Über Wissen, Zeit und Arbeit für Supply Chains - Vorlesung 1.7

00:00 Einführung
03:53 Visionen
07:49 Werte
10:53 Der bisherige Verlauf
13:51 Die Sterne haben gesprochen
15:49 Wissen
20:08 Prozesse (Wissen 1/2)
24:32 Arbeitsteilung (Wissen 2/2)
28:49 Zeit
33:23 Die Zukunft (Zeit 1/4)
38:16 Ausführung (Zeit 2/4)
42:48 Komplexität (Zeit 3/4)
47:47 Planung (Zeit 4/4)
54:19 Arbeit
59:57 Kontrolle (Arbeit 1/2)
01:07:21 Engpass (Arbeit 2/2)
01:12:35 Vielfalt und Gültigkeit
01:17:44 Fazit
01:20:23 1.7 Über Wissen, Zeit und Arbeit für Supply Chains - Fragen?

Beschreibung

Supply Chains unterliegen den allgemeinen wirtschaftlichen Prinzipien. Diese Prinzipien sind jedoch zu wenig bekannt und werden zu häufig falsch dargestellt. Gängige Supply Chain Praktiken und ihre Theorien stehen oft im Widerspruch zu dem, was in der Wirtschaft allgemein anerkannt ist. Diese Praktiken werden jedoch wahrscheinlich niemals die Grundlagen der Wirtschaftswissenschaften widerlegen können. Darüber hinaus sind Supply Chains komplex. Sie sind Systeme, ein relativ modernes Konzept, das ebenfalls zu wenig bekannt und zu häufig falsch dargestellt wird. Das Ziel dieser Vorlesung ist es zu verstehen, was sowohl die Wirtschaftswissenschaften als auch Systeme zur Lösung von Planungsproblemen in einer realen Supply Chain beitragen.

Vollständiges Transkript

Willkommen zu dieser Reihe von Vorlesungen über Supply Chains. Ich bin Joannes Vermorel und heute werde ich über Wissen, Zeit und Arbeit sprechen.

Bei der Beschäftigung mit Supply Chain Management bleibt in Lehrbüchern oder in der Unternehmenspraxis vieles ungesagt. Natürlich gibt es einen gewissen Zwang, da nicht alles ausführlich erläutert werden kann. Es gibt jedoch auch eine gewisse Blindheit. Einige wichtige Ideen, Gedanken oder Erkenntnisse, die explizit gemacht werden sollten, bleiben fast zwangsläufig unerzählt und ungeschrieben. Unter all diesen unausgesprochenen Ideen sind die mächtigsten diejenigen, die unsere Intuition für die Kausalität der interessierenden Objekte - in diesem Fall Supply Chains - lenken.

Tatsächlich definiert diese Intuition der Kausalität, wie wir Situationen angehen, wie wir Probleme sehen und ob wir sie überhaupt sehen. In dieser Vorlesung bezieht sich der Begriff “Vision” auf diese Intuition der Kausalität. Vision durchdringt das Unternehmen: seine Kultur, seine Prozesse und seine Praktiken. Fehlgeleitete Visionen beeinträchtigen unsere Fähigkeit, die richtigen Probleme zu identifizieren, und können uns in die Irre führen, indem sie Lösungen verfolgen, die möglicherweise wenig oder gar keine Chance haben, die beabsichtigten Vorteile für das Unternehmen zu bringen.

Diese Intuitionen der Kausalität, diese Visionen, können genauso fehlerhaft oder fehlgeleitet sein wie alles andere. Eine Vision, die sich für ein bestimmtes Unternehmen als ungeeignet erweist, kann jeden einzelnen Versuch, seine Supply Chain zu verbessern, vergiften, selbst über die Zeit hinweg, und kann lediglich zu einer Fortsetzung dessen führen, was bereits existiert.

Darüber hinaus haben innerhalb desselben Unternehmens die Menschen selten die genau gleiche Vision. Tatsächlich können sie völlig unterschiedliche Visionen haben. Da Visionen selten explizit formuliert werden, haben Mitarbeiter häufig das Gefühl, dass immer dann, wenn sie vorwärtskommen wollen, ein anderer Mitarbeiter in die entgegengesetzte Richtung zieht. Wir werden sehen, dass die Wurzel dieser Konflikte häufig auf eine Divergenz der Visionen zurückzuführen ist, nicht auf eine Divergenz der Werte oder Anreize.

Die beiden Aussagen, die ich in dieser Vorlesung verteidigen werde, sind subtil und dennoch von entscheidender Bedeutung.

Erstens gibt es in der Welt der Supply Chain mächtige Visionen. Diese Visionen durchdringen und prägen sowohl das Studiengebiet - die Theorien, die Bücher, die über die Supply Chain veröffentlichten Papiere - als auch die Praktiken, einschließlich der Supply Chain-Prozesse und der Supply Chain-Softwaretechnologien. Diese Visionen haben massive Auswirkungen auf Unternehmen, die Supply Chains betreiben, sowie auf ihr unterstützendes Ökosystem, zu dem Universitäten, Softwareanbieter und Berater gehören. In dieser Vorlesung werden wir eine Reihe solcher Visionen überprüfen.

Zweitens sind nicht alle Visionen gleichermaßen effektiv oder angemessen für die Verbesserung von Supply Chains. Einige weit verbreitete Visionen sind sogar schädlich für die Effizienz und Zuverlässigkeit von Supply Chains. Am Ende dieser Vorlesung sollten Sie in der Lage sein, zumindest einige der in einem bestimmten Unternehmen vorhandenen Visionen zu identifizieren und mit einigen intellektuellen Instrumenten ausgestattet sein, um die Gültigkeit dieser Visionen in Frage zu stellen.

In “A Conflict of Visions” führt Thomas Sowell sein Konzept der ‘Vision’ ein. Er beschreibt sie als intuitives oder unbewusstes Verständnis davon, wie die Welt funktioniert. Diese Visionen prägen unser unmittelbares und instinktives Verständnis von Gesellschaft und dem Universum im Allgemeinen. Sowell sagt, und ich zitiere: “Es ist das, was wir spüren oder fühlen, bevor wir irgendeine systematische Argumentation entwickelt haben, die als Theorie bezeichnet werden könnte. Eine Vision ist unser Gefühl dafür, wie die Welt funktioniert.”

