00:00:00 Vorstellung von Dan Scharneck, Supply Chain Director bei Trek Bicycle
00:00:29 Trek Bicycles Mission und Differenzierung
00:01:50 Treks Custom-Bike-Geschäft und Konfigurierbarkeit
00:03:33 Logistische Komplexität und Teile der Trek Bikes
00:04:51 Treks Zusammenarbeit mit Lokad und kombinatorische Komplexität
00:06:56 Umstellung auf Massenproduktion zur Kosteneffizienz
00:08:10 E-Commerce, supply chain und kundenspezifische Anpassung in Branchen
00:10:41 Zuverlässige Lieferzeiten und Herausforderungen bei den Lagerbeständen
00:12:29 ERP-Einschränkungen und Prognosen bei konfigurierbaren Produkten
00:15:20 Engpassprobleme und technologische Veralterung in der Fahrradproduktion
00:18:34 Einführung in probabilistische Vorhersagen und Engpassrisiken
00:20:26 Übergang von traditionellen ERP-Systemen zu Lokad
00:21:59 Täglicher Umgang mit probabilistischer Prognose und Entscheidungsfindung
00:23:44 Anwendung probabilistischer Prognosen auf verschiedene Aufgaben
00:26:03 Kostenfaktor, Lieferantenmanagement und Lagerumschichtung
00:29:10 Inkrementeller Ansatz probabilistischer Prognosen und Neuberechnung
00:30:52 Die Rolle von KI und die langfristige Leistungsfähigkeit probabilistischer Prognosen
00:32:40 Zukünftige Ungenauigkeiten und Auswirkungen von Konfiguratoränderungen
00:34:25 Umgang mit Unsicherheit, Entwicklung und bereits bestehender Komplexität
00:35:34 Trek’s Sportveranstaltungsnachverfolgung und Wertschöpfung
00:38:06 Vereinfachung der Rolle von Lokad und Ratschläge zur Konfigurierbarkeit
00:39:07 Komplexitätsbewältigung und die Bedeutung einer reaktiven supply chain
Zusammenfassung
In einem von Conor Doherty moderierten Dialog untersuchten Joannes Vermorel von Lokad und Dan Scharneck, der Director of Supply Chain bei Trek Bicycle, die Feinheiten des supply chain management für anpassbare Produkte. Vermorel betonte die kombinatorische Komplexität von supply chains und wies darauf hin, dass Unternehmen sie als Unterscheidungsmerkmal für das Kundenerlebnis nutzen. Scharneck stimmte zu und hob die Bedeutung hervor, maßgeschneiderte Produkte zügig und zuverlässig zu liefern. Er räumte die Herausforderungen bei der Verwaltung von Lagerbeständen mit herkömmlichen ERP Systemen ein, was Trek dazu veranlasste, Lokads flexiblere Lösung zu übernehmen. Vermorel erklärte, dass Lokad probabilistische Vorhersagen verwendet, um das Risiko von Engpässen zu bewerten, und so eine stärkere Perspektive auf Verzögerungen in der supply chain bietet. Beide waren sich einig, dass es wichtig ist, die Komplexität im supply chain management zu beherrschen und dass die Konfigurierbarkeit den Kunden einen Mehrwert bietet.
Erweiterte Zusammenfassung
In einer kürzlich von Conor Doherty moderierten Diskussion tauchten Joannes Vermorel, der Gründer von Lokad, und Dan Scharneck, der Director of Supply Chain bei Trek Bicycle, tief in die Komplexitäten des supply chain managements ein, insbesondere im Kontext von anpassbaren Produkten. Trek, ein Unternehmen, das stolz darauf ist, ein hervorragendes Kundenerlebnis zu bieten, betreibt ein Custom-Bike-Geschäft namens Project One, in dem Kunden aus einer Vielzahl von Optionen wählen können, um ihre hochwertigen Fahrräder zu personalisieren. Dies stellt jedoch eine einzigartige Herausforderung bei der Verwaltung der supply chain dar, angesichts der Vielzahl von Teilen und Konfigurationen.
Vermorel, ein Spezialist für supply chain Optimierung, hob die kombinatorische Komplexität des supply chain managements hervor. Er stellte fest, dass, obwohl die Anzahl der Kombinationen groß sein kann, dies nicht zwangsläufig die tatsächliche Komplexität der supply chain widerspiegelt. Er bemerkte ferner, dass Unternehmen die supply chain zunehmend als Differenzierungsmerkmal für das Kundenerlebnis nutzen, indem sie den Kunden mehr Flexibilität und Konfigurierbarkeit bieten – ein Trend, der in verschiedensten Branchen zu beobachten ist.
Scharneck stimmte Vermorel zu und betonte die Bedeutung, maßgeschneiderte Produkte schnell und zuverlässig zu liefern. Er erwähnte, dass Trek das Ziel verfolgt, ein Fahrrad weltweit innerhalb von 30 Tagen zu liefern. Allerdings räumte er ein, dass sie bei der Verwaltung von Lagerbeständen mit herkömmlichen ERP-Systemen und Prognosesoftware, die nicht für die Komplexitäten eines Custom-Business ausgelegt sind, vor Herausforderungen standen. Dies veranlasste Trek, eine flexiblere Lösung zu suchen, die sie bei Lokad fanden.
Vermorel erklärte, dass herkömmliche Werkzeuge zwar eine klassische Prognose liefern können, dies jedoch komplex wird, wenn es um konfigurierbare Produkte mit nahezu unendlichen Optionen geht. Er wies darauf hin, dass Prognosen auf Teilebene Engpässe nicht berücksichtigen, und dass eine Erhöhung des service level auf 99,9% zu einem massiven Anstieg des Lagerbestands führt, was in der Fahrradbranche aufgrund technologischer Veralterung nicht praktikabel ist. Lokad hingegen verwendet probabilistische Vorhersagen, um das Risiko zu bewerten, dass ein Teil zu einem Engpass wird und wie lange dies andauert, und bietet so eine stärkere Perspektive auf supply chain Verzögerungen.
