Die Bionische Supply Chain (mit Stefan Gstettner)

00:00:07 Einführung in das Konzept der bionischen Supply Chain und den Hintergrund von Stefan Gstettner.
00:01:58 Erklärung der bionischen Supply Chain und ihrer Bedeutung in der Industrie.
00:03:39 Lokads Ansatz für die bionische Supply Chain und die Rolle von Supply Chain Scientists.
00:05:36 Herausforderungen bei der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine und die Notwendigkeit eines bionischen Betriebsmodells.
00:07:50 Die vier Elemente eines bionischen Betriebsmodells: Leitlinien, Betriebsmodell, Fähigkeiten und Technologieplattform.
00:08:29 Fallstricke bei der Transformation von Supply Chains in der Industrie.
00:10:47 Führungskräfte konzentrieren sich auf die Steigerung des Werts und die Vorbereitung auf die Zukunft.
00:12:41 Umgang mit Komplexität in Supply Chains und die Akzeptanz von Technologie.
00:15:50 Das Konzept eines digitalen Zwillings und seine Rolle in einer bionischen Supply Chain.
00:17:18 Nutzung von Tools zur Ergänzung menschlicher Intelligenz in Supply Chains.
00:19:31 Die Herausforderung, an Talent zu gelangen, und die Zeit, die für deren Ausbildung benötigt wird.
00:20:22 Die Rolle der menschlichen Interaktion in zukünftigen Supply Chains.
00:21:28 Die Bedeutung einer Veränderung des Kontexts zur Verhaltensänderung in Supply Chains.

Zusammenfassung

Die bionische Supply Chain, ein Konzept, das sich auf die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine konzentriert, ist entscheidend für die Zukunft des Supply Chain Managements. Stefan Gstettner und Joannes Vermorel diskutieren ihre Bedeutung und Herausforderungen und betonen die Notwendigkeit einer ganzheitlichen Perspektive und eines humanzentrierten Betriebsmodells. Gstettner schlägt ein bionisches Betriebsmodell mit vier Elementen vor: Leitlinien, Betriebsmodell, Fähigkeiten und technologische Plattform. Vermorel betont “annähernd wahre” Prognosemethoden und bessere Tools zur Ergänzung menschlicher Intelligenz. Beide Experten erkennen Schwierigkeiten bei der Transformation von Supply Chains an, sind sich jedoch einig, dass ein Gleichgewicht zwischen menschlicher Intuition und Technologie für die Anpassung an die sich verändernde Landschaft der Industrie unerlässlich ist.

Erweiterte Zusammenfassung

Sie diskutieren das Konzept der bionischen Supply Chain und seine Auswirkungen auf die Zukunft des Supply Chain Managements.

Stefan Gstettner gibt einen Überblick über seinen Hintergrund und erklärt, dass er 25 Jahre Erfahrung im Supply Chain Management hat. Er hat verschiedene Positionen in der Beratung innegehabt und war auch sieben Jahre lang für die Betriebsführung eines Omni-Channel-Einzelhandelsunternehmens in Deutschland verantwortlich. Darüber hinaus unterrichtet er Supply Chain Management am MIT, um Engpässe bei den Talenten in der Branche zu bewältigen.

Die bionische Supply Chain ist laut Gstettner nicht als weiteres Schlagwort gedacht, sondern als ernsthaftes Konzept. Es entstand aus der Arbeit des BCG Think Tanks zum Unternehmen der Zukunft. Das bionische Unternehmen konzentriert sich auf die Zusammenarbeit zwischen Maschinen, künstlicher Intelligenz und Menschen und darauf, wie diese Kombination am besten genutzt werden kann. Dieses Konzept ist besonders relevant für das Supply Chain Management, da es stark auf Technologie, Analytik und künstliche Intelligenz sowie auf die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen angewiesen ist.