Visionen sind in gewisser Hinsicht vereinfachend, obwohl dieser Begriff normalerweise für die Visionen anderer Menschen reserviert ist, nicht für unsere eigenen. Visionen bestimmen weitgehend, wie wir komplexe Systeme angehen - Systeme, die über das hinausgehen, was ein menschlicher Verstand leicht erfassen kann. Während das Buch “A Conflict of Visions” sich auf das komplexe System konzentriert, das die Gesellschaft darstellt, konzentriert sich diese Vorlesung auf Supply Chains.

Nehmen wir zum Beispiel ein Einzelhandelsgeschäft, das Schwierigkeiten hat, angemessene Bestandsniveaus aufrechtzuerhalten und dessen Regale zur Hälfte leer sind. Die instinktive Bewertung der wahrscheinlichen Ursachen dieser Situation wird stark von der Vision beeinflusst, die man von der Supply Chain und ihrer Funktionsweise hat.

Nehmen wir zum Beispiel einen Professor für Supply Chain Analytics. Er könnte die leeren Regale instinktiv auf Ungenauigkeiten in der Nachfrageprognose zurückführen. Hier liegt die Verantwortung für die Qualität des Service in dieser Vision bei einer technologischen Lösung, bei einer Software. Diese Vision erstreckt sich auf die breitere akademische Gemeinschaft, deren Forschungsbeiträge das Design und die Genauigkeit dieser Softwarestücke beeinflussen und somit diese technologiezentrierte Vision verstärken.

Im Gegensatz dazu könnte ein Regionalmanager innerhalb derselben Einzelhandelskette die Schuld dem Geschäftsführer zuschreiben, den Menschen. In dieser Vision ist der Geschäftsführer und das Personal dafür verantwortlich, dass das Geschäft ordnungsgemäß geführt wird. Die Verantwortung liegt nach dieser Sichtweise zunächst bei den Menschen, die dem Problem am nächsten sind. Eine Erweiterung dieser Vision betrifft das obere Management, da sie es ermöglichen, dass dieser ineffektive Geschäftsführer in seiner Position verbleibt, was erneut eine auf Menschen ausgerichtete Vision unterstreicht.

Es ist bemerkenswert, dass diese beiden Visionen, die aus den gleichen leeren Regalen im selben Geschäft entstehen, die Verantwortung und folglich die Lösung vollständig unterschiedlichen Entitäten zuweisen. Die eine wendet sich einer technologischen Lösung zu, die andere einer Bewertung der Führung. Natürlich ist es eine ganz andere Frage, ob das Problem, mit dem das Geschäft konfrontiert ist, tatsächlich auf eine fehlerhafte Software oder auf eine unzureichende Führung zurückzuführen ist. Visionen beweisen nichts; sie beeinflussen lediglich unsere unmittelbare Bewertung komplexer Situationen.

Diese unterschiedliche Zuweisung von Verantwortlichkeiten verdeutlicht den erheblichen Einfluss, den Visionen auf Supply Chains ausüben. Wie wir in diesem Vortrag sehen werden, führen alternative Visionen nicht nur zu unterschiedlichen Bewertungen und Lösungen bestimmter Situationen, sondern auch zu widersprüchlichen Bewertungen und Lösungen, die oft zu sich gegenseitig ausschließenden Wegen führen.

In der Politik, ebenso wie im Geschäftsbereich, betonen Führungskräfte oft ihre eigenen Werte, um die Unterschiede zwischen sich und ihren Rivalen zu unterstreichen. Der Satz “Wir haben nicht die gleichen Werte” ist auf allen Seiten zu hören. Diese Perspektive neigt jedoch dazu, den tiefgreifenden Einfluss von Visionen zu verschleiern, auch wenn sie nicht ohne Verdienst ist.

Beachten Sie, dass Personen, wenn sie unterschiedliche Interpretationen derselben Fakten wahrnehmen, Unterschiede oft auf unterschiedliche Werte zurückführen. Doch oft ist die Variation der Werte weit ausgeprägter als es der Slogan “Wir haben nicht die gleichen Werte” vermuten lässt. In der politischen Sphäre zum Beispiel wäre es schwer, jemanden zu finden, der sich für Armut, Kriminalität oder Krieg ausspricht. Trotz gemeinsamer Werte gegen diese Übel führen die Visionen der Menschen sie zu völlig unterschiedlichen Lösungen.

Diese Beobachtung bleibt auch im Bereich der Supply Chains gültig. Unabhängig von ihrem speziellen Bereich oder Sektor priorisieren Unternehmen universell die Qualität des Service, die Rentabilität, das Wachstum und die Reduzierung von Verschwendung. Unternehmen, die solche allgemein anerkannten Werte offen ablehnen, sind äußerst selten. Dennoch führen alternative Visionen unter Unternehmen zu stark unterschiedlichen Strategien und Praktiken, die alle darauf abzielen, die gleichen gemeinsamen Werte zu erreichen.

Betrachten wir den Gründer von Amazon, Jeff Bezos, der oft den unermüdlichen Fokus auf den Kunden betont, sowohl für sich selbst als auch für Amazon. Er sagte einmal, und ich zitiere: “Das wichtigste ist, sich obsessiv auf den Kunden zu konzentrieren. Unser Ziel ist es, das kundenorientierteste Unternehmen der Welt zu sein.” Natürlich handelt es sich hierbei um eine Aussage von Werten. Wie oft sehen wir jedoch, dass Unternehmensführer öffentlich die Bedeutung von Kunden abwerten? Die Antwort lautet fast nie. Wenn ein Führungskraft dabei erwischt wird, passiert es selten, dass diese Person danach in ihrer Position bleibt.