Scharneck gestand, dass der Übergang von einem herkömmlichen ERP zu probabilistischen Prognosen eine Herausforderung darstellte und dass es weiterhin notwendig ist, die Menschen im Unternehmen über diesen neuen Ansatz aufzuklären. Er stellte jedoch fest, dass probabilistische Prognosen mit Lokad zu besseren decision-making geführt haben und dazu beitragen, nach der Pandemie wieder auf Kurs zu kommen.
Vermorel erläuterte weiter Lokads ganzheitliche Prognose, die multiple Dimensionen der Entscheidungsfindung ermöglicht, einschließlich der Anpassung laufender Bestellungen und der Neuausrichtung von Lagerbeständen zwischen Standorten. Er hob auch hervor, dass Lokad täglich neue probabilistische Vorhersagen neu berechnen kann, was zu inkrementellen Änderungen anstatt zu drastischen Umstellungen in der Planung führt.
Abschließend waren sich Vermorel und Scharneck einig, dass es entscheidend ist, die in der supply chain management inhärente Komplexität zu verstehen und zu bewältigen, insbesondere im Kontext von anpassbaren Produkten. Sie betonten, dass gute Systeme zur Bewältigung dieser Komplexität erforderlich sind und dass eine reaktive supply chain notwendig ist, um auf das Custom-Business reagieren zu können. Zudem unterstrichen sie den Mehrwert, den die Konfigurierbarkeit den Kunden bietet, sowie die Bedeutung, langfristige Leistung und Ergebnisse nachzuweisen, um die Einführung von KI und machine learning in der supply chain Prognose zu steigern.
Gesamtes Transkript
Conor Doherty: Willkommen zurück bei Lokad TV. Ich bin euer Moderator Conor, und wie immer bin ich im Studio zusammen mit dem Lokad-Gründer Joannes Vermorel. Heute ist uns remote Dan Scharneck, der Director of Supply Chain bei Trek, zugeschaltet. Er wird mit uns über die Prognose der Nachfrage mit Konfigurierbarkeit sprechen. Dan, willkommen bei Lokad.
Dan Scharneck: Hallo Conor, hallo Joannes, schön, mit euch zu sprechen.
Conor Doherty: Gut, Dan, bevor wir in die Details einsteigen, sprechen wir ein wenig über Trek. Viele Leute haben schon von Trek gehört, ich selbst kenne Trek, einige meiner Freunde auch, aber was genau macht Trek eigentlich?
Dan Scharneck: Nun, wir sind ein Fahrradunternehmen, wir verkaufen Fahrräder. Wir betrachten uns tatsächlich als ein Hospitality-Unternehmen. Für uns dreht sich alles darum, dem Kunden dieses Erlebnis zu bieten. Egal ob man ein Trek-Einzelhandelsgeschäft besucht, zu einer Trek-Veranstaltung geht oder eines unserer Produkte kauft – es geht darum, unglaubliche Gastfreundschaft zu bieten. Wir denken, dass wir dadurch mehr Menschen aufs Rad bringen, und das ist etwas Gutes sowohl für Trek als auch für den Planeten.
Conor Doherty: Und was genau unterscheidet den Kauf eines hochwertigen Trek-Fahrrads vom Kauf eines anderen hochwertigen Fahrrads? Ich meine, es ist nicht nur die Gastfreundschaft, nehme ich an.
Dan Scharneck: Ja, also, ich denke, hier kommt das Geschäft ins Spiel, für das mein Team verantwortlich ist, der Project One-Bereich von Trek. Das ist unser Custom-Bike-Geschäft, und es handelt sich um Fahrräder im Wert von sechstausend bis fünfundzehntausend Dollar, also sehr teure High-End-Fahrräder. Wir bieten eine große Auswahl an Möglichkeiten, sei es bei den Lackfarben – alle Teile des Fahrrads können individuell ausgewählt werden, sodass man es wirklich zu seinem eigenen macht. Und es gibt wirklich kein anderes Fahrradunternehmen auf der Welt, das das in dem Maßstab betreibt, in dem wir es tun, zu diesem High-End-Preisniveau.
Conor Doherty: Und genau das ist die Konfigurierbarkeit, von der du sprichst, die Option, die ein Kunde hat, wenn er sich für den Kauf eines High-End-Fahrrads entscheidet?
Dan Scharneck: So ist es. Es gibt im Grunde zwei Bereiche der Konfigurierbarkeit, die wir anbieten. Zum einen die Lack- und Farbauswahl, denn wenn man so viel Geld für ein Fahrrad ausgibt, möchte man, dass es wirklich zu einem gehört. Deshalb bieten wir standardmäßig an: Hier sind sechs wirklich coole Farben, wir haben von unseren Designern kuratierte Designs, aus denen man wählen kann, oder man kann bis hin zu einer Farbpalette gehen und bestimmen, welche Farben an welchem Teil des Fahrrads verwendet werden. Also kann viel Auswahl und Zeit in die Konfigurierbarkeit der Farbe investiert werden. Die Teileauswahl, also die Teile, die am Fahrrad verbaut werden, ist der Bereich, in dem mein Team tätig ist, und wir arbeiten mit Lokad an vielen weiteren Komplexitäten.