Joannes Vermorel teilt seine Gedanken zur bionischen Supply Chain und stimmt zu, dass es ein sehr relevantes Konzept ist. Er erklärt, dass Lokad, ein Softwareunternehmen, das sich auf die Optimierung von Supply Chains spezialisiert hat, an der Idee einer bionischen Supply Chain gearbeitet hat, wenn auch unbeabsichtigt. Zunächst konzentrierten sie sich auf die Entwicklung von Softwaretools zur vorhersagenden Optimierung von Supply Chains, erkannten jedoch schnell die Komplexität der Probleme, mit denen sie konfrontiert waren. Die Idee, einen maschinellen Lernalgorithmus zu haben, der Probleme wie Standortbestimmung autonom lösen könnte, erwies sich aufgrund der Vielzahl von Anwendungsfällen als zu schwierig.

Die Diskussion hebt die wachsende Bedeutung des Konzepts der bionischen Supply Chain im Supply Chain Management hervor. Die Idee dreht sich darum, die Zusammenarbeit zwischen Menschen, Maschinen und künstlicher Intelligenz effektiv zu nutzen, um Supply Chain Operationen zu optimieren und zu verbessern. Sowohl Gstettner als auch Vermorel betonen die Bedeutung dieses Konzepts für die Zukunft des Supply Chain Managements und erkennen gleichzeitig die Komplexität und die Herausforderungen bei der Umsetzung an.

Sie untersuchen die Herausforderungen der Mensch-Maschine-Interaktion und die Bedeutung eines bionischen Betriebsmodells für das Supply Chain Management.

Vermorel teilt den Ansatz seines Unternehmens, der sich auf die Rolle eines “Supply Chain Scientists” konzentriert. Diese Person ist dafür verantwortlich, Entscheidungen und Erkenntnisse zu generieren und gleichzeitig der erste Ansprechpartner für Personen zu sein, die das System in Frage stellen. Er stellt fest, dass diese Rolle noch nicht als “bionisch” betrachtet wird, sich aber in diese Richtung entwickelt.

Gstettner betont, dass obwohl erhebliche Investitionen in das digitale Supply Chain Management getätigt wurden, der volle Wert noch nicht realisiert wurde. Er glaubt, dass der Fokus auf einzelne Teilfunktionen zu einem Verlust der End-to-End-Perspektive geführt hat, die für ein effektives Supply Chain Management entscheidend ist. Um dies anzugehen, plädiert Gstettner für ein bionisches Betriebsmodell, das aus vier Elementen besteht: Leitlinien, Betriebsmodell, Fähigkeiten und technologische Plattform.

Sowohl Gstettner als auch Vermorel erkennen die Schwierigkeiten bei der Transformation von Supply Chains an. Vermorel hebt das Problem der Problemdisplacement hervor, bei dem Verbesserungen in einem Bereich Probleme in einem anderen Bereich verursachen können. Er betont auch die Herausforderung, Komplexität in End-to-End-Softwarelösungen zu managen. Im Gegensatz dazu weist Gstettner darauf hin, dass Führungskräfte hauptsächlich daran interessiert sind, den Wert für ihre Unternehmen zu steigern und sich auf die Zukunft vorzubereiten. Sie konzentrieren sich auf organisatorische Veränderungen und grundlegende IT-Unterstützung, um Veränderungen voranzutreiben und ihre Unternehmen zukunftsfähig zu machen.

Vermorel diskutiert die Bedeutung von “annähernd wahr” im Supply Chain Management im Gegensatz zu “genau falsch”. Er stellt fest, dass Menschen darin gut sind, aber Maschinen oft Schwierigkeiten haben. Lokad hat in diesem Bereich Fortschritte gemacht durch probabilistische Prognosen, die eine genauere Darstellung der Zukunft bieten als klassische Prognosemethoden. Die Übernahme dieses Ansatzes war jedoch eine Herausforderung für diejenigen, die in der Supply Chain-Branche arbeiten, aufgrund der Unterschiede zu traditionellen Methoden.

In der heutigen Zeit beobachtet Gstettner, dass Supply Chain-Führungskräfte darauf bedacht sind, sich auf die Zukunft vorzubereiten. Sie interessieren sich dafür, die potenziellen technologischen und organisatorischen Veränderungen zu verstehen, die ihre Branchen in den kommenden Jahren prägen werden. Führungskräfte ringen mit den zahlreichen technologischen Möglichkeiten und versuchen herauszufinden, wie sie Veränderungen in ihren Organisationen vorantreiben können.