Was Amazon auszeichnet, sind nicht seine proklamierten Werte, die mit den meisten Unternehmen übereinstimmen, sondern seine einzigartige Vision und Kultur. Daher ist es wichtig, während wir in diesem Vortrag voranschreiten und weitere Beispiele aus der Supply Chain betrachten, sich daran zu erinnern, dass Unternehmen zwar bemerkenswert unterschiedliche Wege verfolgen können, sie jedoch oft ähnliche Ziele anstreben: Wachstum, Rentabilität und öffentliche Zustimmung zu ihrer Mission. Die Vision und Kultur unterscheiden ihren Handlungsverlauf, nicht ihre Werte.

Dieser Vortrag ist Teil des ersten Kapitels einer Reihe von Supply Chain-Vorträgen. Diese Serie hat jedoch bereits weit über das erste Kapitel hinaus Fortschritte gemacht, und ich beschränke mich heute darauf, die Grundlagen zu überarbeiten und zu verfeinern, die die späteren Vorträge unterstützen. Für diejenigen von Ihnen, die daran interessiert sind, die weitreichenden Schlussfolgerungen der Visionen zu verstehen, die der Praxis der Supply Chain zugrunde liegen, wie sie von Lokad praktiziert wird, lade ich Sie ein, mit den anderen Vorträgen fortzufahren.

In diesem ersten Kapitel haben wir gesehen, warum Supply Chains programmatisch werden müssen und warum es äußerst wünschenswert ist, ein numerisches Rezept in die Produktion zu bringen. Die stetig steigende Komplexität der Supply Chains selbst macht Automatisierung dringender denn je. Darüber hinaus besteht ein finanzieller Zwang, die Praxis der Supply Chain zu einem kapitalistischen Unternehmen zu machen.

Das zweite Kapitel ist den Methoden gewidmet. Supply Chains sind wettbewerbsfähige Systeme, und dieser Wettbewerb erfordert eine Methodik, die nicht davon ausgeht, dass die Parteien ohne eigene Agenda arbeiten, während sie versuchen, eine bestimmte Supply Chain zu verbessern.

Das dritte Kapitel untersucht die Probleme und lässt die Lösung durch das Supply Chain-Personal beiseite. Dieses Kapitel versucht, die Klassen von Entscheidungsproblemen zu charakterisieren, die gelöst werden müssen. Es zeigt, dass vereinfachte Perspektiven, wie die richtige Bestandsmenge für jedes SKU auszuwählen, nicht zu realen Situationen passen. Es gibt immer eine Tiefe in Form von Entscheidungen.

Das vierte Kapitel untersucht die Elemente, die erforderlich sind, um eine moderne Praxis der Supply Chain zu erfassen, in der Softwareelemente allgegenwärtig sind. Diese Elemente sind grundlegend, um den breiteren Kontext zu verstehen, in dem digitale Supply Chains operieren. Viele Supply Chain-Lehrbücher gehen implizit davon aus, dass ihre Techniken und Formeln in einer Art Vakuum funktionieren, was nicht der Fall ist.

Die Kapitel 5 und 6 sind der prädiktiven Modellierung bzw. der Entscheidungsfindung gewidmet. Diese Kapitel sammeln Techniken, die in den Händen von Supply Chain Scientists gut funktionieren und Machine Learning-Techniken und mathematische Optimierungstechniken umfassen.

Das siebte Kapitel ist der Durchführung einer quantitativen Supply Chain-Initiative gewidmet. Wir sehen, was erforderlich ist, um eine solche Initiative zu starten und die richtigen Grundlagen zu legen. Wir sehen auch, wer dafür verantwortlich ist, nämlich der Supply Chain Scientist. Schließlich sehen wir, wie man die Ziellinie überquert und das numerische Rezept in die Produktion bringt.

Heute werden wir in diesem Vortrag sehen, wie sich Visionen für Supply Chains entfalten, wobei drei grundlegende Konzepte berücksichtigt werden: Wissen, Zeit und Arbeit. Unterschiedliche Visionen zu jedem dieser drei Konzepte führen zu einer Reihe von widersprüchlichen Wertschätzungen dessen, was für eine bestimmte Supply Chain als wünschenswert angesehen wird.

Während es für dieses Publikum wahrscheinlich offensichtlich ist, dass eine umfangreiche Supply Chain eine ebenso umfangreiche Menge an Wissen erfordert, um angemessen betrieben zu werden, wird die Form und Natur dieses Wissens kaum jemals in Frage gestellt. Es gibt jedoch zwei starke alternative Visionen für Wissen: das Spezielle und das Alltägliche, die zu nahezu entgegengesetzten Ansichten über Prozesse und die Arbeitsteilung führen.

Auch Zeit ist für Supply Chains von entscheidender Bedeutung. Doch wenn es um die Wertschätzung der Zeitdimension geht, prallen zwei starke Visionen aufeinander: die statische Sicht und die dynamische Sicht. Wir werden sehen, wie sich diese beiden Visionen für die Zeit selbst entfalten, wenn es um die Wertschätzung der Zukunft, der Ausführung und der Komplexität von Supply Chains geht. Diese Wertschätzungen münden in zwei radikal unterschiedlichen Ansichten darüber, wie Planung überhaupt angegangen werden sollte.

Schließlich beinhalten Supply Chains Arbeit, genauer gesagt Büroarbeit, wie sie in dieser Vortragsreihe definiert wird. In diesem digitalen Zeitalter können Menschen entweder direkt oder indirekt für die Arbeit verantwortlich gemacht werden, was zu sehr unterschiedlichen Ansichten über die Rolle und den Zweck von Softwaretechnologien führt. Wir werden sehen, wie sich diese unterschiedlichen Visionen von Arbeit selbst auf Kontrolle und Engpässe im Unternehmen auswirken.

Im Bereich der Supply Chain spielt Wissen eine entscheidende Rolle, um Effizienz zu gewährleisten. Es ist unerlässlich, zuverlässige Erkenntnisse über die Kundennachfrage, die Lieferantenbeschränkungen und eine Vielzahl anderer Faktoren zu besitzen. Innerhalb dieses Kontextes besteht unsere erste große Unterschied in den Visionen darin, wie die Natur und der Ort dieses Wissens betrachtet werden. Wir werden dieses Wissen in zwei Arten kategorisieren: das Spezielle und das Alltägliche. Diese Unterscheidung zwischen speziellem und alltäglichem Wissen, die von Friedrich Hayek in seinem bahnbrechenden Werk “The Use of Knowledge in Society” aus dem Jahr 1945 eingeführt wurde, liefert uns eine Grundlage, um zu verstehen, warum unterschiedliche Visionen zu unterschiedlichen Wahrnehmungen darüber führen können, wie eine Supply Chain betrieben werden sollte.