Für diejenigen unter euch, die nicht Fahrrad fahren und vielleicht einfach nur zuhören, ist es üblich, dass Fahrer zwei bis drei Stunden auf einer Fahrradtour verbringen, ganztägige Veranstaltungen, manchmal sogar mehrtägige Events – so viele Stunden auf dem Rad, da möchte man, dass es bequem ist und gut passt. Ein Beispiel, das ich anführe, ist eines unserer Flaggschiff-Straßenfahrräder, bei dem es etwa 36 verschiedene Lenkeroptionen gibt. Und es ist nicht so, dass alle völlig unterschiedlich sind, aber es gibt unterschiedliche Größen, abhängig von der Schulterbreite, man kann je nach Flexibilität der Hüften und Länge des Torsos unterschiedliche Vorbaulängen haben. All das ist wirklich wichtig, um ein Fahrrad zu haben, das zu einem passt. Wir sind der Meinung, dass ein Kunde, der so viel Geld ausgibt, es direkt aus der Fabrik erhalten sollte, das zu ihm passt. Das ist also die Art von Konfigurierbarkeit, die wir im Project One-Teil des Geschäfts anbieten.
Conor Doherty: Mir fällt auf, dass sich das Geschäftsmodell erheblich auf die logistische Komplexität auswirken muss. Es erscheint ziemlich offensichtlich, aber im Vergleich dazu, sagen wir, ein reguläres High-End-Fixrad zu kaufen und ein konfigurierbares Fahrrad, das vielleicht, ich weiß nicht, wie viele Teile ein reguläres Trek-Fahrrad hat?
Dan Scharneck: Etwa 150 bis 200, je nachdem, ob es sich um ein E-Bike oder ein Nicht-E-Bike handelt. Aber du hast recht, die Komplexität, alle Teile zu beschaffen, darauf zu warten, dass der Kunde seine Konfiguration mitteilt, und diese dann innerhalb einer relativ kurzen Durchlaufzeit zu liefern, ist eine Herausforderung. Genau hier haben wir uns an Lokad gewandt und arbeiten seit einigen Jahren mit ihnen zusammen, um bessere Entscheidungen bei all diesen Optionen zu treffen, unser Budget effizienter einzusetzen und sicherzustellen, dass wir unseren Kunden tatsächlich diese Gastfreundschaft bieten können. Aber du hast recht, es ist wesentlich komplexer, als 50 schwarze Fahrräder zur Durchlaufzeit zu bestellen, sie auf ein Schiff zu laden, sodass sie im Lager eintreffen. Es gibt einen Markt für diese Art von Fahrrädern, aber im High-End-Bereich sind wir fest davon überzeugt, dass die Konfiguration der richtige Weg ist.
Conor Doherty: Nun, eigentlich, Joannes, wolltest du nicht etwas sagen? Ich übergebe jetzt an dich. Was die kombinatorische Komplexität angeht, die Dan gerade beschrieben hat – ich nehme an, sie ist erheblich. Ich meine, 200, 250 bis 200 Teile, was, 36 verschiedene Lenker? Ich nehme an, kombinatorisch betrachtet sind das mehr als 50 oder 60 verschiedene Kombinationen. Also, um welche Größenordnung sprechen wir hier?
Joannes Vermorel: Nun, die Zahlen werden sehr schnell gigantisch, aber auch etwas bedeutungslos, denn selbst wenn man beispielsweise 10 Optionen hat, bei denen jede Option 10 Möglichkeiten bietet, erhält man 10 hoch 10, also eine astronomische Anzahl von Kombinationen. Aber die Zahlen werden so groß, dass sie kaum etwas aussagen, da sie nicht die tatsächliche Komplexität der supply chain widerspiegeln. Sie wachsen also in reiner kombinatorischer Weise, sie wachsen völlig aus dem Ruder, obwohl es Unternehmen dennoch möglich ist, ohne Milliarden von Lagerbeständen damit umzugehen. Ich würde sagen, wir sollten die rohe kombinatorische Explosion, die absolut gigantische Zahlen liefert, nicht mit dem tatsächlichen Wachstum der Kosten im supply chain vergleichen, das zwar stetig zunimmt, aber nicht annähernd so schnell wie die rohe kombinatorische Explosion ansteigt.
Wenn man ein Jahrhundert in die Vergangenheit blickt, war die Idee, viel Konfigurierbarkeit zu haben, weitaus üblicher. Geht man noch ein Jahrhundert weiter zurück, gab es bei Autos und einer Vielzahl von Ausrüstungsgegenständen viel mehr Optionen, Dinge, die man sich heute nicht vorstellen würde. Man ging zu einem Verkäufer, und dieser notierte genau, was man wollte, und lieferte es – es konnte vielleicht sechs Monate oder ein Jahr dauern – und man erhielt ein ziemlich individuell angepasstes Produkt.
Um die Dinge massiv billiger zu machen, setzten sich so ziemlich alle Branchen auf eine kurze Produktpalette fest, und das war es dann, wobei man einen Qualitätsstandard wählte, der ziemlich hoch sein konnte – sagen wir, wie Apple mit dem iPhone –, also hohe Qualität, aber dennoch sehr, sehr wenige Optionen, oder es konnte auch sehr günstig sein und wiederum sehr wenige Optionen bieten. Es ging also nicht nur um Qualität oder mangelnde Qualität, sondern vielmehr darum, dass bei einem bestimmten Qualitätsniveau durch sehr wenige Optionen die Skalierung erheblich erleichtert wurde, was zur dominierenden Strategie wurde.
Nun, zu Beginn des 21. Jahrhunderts finden sich Unternehmen wieder mit der Idee, dass wenn man seinen Kunden mehr Flexibilität bieten kann, man auch viel mehr Wert liefern kann. Und das ist interessant, weil ich denke, dass dies auch Teil des allgemeinen Trends des 21. Jahrhunderts ist, nämlich den supply chain als Differenzierungsmerkmal im Hinblick auf das Kundenerlebnis zu nutzen. Eine Möglichkeit, dies umzusetzen, ist der E-Commerce – also E-Commerce bedeutet schlicht: Sie können in unseren Laden kommen oder wir schicken Ihnen die Ware. Indem man sich im Grunde um die last mile delivery kümmert, wird ein Kundenproblem in ein supply chain Problem umgewandelt, man kümmert sich nur um die letzte Meile, die Lieferung. Aber auch die Konfigurierbarkeit funktioniert ähnlich, denn man fügt im Grunde eine supply chain Komplexität hinzu, um ein besseres Kundenerlebnis zu erreichen.
