Vertriebs- und Betriebsplanung (S&OP)

00:00:03 Vertriebs- und Betriebsplanung (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 quantitativen Supply Chain Managements
00:06:18 Vor- und Nachteile von S&OP und quantitativem Management
00:08:01 Komplexität der Prognose in S&OP: Notwendigkeit der Automatisierung
00:08:29 Schlechte Abstimmung von S&OP und wirtschaftliche Auswirkungen
00:09:02 “Sandbagging” bei Verkaufsprognosen und S&OP
00:12:19 Erfolgreiche S&OP-Implementierungen und geschäftliche Komplexität
00:14:05 Technologisches Potenzial in S&OP und quantitativem Management
00:16:02 Bestandsmanagement: Finanzielle Auswirkungen und Wachstum
00:17:14 Bedeutung der Vereinbarung über die Kosten bei Lagerbestandsausfall zwischen Abteilungen
00:18:14 Fortbestehen veralteter Vertriebs- und Betriebsplanung
00:19:03 Effizienz der quantitativen Lieferkette
00:21:49 Prozesse verbessern, Automatisierung maximieren

Zusammenfassung

In einem Gespräch mit Kieran Chandler untersucht Joannes Vermorel, der Gründer von Lokad, die Vertriebs- und Betriebsplanung (S&OP) und ihre Bedeutung für die Optimierung der Lieferkette. Vermorel beschreibt S&OP als einen wichtigen Prozess zur Abstimmung interner Abläufe mit externen Marktkräften und erklärt, dass er ursprünglich von FMCG-Unternehmen des 20. Jahrhunderts entwickelt wurde. Während sich die traditionelle S&OP auf die Verbesserung des Managements und der Kommunikation konzentriert, betont der quantitative Ansatz von Lokad für die Lieferkette datengetriebene Lösungen. Dieser Ansatz automatisiert die Prognose für große Produktpaletten und liefert probabilistische Vorhersagen, die die Effizienz steigern. Vermorel untersucht auch das Konzept von S&OP 2.0 und plädiert für Automatisierung und die Ausrichtung wirtschaftlicher Treiber anstelle von Marktzuständen. Sein Rat an CEOs betont die computergestützte Verwaltung granularer Lieferketten-Daten und kontinuierliche Verbesserung.

Erweiterte Zusammenfassung

Kieran Chandler, der Moderator, und Joannes Vermorel, der Gründer von Lokad, führen ein Gespräch über die Vertriebs- und Betriebsplanung (S&OP) und deren Beziehung zum Ansatz von Lokad zur Optimierung der Lieferkette.

S&OP, wie Vermorel erklärt, dient als entscheidender Geschäftsprozess, den Führungsteams einsetzen, um eine effiziente Ressourcenverwaltung sicherzustellen, insbesondere in großen Unternehmen mit umfangreichen Lieferketten. Er betont, dass es darauf abzielt, eine Abstimmung zwischen allen Abteilungen eines Unternehmens zu fördern, um die Lieferung von Waren entsprechend der Marktnachfrage zu optimieren.

Vermorel identifiziert den Ursprung von S&OP bei großen Unternehmen für schnelllebige Konsumgüter (FMCG) des 20. Jahrhunderts, die den Massenmarkt bedienen wollten. Diese Unternehmen entwickelten Prozesse, die später in S&OP zusammengeführt wurden und bewährte Praktiken im Supply Chain Management darstellen.

Vermorel hebt jedoch einen nuancierten Perspektivenwechsel hervor, wenn er die traditionelle S&OP mit dem quantitativen Ansatz von Lokad vergleicht. Während S&OP davon ausgeht, dass Herausforderungen in der Lieferkette hauptsächlich durch besseres Management und verbesserte Kommunikation angegangen werden können, legt die Methodik von Lokad den Schwerpunkt auf quantitative und rechnergestützte Lösungen.

Trotz unterschiedlicher Philosophien räumt Vermorel ein, dass die Abstimmung, eine zentrale Herausforderung, die von S&OP angegangen wird, auch bei Lokads quantitativer Supply Chain ein wichtiges Anliegen bleibt.

Vermorel beginnt damit, Licht auf die Schwierigkeiten zu werfen, mit denen große Unternehmen bei der Verwaltung umfangreicher Produktkataloge zu kämpfen haben. Große Unternehmen mit Tausenden von Produktreferenzen machen es für Einzelpersonen oder Gruppen unmöglich, sich ein mentales Bild davon zu machen, was für jede einzelne Produktreferenz passieren wird. Daher konzentrieren sich Einzelpersonen oft auf aggregierte Informationen, wie beispielsweise die Produktkategorieebene, was zu Fragmentierung führt.