Räumliches Wissen umfasst Techniken, Formeln, Statistiken und Software. Im Wesentlichen handelt es sich um Informationen, die kodifiziert, strukturiert, überprüft und verfeinert sind. Dieses Wissen ist nicht auf die akademische Welt beschränkt. Innerhalb einer Organisation zählen kodifizierte Verfahren und numerische Rezepte, die zur Steuerung der Supply Chain-Operationen verwendet werden, ebenfalls als spezielles Wissen. Ein herausragendes Beispiel für spezielles Wissen ist die Wilson-Formel, die Formel zur Berechnung der EOQ, der Economic Order Quantity.

Alltägliches Wissen hingegen bezieht sich auf alltägliche Trivialitäten, das heißt, auf bestimmte Umstände von Zeit und Ort. Und obwohl dieses Wissen aufgrund der Allgegenwart von Computern in allen Formen und Größen zunehmend erfasst wird, bleibt es roh, unorganisiert und unverfeinert. Es ist auch dezentralisiert, das heißt, es ist auf alle Mitarbeiter des Unternehmens verteilt. Zum Beispiel ist es eine alltägliche Kenntnis, dass einer der Liefer-LKW Bremsenreparaturen benötigt.

Die beiden hier diskutierten Visionen betonen eine Form des Wissens gegenüber der anderen: das Spezielle gegenüber dem Alltäglichen. Obwohl beide Lager die Existenz und Relevanz der alternativen Form des Wissens anerkennen, unterscheiden sie sich radikal in dem Gewicht, das sie jeder Form des Wissens beimessen. Diejenigen, die spezielles Wissen betonen, neigen dazu, Probleme, einschließlich Supply Chain-Probleme, am besten von Experten angegangen zu sehen. Sie betrachten spezielles Wissen als ein Produkt der Vernunft und legen daher großen Wert auf Konsistenz. Auf der anderen Seite glauben Befürworter des alltäglichen Wissens, dass Probleme am besten von denen angegangen werden, die der Situation am nächsten sind. Alltägliches Wissen, das durch einfache Beobachtungen erworben wird, legt Wert und Vertrauen in Fleiß.

Beide Formen des Wissens haben erhebliche Auswirkungen auf die Supply Chain. Die Befürworter jeder Vision reden jedoch oft aneinander vorbei, wenn sie diese Fragen ansprechen. Betrachten wir zum Beispiel einen Supply Chain-Professor und einen Lagerleiter. Der Professor könnte die Bedeutung der Instandhaltung des Bremssystems der Liefer-LKWs übersehen und es als irrelevante Trivialität betrachten, die in der akademischen Supply Chain-Literatur kaum erwähnenswert ist. Für den Lagerleiter und sein Team von Fahrern kann dieses Wissen jedoch eine Frage von Leben und Tod sein. Im Gegensatz dazu könnten sie die EOQ-Formel als belanglos betrachten, aber die Vernachlässigung der ordnungsgemäßen Größenanpassung von Sendungen führt zu Verschwendung und ineffizientem Einsatz von Ressourcen wie Treibstoff, Lastwagen und Fahrern.

Lassen Sie uns diese unterschiedlichen Visionen anhand von zwei Beispielen von großer Relevanz für reale Supply Chains weiter verdeutlichen: Prozesse und Arbeitsteilung. Diese Beispiele verdeutlichen, wie alternative Visionen zu sich gegenseitig ausschließenden Wegen für Unternehmen führen.

Der relative Schwerpunkt, der auf speziellem und alltäglichem Wissen liegt, führt zu deutlich unterschiedlichen Perspektiven, wenn es um die Prozesse der Organisation geht. Diejenigen, die spezielles Wissen bevorzugen, neigen dazu, das Supply-Chain-System von oben zu betrachten, Probleme zu identifizieren und optimierte Lösungen für diese Probleme zu suchen. Das Höchstmaß dieser Perspektive lässt sich in den Prognosewettbewerben erkennen, bei denen das Problem klar definiert ist - die Zeitreihen in die Zukunft extrapolieren - und bei denen die Bewertungsmetrik jegliche Unklarheit darüber beseitigt, was die beste Lösung darstellt. In dieser Sichtweise wird die Darstellung des Problems als der einfache Teil angesehen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die Lösung zu finden. Befürworter speziellen Wissens schätzen Forschung und Entwicklung und setzen Vernunft als ihr Leitprinzip ein. Sie stützen sich stark auf die Zerlegung komplexer Prozesse in eine Reihe von handhabbaren Teilproblemen.

Im Gegensatz dazu verfolgen diejenigen, die alltägliches Wissen betonen, einen viel bodenständigeren Ansatz. Sie plädieren dafür, genau auf die Details der Situation, die Umstände von Zeit und Ort, zu achten. Solche Personen können den Wert der Art und Weise, wie Dinge erledigt werden, erkennen. Zum Beispiel kann eine scheinbar einfache Handlung wie die visuelle Inspektion von Paketen beim Abladen eines Lastwagens zahlreiche unausgesprochene und ungeschriebene Probleme angehen. Befürworter des alltäglichen Wissens schätzen Praktiken, Mentoring, Workshops und Schulungen. Sie betrachten Wissen als grundsätzlich aus Erfahrungen abgeleitet und legen Wert auf ganzheitliche Ansätze - das heißt, auf die Art und Weise, wie Dinge erledigt werden.