Ich habe gesehen, dass Dell buchstäblich die Welt erobert hat, indem es sehr, sehr anpassbare Computerkonfigurationen anbot – und das tut es schon seit über zwei Jahrzehnten. Unternehmen, die teure Möbel wie Sofas verkaufen, wählen die einzelnen Komponenten Stück für Stück aus, wenn sie möchten – etwa eine Ecke, eine bestimmte Form, Materialien und so weiter –, sodass am Ende 20 verschiedene Einstellungen für Ihr fünftausend-Dollar-Sofa entstehen. Und auch Autohersteller neigen heutzutage dazu, die Konfigurierbarkeit schrittweise wieder einzuführen, obwohl sie in einem Markt tätig sind, der so extrem von Preisen getrieben wird, dass es sehr schwierig ist, diesen Weg zu gehen. Aber bei vielen, sagen wir, teuren deutschen Autos konnten Sie zahlreiche Optionen wählen, und dann hieß es einfach: „Wenn Sie Ihren Mercedes wollen, dauert es ein Jahr, bis er geliefert wird.“ Also können Sie alle Optionen auswählen, und dann dauert es ewig, bis Ihre Bestellung ausgeliefert wird. In manchen Märkten sind die Menschen bereit, so lange zu warten; in anderen Märkten, etwa im Fahrradbereich, erwarten die Kunden, dass sie ihr neues Fahrrad beispielsweise zum Sommer nutzen können – es sollte also nicht ein ganzes Jahr dauern, bis die Produkte geliefert werden.
Conor Doherty: Danke, Joannes. Ich wende mich jetzt wieder an dich, Dan. War das mehr oder weniger der Schmerzpunkt oder was genau war die Herausforderung, der sich Trek hinsichtlich der Lieferung der konfigurierbaren Fahrräder stellen musste?
Dan Scharneck: Ja, ich denke, Joannes hat den Nagel auf den Kopf getroffen. Die Wahlmöglichkeit anzubieten ist wirklich gut, aber es gibt dann zwei ganz entscheidende Dinge. Zum einen muss die Lieferung in einem vernünftigen Zeitrahmen erfolgen – wir streben weltweit für ein Fahrrad 30 Tage oder weniger an. In vielen Märkten ist die Sommersaison zum Radfahren recht kurz, sodass auch 30 Tage eine lange Zeit sein können. Zum anderen müssen wir den Kunden zuverlässig mitteilen, wann sie ihr Fahrrad erhalten. An beidem arbeiten wir mit viel Engagement im Rahmen unserer Kooperation mit Lokad. Es gibt viele Dinge in der supply chain, die außerhalb unserer Kontrolle liegen, aber ja, ich stimme vollkommen zu: Schnelle oder relativ schnelle Lieferung für ein kundenspezifisches Produkt und Zuverlässigkeit sind entscheidend.
Conor Doherty: Was die Bestimmung der Lagerbestände für all diese Teile betrifft – wie hat Trek das historisch gehandhabt?
Dan Scharneck: Das führt uns zu der Überlegung, ob es möglicherweise einen besseren Weg gibt, Dinge zu erledigen – etwas, das wir letztlich mit euch gefunden haben. Bei Trek läuft das gesamte Geschäft über ein ERP-System, dazu hatten wir eine Forecasting-Software für die Planung der Fertigwaren. Keines von beidem ist jedoch wirklich für die inhärenten Komplexitäten eines kundenspezifischen Geschäfts konzipiert. Wir nutzten die Werkzeuge, die uns zur Verfügung standen – das ERP-System gekoppelt mit der Fertigwarenprognose. Jedes Mal, wenn wir etwas für den kundenspezifischen Bereich tun wollten, bedeutete das kundenspezifische Anpassungsarbeit am ERP-System. In den meisten Unternehmen – oder zumindest so, wie ihr es erlebt habt – möchte niemand das tun. Es besteht kein Wunsch, ein Standardgeschäft anzupassen. Deshalb führte uns die Suche nach etwas, das für unser Geschäft anpassbar war, schlussendlich zu Lokad. Das ist in den letzten Jahren sozusagen auch der Prozess, in dem wir unsere Werkzeuge weiterentwickelt haben.
Conor Doherty: Danke. Und tatsächlich, Joannes, in diesem Zusammenhang – wenn Dan über die Brüchigkeit oder vielleicht die Einschränkungen eines ERP-Systems bei dieser Art von Komplexität spricht – bin ich sicher, dass du das noch etwas näher erläutern kannst.
Joannes Vermorel: In der Tat, ERP-Systeme im Allgemeinen, die auf einer transaktionalen Datenbank basieren, sind schlicht nicht die Werkzeuge, die für die meisten analytischen Prozesse geeignet sind. Das ist eine allgemeine Betrachtung, die ziemlich unabhängig von dem spezifischen Problem ist, mit dem Trek hinsichtlich der Konfigurierbarkeit konfrontiert war. In Sachen Analytik leisten sie nun wirklich nicht viel.
Wo sich das Problem wirklich zuspitzt, ist die Tatsache, dass man in den gängigen Werkzeugen in der Regel eine klassische Prognose erhält. Man beginnt also mit den Fertigprodukten und erweitert diese dann gemäß der Stückliste. Aber was haben wir hier? Das Konzept von Fertigprodukten, die prognostiziert werden sollen, wird bei Konfigurierbarkeit relativ flüchtig. Wenn man es naiv betrachtet, hat man nahezu unendlich viele Optionen. Der Großteil aller möglichen Konfigurationen wird niemals verkauft.
