich wiederholt werden, was im Wesentlichen die Zeit der Menschen in Meetings beanspruchte, die den Zusammenbauprozess unterstützten. Dies ist kein kapitalistischer Prozess, da die Zeit der beteiligten Personen aufgebraucht wird, um eine synergetische supply chain zu unterstützen. Bei Lokad verfolgen wir einen anderen Ansatz.
Kieran Chandler: Was ist Lokads Ansatz in diesem Zusammenhang?
Joannes Vermorel: Wir sind der Ansicht, dass, wenn Menschen sich treffen, dies dazu dienen sollte, die wirtschaftlichen Treiber zu verbessern, die dann in die tägliche data pipeline implementiert werden. Diese Pipeline verarbeitet die Daten von Anfang bis Ende, um alle Entscheidungen automatisch zu generieren, insbesondere Einkaufs- oder Fertigungsentscheidungen und inventory movement-Entscheidungen. Daher dient das Treffen der Menschen dazu, eine bessere Strategie zu entwickeln, die sofort in Softwarelogik umgesetzt wird, die dann automatisch läuft. Dies stellt sicher, dass die Zeit der Menschen, die knappste Ressource in einem Unternehmen, auf eine Art und Weise genutzt wird, die hoch kapitalistisch ist und im Laufe der Zeit Kapital generiert.
Kieran Chandler: Das klingt ziemlich fortschrittlich. Zum Abschluss, wenn ich als CEO meine internen Prozesse verbessern möchte, was würden Sie empfehlen? Würden Sie einen S&OP (Sales and Operations Planning)-Prozess in Kombination mit der Quantitative Supply Chain vorschlagen? Welchen Rat würden Sie geben?
Joannes Vermorel: Ich würde empfehlen, mit den Grundlagen zu beginnen. Überlegen Sie, wie Sie die Zeit Ihrer Führung nutzen. Verbringen Ihre Manager ihre Zeit damit, den Status quo aufrechtzuerhalten oder ihn zu verbessern? Diese grundlegende Frage ist ein guter Ausgangspunkt. Betrachten Sie dann die Rolle der Computer im Informationsfluss. Erwarten Sie, dass Informationen von Mensch zu Mensch oder von Maschine zu Maschine fließen? Besonders wenn es um detaillierte Informationen über den genauen Status Ihrer supply chain geht – jede einzelne Zählung, wie viele Einheiten oder Teile Sie an jedem Standort weltweit haben, oder wie viele Gramm Rohstoffe an jedem Standort vorhanden sind.
Kieran Chandler: Also, das Ziel ist es, Technologie für Effizienz zu nutzen?
Joannes Vermorel: Genau. Wenn Sie erwarten, dass diese detaillierten Informationen von Mensch zu Mensch fließen, haben Sie ein Skalierbarkeitsproblem. Überdenken Sie daher, was in großem Umfang an Maschinen delegiert werden kann. Dies ermöglicht es Ihren Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten und ihre hochrangige Intelligenz einzusetzen, um Probleme zu lösen, die tatsächlich hochrangige Intelligenz erfordern. Anstatt Menschen mit halbmanueller Datenaufbereitung in Excel-Tabellen zu beschäftigen, delegieren Sie diese Aufgaben an Maschinen.
Kieran Chandler: Das klingt nach einem fortschrittlichen Ansatz. Irgendwelche abschließenden Gedanken?
Joannes Vermorel: Ich denke, wenn man diesen Denkprozess weiterführt, gelangt man zu etwas, das praktisch wie ein Nachfahre von S&OP aussieht, etwas, das der Quantitative Supply Chain sehr ähnlich ist. Natürlich sind dies nur Namen, aber die Idee steckt dahinter.
Kieran Chandler: Großartig! Hoffentlich trägt die heutige Diskussion dazu bei, einige Machtkämpfe innerhalb von Unternehmen zu lösen. Das war’s für diese Woche. Vielen Dank fürs Einschalten und wir sehen uns beim nächsten Mal wieder. Tschüss für jetzt.