Diese Meinungsverschiedenheiten können erhebliche Frustrationen verursachen, insbesondere wenn die gegnerischen Lager das Vorhandensein der Bruchlinien nicht vollständig erkennen. Visionen werden selten explizit gemacht. Ich habe oft gesehen, wie Supply Chain-Professoren, Archetypen des Lagers des speziellen Wissens, von ihrer wahrgenommenen mangelnden Zusammenarbeit von Unternehmen frustriert sind. Aus ihrer Sicht bieten sie Hilfe bei der Lösung schwieriger Probleme an und bitten nur darum, dass das Unternehmen eine Liste dieser Probleme kommuniziert. Aus der Sicht von Unternehmensmanagern, die in der Regel eher dem Lager des alltäglichen Wissens zugeordnet sind, haben sich die Prozesse des Unternehmens im Laufe der Zeit organisch entwickelt und basieren auf den Erfahrungen zahlreicher Vorgänger. Die Vorgehensweisen des Unternehmens wurden selten in Bezug auf Lösungen für spezifische Probleme definiert. Vielmehr sind sie das Ergebnis unzähliger Entscheidungen, die im Laufe der Jahre getroffen wurden, und verkörpern die kollektive Erfahrung der Manager, einschließlich derer, die das Unternehmen bereits verlassen haben.

Während diese beiden Standpunkte sich natürlich ergänzen, ist die Realität oft weniger harmonisch aufgrund des Mangels an gegenseitigem Verständnis der zugrunde liegenden Visionen. Unternehmenssoftwareanbieter, die fest zum Lager des speziellen Wissens gehören, äußern routinemäßig ihre Frustration über die sich ändernden Anforderungen ihrer Kunden. In der Zwischenzeit können sich Manager in einem Meer veralteter Praktiken und angesammelter Ineffizienzen wiederfinden. Diese Herausforderungen sind Symptome der Missabstimmung und Kommunikationslücken, die das Ergebnis unterschiedlicher Visionen sind.

Als Randnotiz versucht Lokad mit seiner Praxis der quantitativen Supply Chain, diese beiden Visionen zusammenzubringen und die Bedeutung der Entdeckung der Probleme selbst zu betonen. Im Gegensatz zur Mainstream-Sichtweise des Lagers des speziellen Wissens, das Probleme als gegeben ansieht, sind die Supply Chain-Wissenschaftler von Lokad damit beauftragt, die wahren Probleme aufzudecken - ein Ansatz, der als experimentelles Unterfangen behandelt wird. Diese Methodik wird in Vorlesung 2.1, “Experimentelle Optimierung”, weiter erforscht.

Jedes erfolgreiche Unternehmen wächst irgendwann über die Expansion seiner Supply Chain hinaus. Was einige Mitarbeiter problemlos bewältigen können, müssen größere Unternehmen Strategien zur Arbeitsteilung übernehmen, um die Arbeitsbelastung auf eine größere Belegschaft effektiv zu verteilen. Für unsere Diskussion werde ich zwei Strategien vorstellen: die horizontale und die vertikale Arbeitsteilung.

Die horizontale Strategie beinhaltet die Aufteilung der Arbeit nach Funktion, wobei jede Funktion das gesamte Unternehmen bedient. Zum Beispiel könnten wir in einer Einzelhandelskette Abteilungen wie Einkauf, Planung, Preisgestaltung oder Merchandising sehen. Auf der anderen Seite teilt die vertikale Strategie die Arbeit nach Marktsegmenten auf, wobei jeder Mitarbeiter alle Aspekte seiner jeweiligen Segmente überwacht. In einem Modeunternehmen könnte zum Beispiel ein Mitarbeiter für die gesamte Kategorie Lederaccessoires verantwortlich sein, einschließlich Beschaffung, Einkauf, Planung, Preisgestaltung und Merchandising.

In der Realität übernehmen Unternehmen selten eine rein vertikale oder eine rein horizontale Strategie. Viele entscheiden sich für eine Mischung aus beiden. Die Dominanz der einen über die andere wird jedoch stark von der vorherrschenden Vision begünstigt, die spezifisches Wissen oder alltägliches Wissen in der Organisation bevorzugt. Diejenigen, die spezielles Wissen bevorzugen, neigen dazu, die horizontale Aufteilung zu bevorzugen und damit die Rolle von Experten zu fördern. Dies sind Personen, die ein tiefes Verständnis oder eine Beherrschung einer engen Herausforderung besitzen. Rollen in der Prognose und in der Datenwissenschaft veranschaulichen dies. Solche horizontalen Aufteilungen betonen die Rolle von Experten, Personen, die für die Leistung ihrer Geschäftseinheiten verantwortlich sind, wie zum Beispiel ein Filialleiter in einer Einzelhandelskette, der für die finanzielle Gesundheit des Geschäfts verantwortlich ist.

Umgekehrt neigen diejenigen, die alltägliches Wissen bevorzugen, dazu, vertikale Aufteilungen zu bevorzugen. Keine der Strategien kann jedoch einen universellen Vorteil beanspruchen, da beide Vor- und Nachteile haben, die kontextabhängig von den spezifischen Umständen des Unternehmens abhängen. Eine übermäßige Abhängigkeit von Experten kann dazu führen, dass die Potenz einfacherer Lösungen zugunsten komplexerer Lösungen vernachlässigt wird, die sich als fragiler und kostspieliger erweisen. Wenn man andererseits zu viel Vertrauen in Führungskräfte setzt, kann dies dazu führen, dass überschätzt wird, was nackte Sorgfalt und Disziplin ohne die Unterstützung weiterer Wettbewerbsvorteile für das Unternehmen bewirken können.

Die Bedeutung eines differenzierten Verständnisses der Natur des Wissens sollte nicht unterschätzt werden. Ich habe persönlich miterlebt, wie große Organisationen umfangreiche Transformationspläne in Angriff nehmen, häufig den Übergang von einer überwiegend vertikalen Organisation zu einer überwiegend horizontalen Organisation vollziehen, ohne die vergleichenden Werte von Experten und Führungskräften in ihren spezifischen Umständen angemessen zu berücksichtigen. Dies führt zwangsläufig zu weniger wünschenswerten Ergebnissen.

Als Randnotiz strebt Lokad aus der Perspektive der quantitativen Supply Chain danach, die Produktivität der Büroangestellten während der Supply Chain zu steigern. Das Ziel ist nicht nur die Kostensenkung, obwohl dies ein willkommenes Ergebnis ist, sondern auch die Defragmentierung von Verantwortlichkeiten innerhalb der Organisation. Die Rolle der Supply Chain-Wissenschaftler, wie von Lokad definiert, umfasst Verantwortlichkeiten, die im Vergleich zu Mainstream-Supply-Chain-Praktiken breiter und tiefer sind. Dieses Thema wird in Vorlesung 7.3, “Der Supply Chain Scientist”, weiter erforscht.