Die Alternative besteht darin, Zeitreihen aus der Perspektive der Teile zu betrachten, was etwas besser funktioniert. Aber das Problem der Prognose auf Teilebene ist, dass sie nichts über Engpässe aussagt. Man erstellt seine Prognose, aber da ein Fahrrad ungefähr 200 Teile hat, ist es sehr wahrscheinlich, dass selbst bei sehr hohen Servicelevels – sagen wir 98 % auf alle Teile – im Durchschnitt vier Teile pro Fahrrad fehlen.
Wenn man das Problem angeht und sagt, statt eines 98-prozentigen Servicelevels wollen wir ein 99,9-prozentiges Servicelevel erreichen, dann führt die Realität dazu, dass um diese letzten Prozentpunkte zu erreichen, die Bestandsmenge regelrecht explodiert. Und das ist keine gute Lösung. Man endet also mit einem Berg an Lagerbestand. Und in der Fahrradbranche gibt es technologische Veraltung, ständig kommen neue Technologien auf den Markt. Ein Teil ist also nicht dafür gemacht, Jahrzehnte zu halten, sondern vielleicht eine oder zwei Saisons – und dann kommt die nächste Generation, die etwas besser ist.
Zusammengefasst: Wenn wir auf das ERP zurückkommen, kann man die Fertigwaren nicht prognostizieren. Man kann zwar auf Zeitreihen-Ebene die Teile prognostizieren, aber wenn man dann sehr hohe Servicelevels ansetzt – selbst bei einem extrem hohen Servicelevel von beispielsweise 99 % – kommt man im Durchschnitt bei all den Fahrrädern darauf, dass einige Teile fehlen. Und ein 99-prozentiges Niveau ist kein guter Wert, wenn man mit ein wenig technologischer Veraltung zu kämpfen hat. Das würde bedeuten, dass jedes Jahr große Mengen an veralteten Lagerbeständen entstehen.
Im spezifischen Geschäft von Trek muss man bedenken, dass Trek sehr hochwertige, High-End-Fahrräder verkauft. Die Kunden, die zu Trek kommen, jagen keine promotions hinterher. Die Idee, unverkaufte Teile einfach durch Promotionen abzusetzen, widerspricht ein wenig dem Anspruch, prestigeträchtig und im obersten Segment zu agieren.
Was Lokad hier macht, ist, dass wir probabilistische Prognosen einsetzen. Diese probabilistische Prognose ermöglicht es uns, für jedes einzelne Teil das Risiko zu bewerten, dass es zu einem Engpass wird – und zwar für welchen Zeitraum. Die Frage ist also: Wird bei diesem Teil lediglich eine Einheit fehlen oder etwa eine Einheit über eine bestimmte Anzahl von Tagen? Interessant ist, dass wir das Risiko plötzlich nicht mehr eindimensional betrachten – also nur danach, wie viele Einheiten fehlen – sondern danach, wie viele Einheiten bzw. wie viele Tage an Verzögerung in unserer supply chain entstehen. Das ist eine andere, aber wesentlich stärkere Perspektive.
Conor Doherty: Das ist eine Menge an Informationen.
Dan Scharneck: Ja, das ist es. Aber es führt tatsächlich wunderbar dazu, wie Trek vom traditionellen ERP hin zu allem übergegangen ist, was Joannes gerade erläutert hat.
Wir sprechen viel mit anderen Geschäftsbereichen darüber, was wir mit Lokad machen, und ich bekomme viele zustimmende Nicken, eher leere Blicke und nicht allzu viele Fragen. Das heißt, entweder haben sie wirklich alles verstanden, was wir tun, oder sie haben keine Ahnung, welchen Weg wir mit probabilistischen Prognosen einschlagen. Ich tendiere zum Letzteren. Wir müssen selbst innerhalb unseres Unternehmens die Leute weiterhin schulen, dass dies ein neuer Weg, ein anderer Ansatz ist.
Geschäftlich gesehen hat Joannes recht. Wir haben auf Teileebene Zeitreihenprognosen durchgeführt und erreichten häufig einen Servicelevel von 98 % für alle Teile. Das ist quasi die schlechteste Situation, in der man sein kann: Kapital ist im Lagerbestand gebunden, der Kunde erhält nicht das bestellte Fahrrad, und am Ende sind alle unzufrieden.
Ich glaube, wir sehen, dass das Team bessere Entscheidungen trifft. Wir beobachten, wie sich die Ergebnisse langsam verbessern und wieder in die richtige Bahn lenken. Die Erholung von der Pandemie hat es natürlich etwas schwieriger gemacht und wird noch etwas Zeit in Anspruch nehmen, aber differenzierte Entscheidungen, basierend auf probabilistischen Prognosen mit Lokad, waren für uns enorm wichtig.
Conor Doherty: Aufbauend darauf, als du angedeutet hast, wie der tägliche Umgang mit probabilistischen Prognosen aussieht – ohne in unglaublich tiefgehende und möglicherweise sogar vertrauliche Details zu gehen – wie sieht das im Alltag aus, wenn es um Lagerbestände bei hochwertigen, konfigurierbaren Fahrrädern geht?
Dan Scharneck: Wir versuchen, den Prozess aufzuteilen, denn selbst mit Lokad erhalten wir täglich viele Entscheidungsempfehlungen, und wir haben ein Team, das für die Prognosen und den Einkauf zuständig ist. Sie können sich nicht jeden Tag um alles kümmern, also haben wir es in einen wöchentlichen und monatlichen Prozess unterteilt.
Das wirklich Gute an Lokad ist, dass es uns signalisiert: „Hey, hier sind die größten Chancen oder Risiken, auf die Sie achten sollten.“ Und dann arbeitet man die Liste Stück für Stück ab – sie ändert sich täglich. Wir bekommen jeden Tag neue Daten, was wirklich wichtig ist. Wir erhalten täglich neue Bestellungen aus der ganzen Welt, weshalb es wichtig ist, dass diese data pipeline regelmäßig aktualisiert wird.