Dieses Interview unterstreicht die Notwendigkeit eines bionischen Betriebsmodells im Supply Chain Management, das End-to-End-Perspektiven und die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine betont. Sowohl Vermorel als auch Gstettner diskutieren die Herausforderungen bei der Transformation von Supply Chains und die Bedeutung eines Gleichgewichts zwischen menschlicher Intuition und technologischen Fortschritten. Supply Chain-Führungskräfte müssen in die Zukunft schauen und darüber nachdenken, wie ihre Organisationen sich an die sich verändernde Landschaft ihrer Branchen anpassen können.

Vermorel drückt seine Begeisterung für das Konzept einer bionischen Supply Chain aus, erkennt jedoch auch die Frustrationen und Komplexitäten, die mit der Bewältigung der Realitäten der Supply Chain einhergehen. Er erklärt, dass aufgrund der Unordnung der realen Welt das Supply Chain Management den Umgang mit einer Vielzahl von statistischen Modellen und Komplikationen beinhaltet, wie zum Beispiel überflutete Lagerhäuser und Verfallsdaten für frische Lebensmittel. Darüber hinaus stellt Vermorel fest, dass es für Menschen, wenn sie mit KPIs konfrontiert werden, herausfordernd sein kann, Veränderungen zu akzeptieren und sich anzupassen, die ihre persönlichen Interessen beeinflussen.

Chandler führt den Buzzword “Digital Twin” ein, und Gstettner gibt zu, dass es ein schwieriges Konzept zu definieren ist. Er schlägt jedoch vor, dass ein Digital Twin eine End-to-End-Supply Chain repräsentiert, auch wenn sie nicht zu 100% genau ist. Durch eine 80%ige genaue Darstellung können Supply Chain-Manager die Systemdynamik besser verstehen und intelligentere Entscheidungen auf der Grundlage von Szenarioanalysen treffen.

Vermorel argumentiert, dass zur Verbesserung der Supply Chains bessere Werkzeuge benötigt werden, um die menschliche Intelligenz zu ergänzen. Er nennt Excel als Beispiel für ein Werkzeug, das es Menschen ermöglicht, quantitative Analysen in einem unmenschlichen Maßstab durchzuführen, erkennt jedoch an, dass es keine ausreichende Lösung für die Modellierung komplexer Systeme ist. Vermorel glaubt, dass programmatische Ansätze am erfolgreichsten waren, um menschliche Erkenntnisse in etwas Automatisiertes zu verwandeln, obwohl er anerkennt, dass zukünftige technologische Fortschritte ihn widerlegen könnten.

Gstettner stimmt zu, dass Automatisierung und Technologie eine größere Rolle bei der Entscheidungsfindung in der Supply Chain spielen werden, besteht jedoch darauf, dass die menschliche Interaktion immer notwendig sein wird. Er betont die Bedeutung der Gestaltung eines auf den Menschen ausgerichteten Betriebsmodells für die Supply Chain der Zukunft, was eine Veränderung des Kontexts erfordern würde, in dem Menschen sich verhalten. Gstettner glaubt, dass der Schlüssel zur Veränderung des menschlichen Verhaltens die Veränderung des Kontexts ist, wie z.B. die Schaffung ausgewogener, gut synchronisierter Ziele, um konkurrierende Ziele wie Bestandsmanagement und Produktverfügbarkeit anzugehen.

Vollständiges Transkript

Kieran Chandler: Hey, die Konvergenz einer Reihe von sich entwickelnden Technologien wie künstliche Intelligenz, Blockchain und das Internet der Dinge hat zur Entwicklung eines neuen Konzepts namens bionische Supply Chain geführt. Heute bei Lokad TV freuen wir uns, Stefan Gstettner, Partner bei BCG, begrüßen zu dürfen, der uns etwas mehr über dieses Konzept und den Vergleich mit einigen der bestehenden Techniken auf dem Markt erzählen wird. Stefan, vielen Dank, dass du heute bei uns bist.

Stefan Gstettner: Danke, dass ich dabei sein darf.

Kieran Chandler: Vielleicht könntest du uns als erste Frage ein wenig mehr über deinen Hintergrund erzählen und auch darüber, was du bei BCG machst.