Zeit, genauer gesagt Timing, ist von entscheidender Bedeutung für die Supply Chain. Wenn wir in einer Welt leben würden, in der Güter sofort in 3D gedruckt und an ihren Bestimmungsort teleportiert werden könnten, würde Timing einen Großteil seiner Bedeutung verlieren. Doch wie es aussieht, beinhaltet das Management einer Supply Chain eine Reihe von Verzögerungen, die oft als Durchlaufzeiten bezeichnet werden und häufig monatelange Vorbereitungen erfordern. Doch Zeit ist flüchtig und unser Verständnis davon, wie es sich auf die Zeit bezieht, noch mehr.

Im Buch “Antifragile: Things That Gain from Disorder”, das 2012 veröffentlicht wurde, stellt Nassim Taleb zwei konträre Ansichten von Zeit dar: die statische Sicht und die dynamische Sicht. Obwohl Talebs Buch hauptsächlich auf Antifragilität ausgerichtet ist, sind es diese beiden Zeitvorstellungen, die für unsere Diskussion hier relevant sind. Die statische Sicht betrachtet Dinge, als wären sie in der Zeit eingefroren, in einem Momentaufnahme, isoliert betrachtet. Sie vertritt eine mechanistische Perspektive des Universums, in der jedes System, einschließlich Supply Chains, zerlegt und gemäß der statischen Sicht modelliert werden kann. Basierend auf den Systemparametern zu einem bestimmten Zeitpunkt können wir seine Entwicklung vorhersagen. In der Praxis kann unsere Fähigkeit, all diese Parameter zu messen, begrenzt sein, aber konzeptionell hindert uns nichts daran, jedes Phänomen weiter zu analysieren und unsere Messungen zu verfeinern, um die Genauigkeit unserer Vorhersagen zu verbessern.

Im Gegensatz dazu interpretiert die dynamische Sicht Systeme als Ansammlungen von Agenten. Sie erkennt Wechselwirkungen und Rückkopplungsschleifen. Sie erkennt die Welt und viele ihrer Systeme als chaotisch an. Darüber hinaus erfolgen die Veränderungen, die diese Agenten herbeiführen, nicht nur aufgrund universeller Gesetze wie der Bewegung von Planeten, sondern spiegeln auch die Absicht von Individuen wider. Daher kann jede Vorhersage, die ein Modell macht, von Menschen rückgängig gemacht werden, sobald sie sich der Vorhersage bewusst werden. Die vorherrschende Perspektive in den Mainstream-Supply-Chain-Kreisen, in der Wissenschaft, in Unternehmenssoftware und unter Supply-Chain-Praktikern, ist die statische Sicht. Sie legt den Schwerpunkt auf deterministische Zeitreihen und Nachfrageprognosen, während andere Unsicherheiten wie unterschiedliche Durchlaufzeiten oder unterschiedliche Rückgaben als Fehler behandelt werden, die beseitigt werden müssen. Die statische Sichtweise geht auch mit klaren Abgrenzungen einher, was als eine Supply-Chain-Herausforderung betrachtet wird und was nicht.

In der Zwischenzeit ist die dynamische Sichtweise, wie von Taleb dargelegt, in den Mainstream-Supply-Chain-Kreisen bis zum heutigen Tag weitgehend abwesend. Diese dynamische Sichtweise stimmt jedoch mit der quantitativen Supply Chain überein, wie sie von Lokad befürwortet wird. Lokads Perspektive legt den Schwerpunkt auf eine probabilistische Vorhersage, die alle Unsicherheitsquellen berücksichtigt. Lokads Perspektive bleibt auch in Bezug darauf, was als eine Supply-Chain-Herausforderung betrachtet werden sollte, etwas schwer fassbar und bevorzugt empirische, wenn nicht opportunistische Kriterien gegenüber vordefinierten Grenzen. Aus Lokads Sicht können beispielsweise Preisgestaltung und Werbung in den Zuständigkeitsbereich der Supply Chain fallen, ohne jedoch einen ausschließlichen Anspruch auf diese Themen zu erheben.

In unserer früheren Diskussion über kontrastierendes spezielles und alltägliches Wissen hatten beide Visionen ihre jeweiligen Stärken und Schwächen, was zu einer relativ ausgewogenen Darstellung führte. Es gibt jedoch kein inhärentes Gleichgewicht oder keine Komplementarität zwischen konkurrierenden Visionen. Einige Visionen können sich als völlig unzureichend erweisen, um Supply-Chain-Vorhaben zu unterstützen. Wie wir sehen werden, ist die statische Sichtweise trotz ihrer Beliebtheit eine dieser völlig unzureichenden Visionen.

Schauen wir uns an, welche Auswirkungen diese beiden Visionen, die statische und die dynamische, auf die Zukunft, die Ausführung, die Komplexität und schließlich die Planung von Supply Chains haben.

Jede Handlung, jede Ressourcenzuweisung im Bereich der Supply Chain spiegelt einen vorausschauenden Ansatz wider, eine Vorwegnahme zukünftiger Ereignisse. Die Interpretation der Zukunft ist jedoch ein Punkt der Divergenz zwischen der statischen und der dynamischen Sichtweise, die beide weitreichende Auswirkungen auf Supply Chains haben.

Anhänger der statischen Sichtweise betrachten die Zukunft in Form von Prognosen, genauer gesagt periodischen Zeitreihenprognosen. Sie betrachten die Zukunft als grundsätzlich erkennbar und symmetrisch zur Vergangenheit, eine Perspektive, die sie mit Newton in der Physik teilen. Die Ungenauigkeiten dieser Prognosen werden auf schlechte Prozesse, mangelnde Zusammenarbeit, schlechte Daten, fehlerhafte Prognosemodelle zurückgeführt - mit anderen Worten, sie sind Abhilfemaßnahmen. Prognosen sind nur zufällig ungenau. Darüber hinaus werden Quellen von Variationen wie Durchlaufzeiten, Rückgaben oder Rohstoffpreise als Fehler betrachtet, die beseitigt oder zumindest unter Kontrolle gebracht werden müssen.