Vermorel stellt die quantitative Supply Chain als alternative Perspektive vor, um diese Probleme anzugehen. Die quantitative Supply Chain automatisiert den Prognoseprozess und erstellt eine probabilistische Prognose, die täglich im gesamten Unternehmen geteilt werden kann.

Moderator Kieran Chandler lenkt das Gespräch auf SNOP, einen Prozess, bei dem alle Abteilungen zur Problemlösung zusammenkommen und eine ganzheitliche Perspektive bieten. Chandler fragt, ob die quantitative Supply Chain eine Lieferketten-Bias erzeugen könnte. Vermorel widerspricht dem und betont, dass der quantitative Ansatz den zukünftigen Zustand des Marktes als gegeben behandelt, der von Machine-Learning-Algorithmen generiert wird.

Die Diskussion dreht sich um die Abstimmung innerhalb eines Unternehmens, insbesondere um das Potenzial für Meinungsverschiedenheiten über wirtschaftliche Treiber. Vermorel erkennt dieses Problem an und stellt fest, dass verschiedene Fraktionen innerhalb eines Unternehmens oft unterschiedliche Anreize haben, was zu Missverständnissen führt.

Vermorel geht dann auf die Mängel des herkömmlichen S&OP bei der Navigation großer, komplexer Lieferketten ein. Er plädiert für eine größere Abhängigkeit von automatisierten Prozessen für Aufgaben wie Rohberechnungen und Prognosen.

Vermorel stellt S&OP 2.0 oder “Quantitative Supply Chain” vor, bei dem der Fokus während der Meetings darauf liegt, wirtschaftliche Treiber abzustimmen, anstatt zu versuchen, zukünftige Marktzustände oder -anforderungen vorherzusagen, was seiner Meinung nach automatisiert werden sollte.

Gegen Ende der Diskussion gibt Vermorel CEOs Ratschläge, die ihre internen Prozesse verbessern möchten. Er schlägt vor, den Schwerpunkt auf die Verbesserung des Status quo zu legen und Computer besser zu nutzen, um granulare Informationen zum Status der Lieferkette zu verwalten. Dieser Wandel, so glaubt er, kann Skalierbarkeitsprobleme umgehen und Mitarbeitern ermöglichen, ihre hochrangige Intelligenz zur Lösung komplexer Probleme einzusetzen.

Vollständiges Transkript

Kieran Chandler: Willkommen bei Lokad TV. Diese Woche werden wir über Sales and Operations Planning sprechen, das im Allgemeinen als SNOP bezeichnet wird. Dies ist ein Geschäftsprozess, 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 schwierig umzusetzen sein. Also, Joannes, ich denke, ein guter Ausgangspunkt ist genau zu erklären, was SNOP ist. Könnten Sie das etwas genauer beschreiben?

Joannes Vermorel: Absolut. SNOP ist die Antwort auf die Notwendigkeit einer vollständigen Abstimmung in großen Unternehmen mit einer umfangreichen Lieferkette. Das bedeutet, dass alle - von Marketing, Vertrieb, Logistik, Lagerhaltung, Produktion, Einkauf - darauf abgestimmt sein müssen, die Waren zu liefern, die der Markt sucht. Dies umfasst eine vollständige interne Abstimmung sowie eine Abstimmung mit externen Kräften, im Wesentlichen der Nachfrage, wie sie auf dem Markt beobachtet wird. Ohne diese Abstimmung kann es passieren, dass das Verkaufsteam etwas verkauft, was Sie nicht produzieren können, oder dass Sie Dinge produzieren, die Sie nicht verkaufen. Daher ist die Abstimmung sowohl intern als auch extern unerlässlich, um die Marktnachfrage zu erfüllen.

Während des 20. Jahrhunderts haben große Konsumgüterunternehmen Wege erfunden, um Massenmärkte mit dieser internen Abstimmung zu bedienen, die auch mit dem übereinstimmte, was der Markt verlangte. Diese Branche hat gemeinsam eine Reihe von Prozessen erfunden, die unter dem Namen SNOP kristallisiert wurden und ein Ideal für bewährte Verfahren in dieser Hinsicht darstellen.

Kieran Chandler: Also ist es im Grunde genommen eine Möglichkeit, dass viele interne Abteilungen besser kommunizieren. Woher stammt dieses Konzept eigentlich?