Stefan Gstettner: Absolut. Wie du gesagt hast, bin ich Partner bei BCG und konzentriere mich auf das Management von End-to-End-Supply Chains und die damit verbundenen logistischen Fragen. In dieser Rolle helfe ich unseren globalen Kunden in Kernbranchen, die neuen Möglichkeiten der digitalen Technologien zu nutzen und ihre Supply Chains schrittweise in digitale Supply Chains zu verwandeln. Um dies tun zu können, habe ich einen 25-jährigen Hintergrund im Supply Chain Management. Ich habe mit einer Promotion begonnen, als es noch nicht einmal Supply Chain Management genannt wurde. Ich hatte verschiedene Rollen in der Beratung, aber ich habe auch sieben Jahre lang die Betriebsabläufe eines Omni-Channel-Einzelhandelsunternehmens in Deutschland geleitet. Darüber hinaus bin ich außerordentlicher Professor am MIT und unterrichte junge Talente im Bereich Supply Chain Management in ihrem globalen Programm, was mir sehr viel Freude bereitet.

Kieran Chandler: Großartig, und heute geht es um die Idee einer bionischen Supply Chain. Es klingt sicherlich sehr futuristisch, aber vielleicht könntest du uns einen ersten Überblick geben.

Stefan Gstettner: Wir versuchen nicht, ein weiteres Buzzword ins Spiel zu bringen, denn es gibt bereits viele Buzzwords. Meine Kollegen vom BCG Think Tank, dem Bruce Henderson Institute, haben eine Vorstellung davon entwickelt, wie das Unternehmen der Zukunft aussehen wird. Es geht viel um die Zusammenarbeit zwischen Maschinen, künstlicher Intelligenz und Menschen und wie das Unternehmen organisiert sein sollte, um das Beste aus dieser Kombination zu machen. Sie haben es das bionische Unternehmen genannt. Für das Supply Chain Management ist es besonders relevant, weil es um Technologie, Analytik, künstliche Intelligenz geht, aber vielleicht noch wichtiger ist, dass es viel um die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen geht. Deshalb nennen wir es bionische Supply Chain, ohne ein neues Buzzword einführen zu wollen, sondern als vernünftiges Thema und eine gute Überschrift für das, was wir erreichen wollen.

Kieran Chandler: Wir lieben Buzzwords absolut. Joannes, wir haben in der Vergangenheit über die Beziehung zwischen Menschen und Maschinen gesprochen, als wir uns Benutzeroberflächen angesehen haben. Was sind deine ersten Gedanken zu dieser Idee einer bionischen Supply Chain?

Joannes Vermorel: Ich glaube, es ist sehr relevant und es passt tatsächlich ziemlich gut zu dem, was Lokad bisher gemacht hat, wenn auch ein wenig zufällig. Wir hatten keinen großen Masterplan oder Vision. Die Art und Weise, wie wir das Lösen von Supply Chain-Problemen angegangen sind, bestand darin, Software-Tools für die prädiktive Optimierung von Supply Chains zu entwickeln. Wir haben schnell gemerkt, dass wir mit so viel Komplexität umgehen mussten. Die Idee, einen maschinellen Lernalgorithmus zu haben, der selbstständig herausfindet, wie man ein Problem löst, so einfach wie die Zuordnung von Geschäften, war einfach zu viel, weil es zu viele Randfälle gibt. Also brauchten wir etwas…

Kieran Chandler: Also Joannes, kannst du uns mehr über Lokad und deine Tätigkeit erzählen?

Joannes Vermorel: Wir haben mit der Idee der Optimierung von Supply Chains begonnen, bei der wir von menschlichen Erkenntnissen ausgehen und das Problem in etwas umwandeln konnten, das die Maschine verwenden konnte, um die Erkenntnisse im Maßstab eines großen Einzelhandelsnetzwerks zu skalieren. Das war die Idee hinter dem, was wir gemacht haben, und es wurde letztendlich zu dieser Art von “Supply Chain Scientist”, wie wir es bei Lokad nennen, jemand, der frontal dafür verantwortlich ist, die Daten zu analysieren und Entscheidungen und Erkenntnisse zu generieren, während er der erste Ansprechpartner für tatsächliche Personen ist, die das System in Frage stellen können. Also ja, ich denke, wir sind vielleicht noch nicht als bionisch qualifiziert, aber es ist ein Weg in diese Richtung. Obwohl ich nichts so Scharfes wie “bionische Supply Chain” hatte, um unseren Weg zu leiten, als wir für die Welt gearbeitet haben.