Die Befürworter der dynamischen Vision hingegen interpretieren die Zukunft in Bezug auf Risiken. Die mit der Zukunft verbundene Unsicherheit ist grundlegend und nicht reduzierbar. Während die Zukunft nicht völlig unbekannt ist, handelt es sich bestenfalls um Vermutungen und Wahrscheinlichkeiten. In der dynamischen Vision ist die Zukunft kein Spiegelbild der Vergangenheit, sondern abhängig von Entscheidungen, die noch getroffen werden müssen. Aus dieser Perspektive besteht das zentrale Problem nicht so sehr darin, die Prognosegenauigkeit zu verbessern, sondern vielmehr alle versteckten Risiken und Chancen zu erfassen und keine Stein unberührt zu lassen. Der Begriff des Risikos umfasst nicht nur die Kundennachfrage, sondern auch Lieferanten, Transportunternehmen, Wettbewerber usw.

Die Wurzeln der statischen Vision lassen sich bis zu den frühen Prognostikern des 20. Jahrhunderts wie Roger Babson zurückverfolgen, die die Vorhersagefähigkeiten der Astronomie auf die Wirtschaft übertragen wollten, mit dem erklärten Ziel, eine nahezu perfekte Vorwegnahme von Nachfrage- und Preisfluktuationen zu erreichen. Diese Ansicht bleibt zentral in der Literatur zur Supply Chain und in der Softwareindustrie, wo Zeitreihenprognosen nach wie vor der Eckpfeiler der Planungspraktiken und Planungssoftware sind.

Als Randnotiz passen bestimmte Geschäftsphilosophien wie Kanban, Lean Management oder die fünf Nullen von Toyota nicht genau in die statische oder die dynamische Vision. Sie betrachten die Zukunft als etwas unbekannt, ähnlich wie die dynamische Vision, und legen weniger Wert auf Zeitreihenprognosen. Dennoch stimmen diese Philosophien immer noch mit der statischen Vision überein, indem sie alle Variationen als Fehler anstatt als Risiken und Chancen behandeln. Daher umgehen diese Philosophien die Frage nach der Zukunft, anstatt eine substantielle Antwort zu liefern. Selbst Toyota, im Jahr 2023, hält trotz seines Prinzips des Nullbestands fast 30 Milliarden Dollar an Inventar, was kaum als Nullbestand qualifiziert werden kann.

Meine These ist, dass die statische Vision trotz ihrer Prominenz fehlgeleitet ist. Selbst nach fast einem Jahrhundert seit Babsons Ära bleibt die Frage bestehen: Hat der Fortschritt in den Prognosetechniken die Supply Chain wirklich sicherer gemacht? In über anderthalb Jahrzehnten bei Lokad habe ich mit über 200 Unternehmen zusammengearbeitet, die bestrebt waren, ihre ungenauen Prognosen zu korrigieren, aber keines ist jemals auch nur annähernd diesem Ziel auf sinnvolle Weise nahegekommen. Darüber hinaus übersehen Unternehmen oft Faktoren wie die Preisgestaltung, die einen großen Einfluss auf die Nachfrage haben. Die meisten behandeln Prognosen und Preisgestaltung als zwei unabhängige Unternehmungen, was eine akademische Praxis in der Literatur zur Supply Chain widerspiegelt, in der die Preisgestaltung selten erwähnt wird, geschweige denn ein eigenes Kapitel in einem Supply Chain-Buch erhält. Diese einzige fehlgeleitete Vision der Zukunft ist meiner Meinung nach einer der wichtigsten Faktoren, die den Fortschritt des gesamten Bereichs der Supply Chain behindern.

Die Ausführung von Supply Chains umfasst eine Vielzahl von alltäglichen, banalen Handlungen. Es gibt Bestellungen, die aufgegeben werden müssen, Bestände, die beschafft werden müssen, Produktionschargen, die abgeschlossen werden müssen, Waren, die versendet werden müssen. Dieser endlose Strom von Handlungen wird von unserer Vorstellung von der Zukunft geleitet. Die unterschiedlichen Perspektiven auf die Zukunft, nämlich die statische und die dynamische Vision, führen zu widersprüchlichen Strategien bei der laufenden Ausführung von Handlungen für Supply-Chain-Zwecke.

Die Anhänger der statischen Vision sehen die Ausführung als eine große Orchestrierung. Unter dieser Wahrnehmung dient die Prognose als Notenblatt und gibt den Rhythmus und die Noten vor, die jede Handlung und jede Ressourcenzuweisung steuern. Störende Knotenpunkte von Nichtlinearitäten wie MOQs (Mindestbestellmengen) stören die Harmonie, aber sie sollen durch mathematische Optimierung geglättet werden, um die Integrität der Symphonie zu bewahren.

Im Gegensatz dazu sieht die dynamische Vision die Ausführung als eine Frage der opportunistischen Priorisierung. Jede Entscheidung birgt ihr eigenes Risiko und ihre eigenen Vorteile, die nicht nur isoliert betrachtet werden müssen, sondern auch im Vergleich zu den Risiken und Vorteilen alternativer Entscheidungen. Dieses Leitprinzip ist keine Anhänglichkeit an eine vorbestimmte Symphonie, sondern das Management eines opportunistischen Entscheidungsprozesses auf der Grundlage sich ändernder Prioritäten. Nichtlinearitäten wie MOQs werden unter der dynamischen Vision eher akzeptiert. Sie werden als Faktoren wahrgenommen, die das damit verbundene Risiko modulieren, anstatt die Symphonie zu stören. Wenn das Risiko eines Überschusses an Lagerbeständen aufgrund einer großen MOQ die Vorteile überwiegt, wird die Bestellung einfach nicht aufgegeben. Es gibt keine absoluten Anforderungen, sich an eine bestimmte Prognose zu halten. Die dynamische Vision lehnt Optimierungstechniken nicht ab, sondern verwendet sie als Werkzeuge zur Risikomanagement, anstatt die Einhaltung einer Prognose zu erzwingen.