Joannes Vermorel: Ich glaube, es wurde von ehemaligen Führungskräften, die zu Beratern wurden, kristallisiert, die ein gut abgerundetes Rezept zur Implementierung von SNOP hatten. Wir sprechen also von Beratungsmaterialien darüber, wie man die Prozesse, die in einigen großen Unternehmen eingerichtet wurden, in andere Unternehmen replizieren kann. Letztendlich handelte es sich dabei wirklich um eine bessere Art und Weise, die Lieferkette aus einer strategischen Managementperspektive zu steuern.

Kieran Chandler: Das ist ziemlich ähnlich zu dem, was wir hier bei Lokad machen. Wir sprechen über Dinge als einen ganzheitlichen Geschäftsprozess, verbessern die Kommunikation usw. Du hast gesagt “so weit, so gut”, was ist 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 der quantitativen Lieferkette. Der Kern der Herausforderung hat sich verschoben. Der Schwerpunkt von SNOP liegt darauf, dass Lieferkettenprobleme im Wesentlichen mit besserem Management und besseren Praktiken in der Art und Weise, wie verschiedene Abteilungen in Ihrem Unternehmen kommunizieren und Informationen austauschen, gelöst werden können.

Die Perspektive der quantitativen Lieferkette ist jedoch sehr unterschiedlich. Die Perspektive ist, dass Informationen hauptsächlich von einem Computer zum anderen fließen, von einer Maschine zur anderen. Es beinhaltet nicht so viele Menschen. Wenn Sie zehn Produkte produzieren und verkaufen, können Sie Menschen in einen Raum bringen und dann können sie das managen. Mit der zunehmenden Digitalisierung und der steigenden Komplexität der Lieferketten wird dies jedoch immer herausfordernder.

Kieran Chandler: Wir werden besprechen, was das wahrscheinlichste Ergebnis für die Nachfrage nach bestimmten Produkten ist. Betrachten wir zum Beispiel ein kleines Unternehmen mit nur zehn Produkten. Die Aktionäre können vernünftigerweise eine genaue Vorstellung davon haben, was die Zukunft für jedes dieser zehn Produkte bereithält. Betrachten wir nun eine typische Situation für ein großes Unternehmen heutzutage, bei dem es nicht um zehn Produkte, sondern um 100.000 Produktreferenzen geht. Plötzlich ist es völlig unmenschlich; niemand kann in seinem Kopf behalten, was für jede einzelne dieser Referenzen passieren wird.

Joannes Vermorel: Tatsächlich geraten Sie in eine Situation, in der dieser Prozess, bei dem wir miteinander kommunizieren sollen, grundsätzlich sehr schwierig wird. Die Menschen neigen dazu, sich auf Informationen zu konzentrieren, die aggregierter sind, zum Beispiel auf der Produktkategorieebene. Diese Herangehensweise führt jedoch zu Fragmentierungsproblemen, sowohl vertikal als auch horizontal. Diese Situation schafft ihre eigenen Probleme. Die quantitative Lieferkette befasst sich in erster Linie mit diesem Problem, indem sie eine andere Perspektive auf die gesamte Herausforderung der Lieferkette einnimmt.

Kieran Chandler: Ich verstehe. Der eigentliche Vorteil eines Sales and Operations Planning (S&OP)-Prozesses besteht darin, dass alle Abteilungen zur Lösung beitragen und die Dinge aus der Sicht jeder einzelnen Abteilung betrachten. Aber ist das Problem bei einer quantitativen Lieferkette nicht, dass man es nur mit einem echten Lieferkettenfokus betrachtet und im Grunde eine Lieferketten-Bias hat?

Joannes Vermorel: Ja und nein. Die Frage ist, worauf werden sich die Menschen einigen, wenn sie zusammenkommen? Aus der Sicht von S&OP möchten die Menschen sich auf den zukünftigen Zustand des Marktes, die zu bedienende Nachfrage, einigen und eine Abstimmung aller darauf erreichen. Die Perspektive einer quantitativen Lieferkette ist jedoch anders; der Zustand des Marktes wird von der Maschine vorgegeben, er ist sozusagen gegeben.