Kieran Chandler: Historisch gesehen, warum würdest du sagen, dass es so schwierig war, dass Menschen mit Maschinen interagieren?

Stefan Gstettner: Ich würde nicht einmal sagen, dass es historisch ist. Wahrscheinlich haben wir alle schon vor 20 Jahren Algorithmen programmiert, das ist also nichts Neues. Aber in den letzten Jahren wurden viele Investitionen in die digitale Welt getätigt, nehmen wir zum Beispiel die Nachfrageprognose. Es fließt eine enorme Menge an Intelligenz in die Nachfrageprognose ein, und es gibt natürlich auch eine Zusammenarbeit zwischen Menschen und Algorithmen. Die Führungskräfte, mit denen ich gesprochen habe, sehen jedoch noch nicht, dass der volle Wert aus der Supply Chain gezogen wurde. Meiner Meinung nach liegt das daran, dass die Menschen damit beschäftigt waren, zu verstehen, wie sie mit einer Maschine zusammenarbeiten können. Es ist viel anspruchsvoller, dies mit Algorithmen zu tun als mit Excel, zum Beispiel. Während sie also damit beschäftigt waren, das zu tun, glaube ich, dass der Fokus auf das end-to-end Supply Chain Management verloren gegangen ist. Überraschenderweise geht es nicht darum, sich auf eine Teilfunktion zu konzentrieren. Es geht darum, die end-to-end Supply Chain abzustimmen und zu synchronisieren, und das ist meiner Meinung nach ein wenig aus dem Fokus geraten. Deshalb müssen wir jetzt in den bionischen Bereich eintreten, um zu betonen, dass Menschen natürlich mit Hilfe von Maschinen zusammenarbeiten müssen, und das ist bisher nicht geschehen. Und deshalb sind einige Führungskräfte frustriert, weil sich die Investitionen nicht ausgezahlt haben. Und deshalb sagen wir, dass ein bionisches Betriebsmodell erforderlich ist, das im Wesentlichen aus vier Elementen besteht: Erstens die Führung in der Supply Chain, also die guten alten KPIs, was wollen wir mit unserer Supply Chain erreichen? Geht es um Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit oder Kostenfokus? Und wie segmentieren wir die Supply Chain und wie setzen wir Zielwerte? Gutes altes Supply Chain Management, nichts Digitales ohne oder darin. Dann das Betriebsmodell, das unserer Meinung nach ein stark plattformorientiertes Betriebsmodell ist, um die Menschen, die die Supply Chain synchronisieren, zusammenzubringen, manchmal sogar physisch. Zweitens natürlich die Fähigkeiten, ich meine, eine völlig andere Gruppe von Menschen, die in der Lage sind, die gesamte Supply Chain zu gestalten. Und dann die technologische Plattform, aber vielleicht nicht als erstes, sondern als Grundlage, die wir natürlich brauchen. Und das wurde bisher nur in sehr wenigen Unternehmen etabliert. Und deshalb denke ich, dass historisch gesehen eine gewisse Enttäuschung über die digitale Supply Chain besteht.

Kieran Chandler: Joannes, als Softwareanbieter, was denkst du sind die Fallstricke, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie versuchen, ihre Supply Chain zu optimieren?