Ich glaube, dass es für uns eine enorme Veränderung war, das Team viel mehr auf die Bewertung der unternehmerischen Entscheidungsempfehlungen fokussieren zu lassen. Früher verbrachten wir den Großteil unserer Zeit damit, eine Entscheidung zu erarbeiten – häufig basierend auf Excel – und generierten so zuerst selbst die Zahlen. Jetzt werden diese in Lokad generiert, und wir können sie evaluieren, überprüfen, mit Lieferanten zusammenarbeiten und viel mehr Zeit in wertschöpfende Aktivitäten investieren.
Conor Doherty: Danke. Und möchten Sie – ich meine, wir bei Lokad wenden probabilistische Prognosen auf eine breite Palette unterschiedlicher Aufgaben an: Einzelhandels stock allocation, priorisierte Lager replenishment, Konfigurierbarkeit. Betrachtet man also nur diese drei separaten Themen, wie komplex ist das, was wir bei Trek machen, im Vergleich zur Einzelhandels-stock allocation oder der priorisierten Lager [replenishment]?
Joannes Vermorel: Was bei Trek gemacht wird, liegt, würde ich sagen, im mittleren Bereich unserer eigenen Schwierigkeitsgrad-Skala. Es ist nicht so komplex wie beispielsweise in der Aviation, wo ein Flugzeugtriebwerk so etwas wie 15.000 Teile hat und dann ein ganzes Flugzeug rund 300.000 Teile umfasst. Dazu kommt noch, dass man sich mit der Flotte auseinandersetzen muss und der Kunde Flugzeugteile an 200 Flughäfen weltweit besitzt. Außerdem bewegen sich die Teile ständig in den Flugzeugen, denn sie nutzen die ungenutzte Kapazität der eigenen Flotte, um Waren kostengünstig zu transportieren – was sie auch tun.
Dennoch ist es viel schwieriger als beispielsweise in der Modebranche, wo solche Abhängigkeiten nicht existieren. Zwar gibt es Kannibalisierungen, doch besteht eher eine weiche Beziehung zwischen Produkten, im Gegensatz zu harten Abhängigkeiten zwischen Teilen, bei denen, wenn ein Teil fehlt, der ganze Prozess blockiert wird. Das ergibt eine mittlere Komplexität, was wiederum eine ziemliche Herausforderung darstellt, da wir von einem Geschäft sprechen, bei dem – auch wenn es sich um High-End-Fahrräder handelt – die Preise dennoch sehr wettbewerbsfähig sind.
Um eine Größenordnung zu verdeutlichen: Bei einem Flugzeugtriebwerk kostet jede einzelne Schaufel der Turbine, die man drehend sieht, etwa fünffzehntausend Dollar – und das ist nur eine Schaufel. Wenn jedes einzelne Teil und sogar jede Komponente in der Kabine eines Flugzeugs um die zwanzigtausend Dollar kostet, können selbst bei verrückt hohen supply chain Overhead-Kosten noch durchaus akzeptable Ergebnisse erzielt werden. Im Fall von Trek bleiben die Kosten jedoch sehr wettbewerbsfähig. Sie sind zwar im High-End-Bereich angesiedelt, aber dennoch handelt es sich nicht um denselben Orden – deshalb sage ich, dass es sich um eine mittlere Komplexität handelt, bei der der Kostenfaktor viel stärker ins Gewicht fällt als beispielsweise in der Luft- und Raumfahrt.
Ein weiterer Faktor ist, dass man durch eine ganzheitliche Prognose das Problem aus mehreren Dimensionen angehen kann. Zum Beispiel ist die Bestellung nur eine der Entscheidungen, die man treffen kann. Ohne zu sehr ins Detail zu gehen: Trek pflegt enge Beziehungen zu vielen seiner Lieferanten, wodurch Bestellungen verlangsamt oder beschleunigt werden können. Das ist eine weitere Art von Entscheidung. Es geht nicht nur um eine Menge, sondern darum, dass man bei einer guten Beziehung zu einem Lieferanten auch laufende Bestellungen modulieren kann – sie ein wenig beschleunigen oder verlangsamen. Das ist also eine weitere Dimension, bei der es nicht einfach um ein „Fire and Forget“ geht, sondern um ein kontinuierliches Management der Lieferantenbeziehung.
Und wenn man – wie bei Trek – auch noch mehrere Standorte hat, spielt das Rebalancing des Lagerbestands zwischen diesen Standorten eine Rolle. Auch das ist interessant, denn aus der Perspektive einer klassischen Prognose, bei der man die Zukunft kennen soll, macht das wenig Sinn. Wenn man die Zukunft kennt, warum sollte man dann rebalancieren? Man kennt die Zukunft, man muss lediglich die Ausführung orchestrieren – man braucht nicht mit dem Lieferanten zu besprechen, was in Bearbeitung ist, man muss den Lagerbestand nicht neu ausbalancieren, sondern hat einfach einen perfekten Plan, den man orchestriert.
Aber wenn man in diese Wahrscheinlichkeiten eintaucht, in denen sich Dinge allmählich entwickeln können, in denen sich eine Situation mit jeder zusätzlichen Bestellung weiterentwickelt, kann etwas entstehen, das allmählich an die Oberfläche steigt und zu den neuen hyperaktiven Dingen wird. Es ist nicht so, dass sich etwas ändert und dann alles komplett zurückgesetzt wird mit völlig anderen Prioritäten. Aber es bedeutet, dass alles, was in deiner supply chain passiert ist, den Rang jedes einzelnen Elements in deinem Überblick ein wenig anstößt. Einige Dinge werden sich nach oben oder nach unten bewegen, und mit der vollständigen Wahrscheinlichkeitsprognose hast du einen weitaus inkrementelleren Aufwand im Gegensatz zu einer Situation, in der du die Prognose aktualisierst, unterschiedliche Prognosen erhälst und dann deine gesamte Planung von Grund auf neu durchgeführt werden muss.