Wenn Sie Zehntausende verschiedene Produktreferenzen haben, möchten Sie eine Prognose haben, die vollständig automatisiert ist. Diese Prognose kann dann automatisch jeden Tag mit allen im Unternehmen geteilt werden. Sie müssen sich also nicht darauf einigen. Aber was ist, wenn die Prognose nicht genau ist? Das ist ein weiteres Problem, das auch durch probabilistische Prognosen gelöst wird, bei denen Sie anstelle einer einzelnen Zahl für die Zukunft Wahrscheinlichkeiten für alle möglichen Ergebnisse haben.

Aus unserer Sicht in der quantitativen Lieferkette macht es keinen Sinn, Menschen zusammenzubringen, um sich auf die Prognose zu einigen, weil die Prognose viel zu detailliert ist. Wir sprechen von zig Millionen Zahlen, Hunderttausenden von Produktreferenzen, für die Sie Wahrscheinlichkeiten für jeden einzelnen Tag für bis zu einem Jahr haben.

Diese enorme Anzahl von Wahrscheinlichkeiten muss prognostiziert werden und all das muss automatisch erledigt werden. Im Gegensatz zu S&OP, wenn Sie Menschen in einer quantitativen Lieferkette zusammenbringen, geht es nicht darum, sich auf die Prognose zu einigen; diese wird von der Maschine geliefert.

Kieran Chandler: Okay, aber wir sprechen über diese wirtschaftlichen Treiber im Kontext der quantitativen Lieferkette, und wir haben darüber gesprochen, uns darauf zu einigen. Wenn Sie in einem Unternehmen sind, das bereits eine schlechte Abstimmung in seinen S&OP-Prozessen hat, werden sie dann nicht auch eine schlechte Abstimmung und Meinungsverschiedenheiten haben, wenn es um diese wirtschaftlichen Treiber geht?

Joannes Vermorel: Ja, und tatsächlich ist einer der Hauptgründe, warum S&OP so schwer umzusetzen ist, dass die verschiedenen Parteien nicht die gleichen Anreize haben. Wenn es um Prognosen geht, können sie sogar gegensätzliche Anreize haben.

Kieran Chandler: Ich habe mit vielen Menschen gesprochen, die in großen Unternehmen gearbeitet haben und Sales and Operations Planning (S&OP) implementiert haben. Sie alle praktizieren etwas, das Sandbagging genannt wird. Können Sie erklären, was Sandbagging ist?

Joannes Vermorel: Wenn Sie Teil des Verkaufsteams sind, wird Ihre Prognose effektiv Ihre Verkaufsquote, die Sie erreichen müssen, um Ihren Bonus zu erhalten. Als Mitarbeiter ist es in Ihrem besten Interesse, eine niedrige Zahl zu prognostizieren, damit Sie Ihr Ziel leicht übertreffen, Erwartungen übertreffen und Ihren Bonus sichern können. Die ursprüngliche Idee war, dass die Verkaufsprognose von den Verkaufsteams stammt, da sie als am nächsten am Markt angesehen wurden. Sie waren daher dafür verantwortlich, die Prognose zu erstellen. Sie haben jedoch jeden Anreiz, sie falsch zu machen. Das widerspricht dem Ziel der genauen Prognose.

Kieran Chandler: Gibt es eine Möglichkeit, das Problem des Sandbagging anzugehen? Verkaufsteams reagieren oft gut auf Boni. Könnte die Einführung eines Bonus für genauere Prognosen die Situation verbessern?

Joannes Vermorel: Obwohl das wie eine Lösung klingen mag, schafft es tatsächlich ein weiteres Problem. Der einfachste Weg, eine genaue Prognose aufrechtzuerhalten, besteht darin, sehr niedrige Erwartungen zu haben. Ein Verkäufer könnte aufhören, Deals abzuschließen, sobald er seine Verkaufsquote überschreitet, um seinen Genauigkeitsbonus nicht zu verlieren. Das verschwendet Marktchancen. In der Praxis belohnt die Belohnung für Prognosegenauigkeit oft Mittelmäßigkeit. Darüber hinaus führen die Fähigkeiten, die jemanden zu einem guten Verkäufer machen, wie das Verständnis des Kunden und der Marktdynamik, nicht unbedingt zu genauen statistischen Vorhersagen. Daher sind Ihre besten Verkäufer möglicherweise nicht die besten Prognostiker.

Kieran Chandler: Wenn wir uns darauf einigen, dass S&OP eine Herausforderung darstellt, gibt es dann reale Beispiele von Unternehmen, die mit diesen Prozessen erfolgreich sind?