Joannes Vermorel: Nun, als Anbieter, wenn es Ihnen nicht gelingt, dies end-to-end zu erfassen, ist das, was Sie tatsächlich effektiv liefern, nur eine Problemverlagerung. Sie verlagern ein Problem von einem Ort an einen anderen, und vielleicht sehen Ihre KPIs auf dem Silo, den Sie übernehmen, gut aus, aber tatsächlich haben Sie Probleme seitlich geschaffen. Sie haben also keine viel schlechteren Fähigkeiten geliefert. Sie haben tatsächlich Werte zerstört, was sehr, sehr schlecht ist. Leider sind einige große Unternehmen darin ziemlich gut. Und dann besteht die Herausforderung darin, dass es, sobald Sie etwas End-to-End-Software-mäßiges tun möchten, eine unglaubliche Herausforderung wird, weil Ihre Software so unglaublich kompliziert wird. Und ich denke, die meisten Menschen würden zustimmen, dass das durchschnittliche ERP Tausende von Tabellen und Hunderte von Bildschirmen umfasst. Also, es ist wie, wow, so viel Komplexität, und wir kratzen gerade mal an der Oberfläche. Also, wir haben wirklich ein Problem mit der Komplexitätsverwaltung. Die Frage ist, wie können Sie das, was die Leute in Excel tun, bekommen? Sie tun etwas, das sehr menschlich ist, aber das sehr, sehr schwer ist, mit Maschinen zu replizieren. Es geht darum, ungefähr wahr zu sein, anstatt genau falsch zu sein. Maschinen sind sehr, sehr gut darin, genau falsch zu sein, und das im großen Maßstab. Bei Lokad hatten wir einige Durchbrüche, wie die probabilistische Prognose, um näher an diese Idee des ungefähr wahren Zustands der Operation zu kommen. Aber es ist ein fortlaufender Wandel. Und das Problem ist, dass es zwar eine technologisch sehr relevante Antwort ist, aber für diejenigen, die die Supply Chain betreiben, auch eine sehr überraschende Antwort ist, weil es überhaupt nicht so aussieht, wie sie es vorher gemacht haben, insbesondere im Vergleich zur klassischen Prognose. Die probabilistische Prognose ist eine Prognose. Es geht darum, Dinge über die Zukunft zu wissen, aber sie ist im Vergleich zur klassischen Methode so bizarr, dass sie in Bezug auf die Akzeptanz eine eigene große Herausforderung darstellt.

Kieran Chandler: Okay, Stefan, wie gehen Supply Chain-Manager diese Probleme an und versuchen, neue Technologien zu implementieren?

Stefan Gstettner: Nun, Manager sind in erster Linie nicht daran interessiert, Technologien zu implementieren. Sie sind daran interessiert, den Wert für das Unternehmen zu steigern und sich auf die Zukunft vorzubereiten. Was sie zunehmend sehen und worauf sie ständig externe Inputs erhalten, ist, dass es in zehn Jahren massiv anders aussehen wird. Mein Lieblingsspruch, ich glaube, es war Gates, der das gesagt hat, ist, dass wir den Wandel in den nächsten zwei Jahren immer überschätzen und den Wandel in den nächsten zehn Jahren immer unterschätzen. Und die Aufgabe der Manager besteht darin, zehn Jahre vorauszuschauen und nicht nur zwei Jahre. Und das ist es, was sie jetzt von ihren Organisationen verlangen. Die Zukunft wird völlig anders aussehen. Sehen wir es uns an. Wir sehen es jetzt nicht, aber es wird so sein. Also, wie können wir uns ändern, nicht primär technologisch, sondern auch organisatorisch? Deshalb betonen wir das Betriebsmodell mehr. Und dann fragen sie natürlich auch, was wird die grundlegende Plattform oder der grundlegende Support auf der System- und Datenseite und auf der Analytikseite sein, um diesen Wandel voranzutreiben? Und sie kämpfen immer noch damit zu verstehen, warum meine Organisation den Wandel, den ich möchte, nicht vorantreibt? Es gibt einige Hemmnisse, die das Unternehmen noch nicht zukunftsfähig machen. Das ist es, was den Managern am meisten durch den Kopf geht.

Kieran Chandler: Sprechen wir über eine bionische Supply Chain. Es klingt wie etwas aus Ironman - sehr cool und futuristisch. Wie sieht es in der Realität tatsächlich aus?

Joannes Vermorel: Die Realität einer bionischen Supply Chain ist sowohl frustrierend als auch faszinierend. Der frustrierende Teil ist, wenn Sie mit der Realität der Supply Chain umgehen wollen, müssen Sie sich mit Hunderten von Tabellen auseinandersetzen, die ein digitales Gegenstück zur Welt darstellen. Die Welt ist sehr chaotisch, und wenn Sie genau sein wollen, müssen Sie mit dieser Komplexität umgehen. Sie müssen sich mit statistischen Modellen befassen, um Dinge wie überflutete Lagerhäuser, bizarre Kompatibilitätsprobleme bei Luft- und Raumfahrtteilen oder Verfallsdaten auf Chargenebene für frische Lebensmittel anzugehen. Es gibt viele Komplexitäten, die akzeptiert werden müssen, und es erfordert viel Aufwand. Technologisch gesehen erhalten Sie kein so reines oder sauberes Ergebnis wie die meisten guten Softwareprodukte sein können.