Bei Lokad können wir neue probabilistische Prognosen neu berechnen, und sehr häufig sagen die Leute, wenn wir erwähnen, dass wir täglich neue Prognosen berechnen: “Oh, das sollte jeden Praktiker völlig in den Wahnsinn treiben, weil plötzlich die gesamte Planung völlig anders erfolgt.” Aber die Realität ist, dass wenn man in diese Art von Priorisierung hineinschaut, die Neu-Berechnung der Prognose einfach bedeutet, dass sich jeden Tag die Rangordnung von allem ein wenig nach oben oder unten verschiebt, und die Veränderungen sind bei weitem nicht so drastisch wie in der klassischen Perspektive, wenn man seine klassische Zeitreihenprognose neu berechnet.
Conor Doherty: Wenn du so lange mit einer klassischen Perspektive gearbeitet hast, wie Joannes es gerade beschrieben hat, und dann die probabilistische Prognose einführst – eine rein finanziell getriebene Perspektive, die die Unsicherheit der zukünftigen Nachfrage miteinbezieht – wie genau verkaufst du diese Konzepte an Menschen, die sie zum ersten Mal hören? Sie sind nicht wie du, sie verstehen diese Dinge nicht sofort. Wie verläuft dieses Gespräch?
Dan Scharneck: Ich habe bereits ein wenig darauf angespielt. Wir sprechen intern auch mit anderen Bereichen von Trek darüber, und ich finde immer noch, dass es eine ziemlich große Verständnisbarriere gibt. Die klassische Zeitreihenmethode ist das, was man in der Schule lernt, das, was einem bei seinem ersten Job beigebracht wurde. Es ist wirklich die Grundlage des supply chain Forecasting und des Einkaufswesens.
Ich glaube tatsächlich, dass die allgegenwärtige Präsenz von KI in den letzten Jahren – ob gut oder schlecht – dazu geführt hat, dass die Leute aufmerksamer sind: “Oh, du machst so ein Machine-Learning-basiertes Ding. Davon habe ich schon etwas gehört. Ich glaube, das, wovon ich gehört habe, ist das, was du machst.” Ich denke, das hat geholfen. Aber es wird darauf ankommen, die Ergebnisse zu zeigen, es wird einige langfristige Leistungsdaten des Geschäfts brauchen, und dann denke ich, dass wir mehr Menschen sehen werden, die es intern bei Trek oder in anderen Branchen, mit denen wir sprechen, übernehmen – und dass sie auch an dem interessiert sind, was wir tun.
Conor Doherty: Joannes, erklärst du das auch so, wenn du nicht bei der Arbeit bist, also einfach auf einer Dinnerparty? Ist das, wie du es den Leuten verkaufst?
Joannes Vermorel: Ja, im Grunde genommen bedeutet es, dass sobald man die Vorstellung aufgibt, die Zukunft zu kennen, alles viel komplizierter wird. Es wäre so viel einfacher, wenn die Zukunft einfach das Spiegelbild der Vergangenheit wäre. Wenn du einfach Zeitreihen der Vergangenheit hättest – was der richtige Blick auf die Vergangenheit ist – könntest du diese Zeitreihen betrachten. Sie zeigen, was passiert ist, es gibt keine Unsicherheit. Es kann hier und da zu einem Buchungsfehler kommen, wenn jemand in den historischen Aufzeichnungen ein Teil falsch gezählt hat, aber die Wahrscheinlichkeit dafür ist äußerst gering. Unternehmen, die korrekte Prozesse mit Barcodes und so weiter haben, weisen buchhalterische Fehlerquoten auf, die weniger als eins zu tausend betragen. Im Wesentlichen sind die buchhalterischen Fehler nahezu nicht existent, sodass deine Zeitreihen historisch fast zu 100 % genau sind. Und wenn du dann in die Zukunft schaust, wird es massiv ungenau, etwa zu 50 % ungenau. Außerdem hängt vieles von Entscheidungen ab, die noch getroffen werden müssen.
Zum Beispiel das hier, und ich gebe keine geheimen Informationen preis, denn das siehst du am Online-Project One Konfigurator, aber ich habe diesen Konfigurator über den Monat hinweg überprüft und er verändert sich. Es gibt Neuheiten, die Dinge werden nicht exakt gleich präsentiert. Es ist also nicht so, dass es einen Konfigurator gibt, der ein unveränderliches Angebot von Trek darstellt. Es ist etwas, bei dem jeden Monat etwas Neues in den Konfigurator aufgenommen wird oder manche Sachen auch herausfallen.
Offensichtlich, wenn Trek beschließt, sein Angebot – also das, was in diesem Konfigurator vorgeschlagen wird – zu modifizieren, ist es ziemlich offensichtlich, dass dies einen Einfluss auf die zukünftige Nachfrage haben wird. Aber wenn du in die Zukunft durch die Linse der Zeitreihen schaust, wo finden diese Entwicklungen statt? Die Antwort lautet: nirgendwo; sie können in diesen Übergangszeitreihen gar nicht existieren.
Somit haben wir Unsicherheit, aber zusätzlich haben wir noch ein weiteres Problem, nämlich die Abhängigkeit von Entscheidungen, die noch getroffen werden müssen, wie beispielsweise die Weiterentwicklung des Konfigurators.
Es ist bedauerlich, aber sobald man sagt, dass man sich mit dieser Unsicherheit und mit den Entwicklungen des Konfigurators auseinandersetzen wird, wird es tatsächlich komplizierter. Aber ich würde sagen, es ist der Preis, den man zahlen muss, um sich mit der tatsächlichen Komplexität auseinanderzusetzen, die bereits vor Lokad existierte, anstatt so zu tun, als ob sie nicht existiert.