Joannes Vermorel: Ja, in der Regel haben große Fast Moving Consumer Goods (FMCG) Unternehmen relativ gute S&OP-Prozesse implementiert. Sie profitieren von einer relativ geringen Anzahl an Produkten. S&OP funktioniert, solange die Menge an Informationen, die zwischen den Personen übertragen werden müssen, nicht überwältigend groß ist. Es ist effektiv, wenn Sie höchstens einige hundert Produktreferenzen haben. Wenn jedoch die Komplexität Ihres Unternehmens zunimmt oder wenn Sie eine Koordination über viele geografische Standorte hinweg für eine weltweite Skalenkoordination benötigen, bricht es zusammen. Zum Beispiel könnten Sie nur 100 Produkte haben, aber wenn Sie die Koordination über 80 Länder hinweg durchführen, haben Sie jetzt 8.000 Produkt-Land-Kombinationen zu berücksichtigen. Das passt nicht in den Verstand 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, wie zum Beispiel zu viel von einem Produkt in einem Land und zu wenig in einem anderen.

Kieran Chandler: Wir leben jetzt im Zeitalter der Technologie. Können wir nicht einfach den menschlichen Verstand durch Computer ersetzen und diese SNOP (Sales and Operations Planning)-Prozesse erfolgreich nutzen?

Joannes Vermorel: Die Essenz der Supply Chain besteht tatsächlich darin, automatisierte Verarbeitung für Berechnungen zu verwenden. Es geht jedoch nicht darum, menschliches Eingreifen vollständig zu ersetzen. Wir können die rohe probabilistische Prognose automatisieren, aber wir brauchen immer noch Menschen, um sich auf den Zustand des Marktes zu einigen, was für die meisten Märkte besser einem automatisierten Prozess überlassen wird. Dieser Prozess wird von Ingenieuren entwickelt, die Experten sowohl in Software als auch in Statistik sind. Es handelt sich nicht um eine unabhängig arbeitende Maschine, sondern darum, einen Prozess zu entwickeln, um statistische Prognosen im großen Maßstab zu liefern.

SNOP 2.0, oder das, was wir als die Zukunft der Supply Chain sehen, beinhaltet das Zusammenbringen von Menschen, um sich auf wirtschaftliche Treiber zu einigen, wie zum Beispiel das, was Geld in das Unternehmen bringt und was dem Unternehmen Geld kostet. Wenn Sie zum Beispiel in zusätzlichen Lagerbestand investieren, ist es Geld, das Sie nicht für andere Zwecke verwenden können, wie zum Beispiel die Erweiterung Ihrer Logistikfähigkeiten. Dies ist ein zu berücksichtigender Kostenfaktor. Ein weiteres Beispiel ist der Kostenfaktor, wenn ein Kunde nicht bedient wird oder wenn es zu einem Fehlbestand kommt. Es ist schwierig zu bewerten, aber es muss eine gemeinsame Vereinbarung darüber geben, was diese Kosten beinhalten.

Zum Beispiel könnte die Marketingabteilung mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit 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 Belohnungs-Risiko-Verhältnis für jede Aktion ausbalancieren, die sie ergreift.

Kieran Chandler: Es scheint, dass es viele Gründe gibt, sich von diesen veralteten SNOP-Prozessen zu verabschieden. Warum implementieren und verwenden Unternehmen sie dann immer noch?

Joannes Vermorel: SNOP hat viele grundlegende Elemente des gesunden Menschenverstands, die nicht verworfen werden sollten. Zum Beispiel ist es immer noch vorteilhaft, nach einer hochrangigen Ausrichtung zu suchen und interne Konflikte in Ihrem Unternehmen zu vermeiden. SNOP betont auch, dass der CEO derjenige sein sollte, der das Unternehmen zusammenhält und sicherstellt, dass es eine gemeinsame Vision gibt, was Sinn macht. Es gibt viele Dinge über den gesunden Menschenverstand auf höchster Ebene und wahrscheinlich bewährte Verfahren für Unternehmen in SNOP, die immer noch gut sind.

Kieran Chandler: Informationen sollen zwischen den Menschen fließen. Nach welcher Art von Vereinbarung sollten wir in diesem Szenario suchen?

Joannes Vermorel: Historisch gesehen ging es um die Vorhersage des zukünftigen Zustands der Marktnachfrage. Sie beginnen mit einer Verkaufsprognose, erstellen Ihre Bedarfsplanung und dann Ihre Produktionsplanung. Danach konsolidieren Sie alle Ihre Fertigungspläne und iterieren monatlich in dieser Schleife zurück. Hier geht es darum, dass alle zusammenarbeiten, um eine gemeinsame Vision der Nachfrage zu etablieren. Ich glaube jedoch, dass dieser Prozess vollständig automatisiert werden sollte.