Es gibt noch einen weiteren Aspekt. In der Theorie möchten wir einen super rationalen Ansatz zur Optimierung der Supply Chain haben, bei dem die Leute zustimmen würden, dass es gut für das Unternehmen ist, wenn es den Gewinn steigert. Wenn es externe Effekte wie Umweltauswirkungen gibt, würden wir das berücksichtigen, um richtig zu optimieren, einschließlich externer Effekte. Aber auf eine sehr banale Weise ist es für die Menschen schwierig, wenn sie mit KPIs konfrontiert werden.

Zum Beispiel hatten wir eine Erfahrung mit einem großen Einzelhandelsnetzwerk, bei dem wir festgestellt haben, dass der Bestand in den Geschäften zwei Funktionen erfüllt. Eine besteht darin, Kunden zu bedienen, sodass Sie einen gewissen Bestand haben, um sicherzustellen, dass die Kunden im Geschäft angemessen betreut werden können. Dann stellen Sie fest, dass ein erheblicher Teil des Bestands nicht für diesen Zweck vorhanden ist, sondern für Werbezwecke - um das Geschäft attraktiv zu machen. Sie könnten zu dem Schluss kommen, dass Sie das Budget für den Bestand, der für Werbezwecke vorgesehen ist, anstelle der Supply Chain an das Marketing übertragen sollten. Dies kann jedoch zu intensiven politischen Auseinandersetzungen zwischen Abteilungen führen, die plötzlich mit einer großen Menge an Beständen konfrontiert sind, die auf ihr Budget geschoben werden. Dies kann manchmal Boni beeinflussen und Widerstand gegen Veränderungen schaffen.

Kieran Chandler: Da wir Buzzwords lieben, wollen wir noch eines einführen: das Konzept eines digitalen Zwillings. Wie passt das zur Idee einer bionischen Supply Chain und wo kommt es ins Spiel?

Stefan Gstettner: Meiner Erfahrung nach kann der Begriff “digitaler Zwilling” schwierig sein, weil jeder eine andere Vorstellung davon hat. Es ist bereits eine Herausforderung, die Supply Chain zu verstehen, aber wenn man das Wort “digital” hinzufügt, wird es noch unklarer. Wenn Sie einen digitalen Zwilling haben, scheint niemand zu wissen, worum es geht. Ich werde nicht versuchen, einen digitalen Zwilling zu definieren, aber die Idee besteht darin, eine Darstellung der gesamten Supply Chain zu haben. Ich stimme voll und ganz zu, dass sie niemals zu 100% genau sein wird, aber im Moment haben wir nur eine zu 10% genaue End-to-End-Darstellung. Wenn wir eine zu etwa 80% genaue Darstellung der End-to-End-Supply Chain erreichen können, können wir anfangen, etwas über die Systemdynamik zu lernen. Wir könnten die Auswirkungen einer Spitze in der Nachfrageprognose verstehen, wie man den Zielbestand anpasst, wie man mit Produktionssequenzen herumspielt und was es für die Angebotsseite bedeutet. Wir können auch verschiedene Szenarien erkunden. In diesem Sinne kann ein digitaler Zwilling das Mittel sein, um die Menschen dazu zu befähigen, auf diese Weise zu denken.

Kieran Chandler: Wer betreibt die End-to-End-Supply Chain, um mit Szenarien zu experimentieren und intelligente Entscheidungen zu treffen, und wenn das mit einem digitalen Zwilling gemeint ist, glauben Sie, dass dies einer der Schlüssel zur Ermöglichung ist?

Stefan Gstettner: Ja, ich glaube, dass dies einer der Schlüssel zur intelligenten Entscheidungsfindung in Supply Chains ist.