Ich unterscheide wirklich, wenn ich sage, dass etwas komplexer oder komplizierter ist. Liegt es daran, dass ein Anbieter nicht genug in seine Technologie investiert hat und daher eine superkomplexe Technologie besitzt – was vielleicht nur zufällige Komplexität darstellt, ohne Mehrwert – oder hat Lokad einfach alles über-engineered, sodass alles grundlos zu kompliziert ist?
Oder handelt es sich um essentielle Komplexität? Die Komplexität liegt im Geschäft, sie existierte bereits vor Lokad. Unsicherheit besteht, ob wir sie wollen oder nicht. Zum Beispiel erlebte die Fahrradindustrie während der Lockdowns einen Boom, und danach folgte das Aus dieser Boomphase. Lokad hat das nicht verursacht, es ist einfach, wie es ist.
Die Weiterentwicklung des Konfigurators oder so etwas – ich weiß, dass Trek viele Sportereignisse wie die Tour de France in Frankreich sehr genau verfolgt. Und so gibt es eine Art Weiterentwicklung des Angebots, die diesen Sportereignissen entspricht. Auch hier existiert die Komplexität bereits vor Lokad.
So präsentiere ich das normalerweise – das ist die ausschweifende Antwort auf deine Frage: Wir haben nicht als Erste gehandelt, du warst es. Ich meine, diese Komplexität liegt ein Stück weit bei euch, aber sie ist auch eine gute Komplexität, denn sie schafft einen Mehrwert für die Kunden.
Ein Angebot zu haben, das sich mit den Sportereignissen weiterentwickelt – ich glaube, dass Fahrradfans und Rennfahrer diesen Ansatz lieben. Es ist in diesem Markt relevant. Und ebenso sorgt die Berücksichtigung von Vorlaufzeiten und dergleichen dafür, dass die Kunden es ebenfalls schätzen. Aber das bringt auch viel Komplexität mit sich, die angegangen werden muss.
Und so ist die Prognose vermutlich nur ein Abbild dieser bereits bestehenden Komplexität, und anstatt so zu tun, als ob sie nicht existiert, stellen wir uns ihr. Und ja, es ist ein wenig kompliziert, aber ich denke, es ist nicht so kompliziert.
Um ehrlich zu sein, ist es ein wenig so, aber letzten Endes glaube ich, dass die Prioritätenliste nicht etwas ist, wofür man einen Doktortitel in Mathematik benötigt, um zu verstehen, was wir empfehlen. Letzten Endes handelt es sich um eine priorisierte Liste dessen, was du bestellen solltest, welche Kontaktpunkte du mit deinen Lieferanten haben solltest und welches Lagerneuordnen am dringendsten erfolgen muss.
Unter der Haube sind die Berechnungen sehr komplex, aber in Wirklichkeit haben die Leute das sogar vergessen. Wenn du in deinem Computer einfach eine Multiplikation von Gleitkommazahlen ausführst, geschehen ziemlich fortschrittliche Dinge im Hintergrund. Zum Beispiel haben nur sehr wenige Menschen einen klaren Überblick über die Rolle der Mantisse bei der Multiplikation von Gleitkommazahlen. Die meisten würden einfach sagen: “Was ist die Mantisse?” Nun, es stellt sich heraus, dass sie eine der Schlüsselingredienzen ist, wenn du Gleitkommazahlen multiplizieren möchtest. Aber letztlich sind es die technischen Details, und als Endnutzer ist es dir egal – du erhältst einfach das Endergebnis, und das war’s.
Dan Scharneck: Ich sage den Leuten einfach, dass wir ihnen Geld sparen.
Conor Doherty: Das ist, was ich sage. In Ordnung, Dan, ich habe deine Zeit im Blick, also geben wir unseren Gästen als Kunden hier das letzte Wort. Gibt es einen Rat, den du Menschen geben würdest, die mit Konfigurierbarkeit kämpfen, oder möchtest du generell noch etwas zum Thema supply chain sagen?
Dan Scharneck: Ja, ich meine, ich mache hier ein kleines Plädoyer für Trek. Wenn du ein Fahrradfachhändler bist und konfigurierte Fahrräder verkaufen möchtest, solltest du Trek-Fachhändler werden und Project One Bikes verkaufen.
Wenn ich über die Fahrradbranche hinausblicke – wir machen diese kundenspezifischen Dinge schon seit einiger Zeit – würde ich sagen, das Erste ist wirklich zu verstehen, welchen Mehrwert es deinem Kunden bietet, je nach Produkt, das du anbietest. Wir haben hier bei Trek ein wirklich gutes Produktteam. Wir haben auch schon mal Dinge angeboten, die bei unseren Kunden nicht so gut ankamen, daher ist es einfach sehr wichtig, vorher zu verstehen, was Konfigurierbarkeit überhaupt bietet.
Das Zweite ist, ich finde es wirklich wichtig, gute Systeme zu haben, die dir helfen, die Komplexität zu managen – und das ist für uns das, was nun zu Lokad geworden ist. Wir hatten das nicht, als wir angefangen haben, und genauso wie das Geschäft gewachsen ist, ist es für uns zu einer Notwendigkeit geworden. Und ob es nun Lokad ist, von dem wir fest überzeugt sind, oder jemand anderes – du brauchst einfach eine starke Basis für deine Systeme.
Und zuletzt: Du benötigst wirklich eine supply chain, die reaktiv sein kann und darauf ausgelegt ist, auf ein kundenspezifisches Geschäft zu reagieren, denn es wird immer Fehler geben. Das ist nun mal die Natur der Sache – nichts ist jemals 100 % richtig. Und ich denke, wenn du diese drei Dinge beherzigst, hast du eine ziemlich gute Chance auf ein erfolgreiches Produkt im konfigurierten Bereich.
Joannes Vermorel: Ich stimme zu.
Conor Doherty: In Ordnung, ich denke, ich komme zum Schluss. Joannes, vielen Dank für deine Zeit. Dan, vielen Dank auch für deine, und vielen Dank fürs Zuschauen. Wir sehen uns beim nächsten Mal.