Kieran Chandler: Können Sie diesen Automatisierungsprozess genauer erklären?

Joannes Vermorel: Sicher, es muss immer noch eine Ausrichtung geben, aber die Arbeit in Bearbeitung bezieht sich auf die wirtschaftlichen Treiber. Die gute Nachricht ist, dass wir von einer Situation abkommen, in der die Zeit der Menschen darauf verwendet wurde, sich auf die Nachfrage für die nächsten drei Monate zu einigen. Dieser Prozess musste monatlich wiederholt werden, was im Wesentlichen die Zeit der Menschen in Meetings beanspruchte, die den Montageprozess unterstützten. Dies ist kein kapitalistischer Prozess, da die Zeit der beteiligten Personen dazu verwendet wird, eine synergistische Lieferkette zu unterstützen. Bei Lokad haben wir einen anderen Ansatz.

Kieran Chandler: Was ist Lokads Ansatz in diesem Kontext?

Joannes Vermorel: Wir glauben, dass sich Menschen treffen sollten, um die wirtschaftlichen Treiber zu verbessern, die dann in die tägliche Datenpipeline implementiert werden. Diese Pipeline verarbeitet die Daten von Anfang bis Ende, um alle Entscheidungen zu generieren, insbesondere Einkaufsentscheidungen oder Fertigungsentscheidungen und Bestandsbewegungs-Entscheidungen automatisch. Wenn sich Menschen also treffen, geht es darum, eine bessere Strategie zu entwickeln, die sofort in Softwarelogik umgesetzt wird, die dann automatisch ausgeführt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass die Zeit der Menschen, die knappste Ressource in einem Unternehmen, auf eine äußerst kapitalistische Weise genutzt und im Laufe der Zeit kapitalisiert wird.

Kieran Chandler: Das klingt ziemlich fortschrittlich. 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 einer quantitativen Supply Chain vorschlagen? Welchen Rat würden Sie geben?

Joannes Vermorel: Ich würde empfehlen, mit den Grundlagen zu beginnen. Überlegen Sie, wie Sie die Zeit Ihres Managements nutzen. Verbringen Ihre Manager ihre Zeit damit, den Status quo aufrechtzuerhalten oder ihn zu verbessern? Diese grundlegende Frage ist ein guter Ausgangspunkt. Überlegen Sie dann die Rolle von Computern im Informationsfluss. Erwarten Sie, dass die Informationen von Mensch zu Mensch fließen oder von Maschine zu Maschine? Insbesondere wenn es um granulare Informationen über den genauen Status Ihrer Lieferkette geht - jede einzelne Zählung, wie viele Einheiten oder Teile Sie an jedem Standort weltweit haben oder wie viele Gramm Rohmaterial Sie an jedem Standort haben.

Kieran Chandler: Das Ziel ist also, Technologie für Effizienz zu nutzen?

Joannes Vermorel: Genau. Wenn Sie erwarten, dass diese granularen Informationen von Mensch zu Mensch fließen, haben Sie ein Skalierbarkeitsproblem. Überdenken Sie also, was in großem Umfang an Maschinen delegiert werden kann. Dadurch können Ihre Mitarbeiter ihre Fähigkeiten und ihre Intelligenz auf höchster Ebene bei der Lösung von Problemen einsetzen, die tatsächlich eine hohe Intelligenz erfordern. Anstatt dass Menschen halbmanuelle Datenauswertungen mit Excel-Tabellen durchführen, delegieren Sie diese Aufgaben an Maschinen.

Kieran Chandler: Klingt nach einem fortschrittlichen Ansatz. Haben Sie abschließend noch etwas zu sagen?

Joannes Vermorel: Ich denke, wenn Sie diesen Gedankenprozess weiterverfolgen, landen Sie letztendlich bei etwas, das ziemlich genau wie ein Nachkomme von S&OP aussieht, etwas sehr Ähnliches wie eine quantitative Supply Chain. Natürlich sind dies nur Namen, aber die Idee ist da.

Kieran Chandler: Großartig! Hoffentlich trägt die heutige Diskussion dazu bei, einige Machtkämpfe innerhalb von Unternehmen zu lösen. Das war alles für diese Woche. Vielen Dank fürs Zuschauen und bis zum nächsten Mal. Tschüss für jetzt.