Kieran Chandler: Joannes, wenn wir in die Zukunft schauen und daran arbeiten, unsere Supply Chains etwas bionischer zu machen, brauchen wir dann bessere Werkzeugklassen, um die menschliche Intelligenz zu erweitern?

Joannes Vermorel: Ja, die Erweiterung der menschlichen Intelligenz ist entscheidend für Supply Chains. Auch wenn es ein großes Wort ist, kann es etwas Einfaches sein. Zum Beispiel ermöglicht Excel einer Person mit durchschnittlichen mathematischen Fähigkeiten, mit einer großen Menge von Zahlen umzugehen. Im neunzehnten Jahrhundert wäre es unmöglich gewesen, Tausende von grundlegenden Operationen pro Tag nur mit einem Angestellten durchzuführen, selbst wenn er brillant gewesen wäre. Auf diese Weise geben Tools wie Excel den Menschen quantitative Einblicke in einem relativ unmenschlichen Maßstab.

Excel hat jedoch seine Grenzen, wenn es um die Modellierung komplexer Systeme geht, daher kann es nicht die endgültige Antwort sein. Meiner Meinung nach waren die bisher erfolgreichsten Ansätze programmierbasiert, da sie dazu beitragen, menschliche Erkenntnisse zu entkoppeln und in etwas Automatisierteres zu verwandeln. Ich denke, dieser Trend wird mindestens in den nächsten Jahren anhalten, aber es ist möglich, dass ich eine Paradigmenverschiebung unterschätze, die später stattfinden könnte.

Ich weiß auch, dass einige Leute am MIT hart daran arbeiten, intelligente Talente für das Supply Chain-Feld bereitzustellen. Ich glaube jedoch, dass der Zugang zu all den benötigten Talenten für mehrere Jahrzehnte ein bedeutendes Hindernis darstellen wird. Es dauert lange, um Menschen auszubilden, die wiederum andere ausbilden können. Das ist einer der Gründe, warum das Silicon Valley so erfolgreich bleibt; sie haben Generationen talentierter Softwareingenieure, die weitere Softwareingenieure ausbilden und innovative Unternehmen hervorbringen können. Das Gleiche gilt für das MIT - viele Universitäten versuchen, seinen Erfolg zu replizieren, aber es wird Jahrzehnte dauern, um dorthin zu gelangen.

Kieran Chandler: Stefan, wie würde Ihrer Meinung nach eine erfolgreiche Bionische Supply Chain-Initiative aussehen?

Stefan Gstettner: Ich stimme zu, dass es einen viel höheren Grad an Automatisierung geben wird und die Technologie einen großen Teil der Entscheidungsfindung in der Supply Chain übernehmen wird. Ich denke jedoch, dass es immer einen Bedarf an menschlicher Interaktion geben wird. Wir müssen ein auf den Menschen ausgerichtetes Betriebsmodell für die Supply Chains der Zukunft entwerfen, das die von mir zuvor beschriebenen Elemente enthält.

Ein Aspekt, der berücksichtigt werden muss, ist das menschliche Verhalten. Wenn wir das Verhalten ändern wollen, müssen wir verstehen, wie dies geschieht, da das historische Silo-Verhalten nicht besonders erfolgreich war. Wir glauben, dass der Kontext, in dem Menschen sich verhalten, die wichtigste treibende Kraft für ihr Verhalten ist. Wenn wir den Kontext nicht ändern, zum Beispiel durch die Festlegung ausgewogener und synchronisierter Ziele, werden Menschen ihr Verhalten nie ändern und wir werden nie Erfolg und Leistung erzielen.

Ich denke, die intelligente Kombination dessen, was Unternehmen wie Lokad tun, und dessen, was Unternehmen auf der menschlichen Seite erwerben müssen, ist der Schlüssel. Diese Verbindung zwischen den beiden, die wir die Bionische Supply Chain nennen könnten, ist die Zukunft.

Kieran Chandler: Brillant. Wir beenden es hier. Vielen Dank für Ihre Zeit, euch beiden.

Joannes Vermorel: Danke.

Stefan Gstettner: Danke.

Kieran Chandler: Vielen Dank, dass Sie diese Woche eingeschaltet haben, und wir sehen uns nächstes Mal wieder. Bis bald.