Das Orchestermodell der statischen Vision ist das direkte Ergebnis ihrer Wahrnehmung der Zukunft als bekannte Größe. Es werden keine Entscheidungen getroffen; die Handlungen sind im Wesentlichen durch die Prognose vorbestimmt. Zum Beispiel sind Sicherheitsbestände die Verkörperung der statischen Vision. Sicherheitsbestände basieren auf der Annahme, dass die Lagerbestände einem Plan folgen sollten und nur innerhalb einer akzeptablen Messungstoleranz abweichen dürfen.

Dieser Ansatz widerspricht der Grundlage der Wirtschaftswissenschaften. Wie der britische Ökonom Lionel Robbins 1942 definierte, ist die Wirtschaftswissenschaft die Untersuchung der Verwendung knapper Ressourcen, die alternative Verwendungen haben. Die Wirtschaftswissenschaft lehrt uns, dass wir darauf achten müssen, was diese alternativen Verwendungen tatsächlich sind. Sicherheitsbestände behandeln Produkte völlig isoliert. Die einzigen Alternativen bestehen darin, mehr oder weniger von demselben Produkt zu kaufen. Die Grundlagen der Wirtschaftswissenschaft lehren uns jedoch, dass jede zu erwerbende Lagerbestandseinheit für ein bestimmtes Produkt mit dem Erwerb alternativer Lagerbestandseinheiten konkurriert, die mit anderen Produkten verbunden sind. Sicherheitsbestände ignorieren daher die Grundlagen der Wirtschaftswissenschaft.

Auf der anderen Seite ist die Priorisierung, die im Mittelpunkt der dynamischen Vision steht, die Verkörperung dieses grundlegenden wirtschaftlichen Prinzips. Priorisierung behandelt Ressourcen als knapp. Sie geht davon aus, dass nicht genügend Ressourcen vorhanden sind, um jede wünschenswerte Entscheidung zu unterstützen. Priorisierung existiert, damit Entscheidungen getroffen werden können.

Nun wollen wir uns unserem nächsten Punkt der Abweichung zwischen der statischen und der dynamischen Vision zuwenden und uns auf die Komplexität konzentrieren. Anschließend werden wir sehen, wie sich diese unterschiedlichen Perspektiven zu drastisch unterschiedlichen Strategien für die Planung moderner Supply Chains entwickeln.

Moderne Supply Chains stellen einen unaufhörlichen Fluss von Bewegungen und Transformationen von Gütern und Materialien dar, der weit über das hinausgeht, was ein einzelner menschlicher Verstand leicht erfassen kann. Daher benötigen wir Methoden und Techniken, um diese Ströme in verdauliche Erkenntnisse zu konsolidieren, um die Supply Chain beherrschbar zu machen und ihre Verbesserung erkennbar zu machen. Je nach Perspektive auf Komplexität und ihre Beziehung zur Zeit ergeben sich jedoch zwei konträre Ansichten: Segmente und Archetypen.

Diejenigen, die der statischen Vision folgen, nähern sich der Komplexität durch Segmentierung. Sie sind der Meinung, dass Komplexität gezähmt werden kann und eine Supply Chain insbesondere durch die Aufteilung in kleinere, beherrschbare Segmente, die sich im Laufe der Zeit konsistent verhalten, gezähmt werden kann. Dieser Ansatz entfernt effektiv die Zeitdimension aus dem Bild. Ein Beispiel dafür ist die ABC-Analyse, die Produkte oder SKUs basierend auf ihrem Umsatzvolumen segmentiert. Das Ziel der ABC-Analyse ist es, höhere Service Levels für höhere Volumenklassen und niedrigere Service Levels für niedrigere Volumenklassen zuzuordnen.

Auf der anderen Seite betrachten Befürworter der dynamischen Vision Komplexität durch Archetypen. Archetypen fassen die typische Entwicklung des interessierenden Elements in ihren jeweiligen Zeitlinien zusammen. Zum Beispiel wird erwartet, dass ein Buch bei seiner Veröffentlichung Spitzenverkäufe hat, die sich danach stark verringern. Spätere bemerkenswerte Ereignisse wie der Tod des Autors können weitere vorübergehende Spitzen im Verkaufsvolumen auslösen.

Diese Meinungsverschiedenheit - Segmente gegenüber Archetypen - ist nicht einzigartig für die Supply Chain. Sie spiegelt eine langjährige Verwirrung wider, die von Ökonomen vor fast einem Jahrhundert geklärt wurde. Betrachten wir dies anhand eines Beispiels: Die Medien sprechen oft von den Reichen und den Armen als Segmenten innerhalb der Bevölkerung. Die statische Vision geht davon aus, dass diese Gruppen im Laufe der Zeit konstant und konsistent bleiben, genauso wie es bei den ABC-Klassen der Fall ist. Ein genauerer Blick zeigt jedoch eine andere Perspektive. Betrachten wir die frischgebackenen Absolventen der Harvard Law School, die mit durchschnittlichen Schulden von 170.000 US-Dollar technisch gesehen zu den ärmsten Menschen in den Vereinigten Staaten gehören. Ihre Einnahmen werden sie jedoch unabhängig vom Alter direkt nach dem Abschluss in die oberen 10 Prozent der Verdienenden bringen. Ebenso wird ein Friseur, der seine Boutique bei der Pensionierung für hunderttausend Dollar verkauft, in diesem Jahr zu den oberen 10 Prozent der Verdienenden gehören und technisch gesehen als reich eingestuft werden, obwohl er seine gesamte Karriere lang im Durchschnitt weniger verdient hat als seine amerikanischen Kollegen. Wie Thomas Sowell in seinem Buch “Basic Economics” feststellt, können das Schicksal von Einkommensklassen und das Schicksal von Menschen sehr unterschiedlich sein und in vielen Fällen sogar genau entgegengesetzt.

Dieses Prinzip gilt gleichermaßen für Supply Chains. Man kann Menschen einfach durch Produkte, Kunden oder Lieferanten ersetzen. Die Segmentierung von Produkten in die Klassen A, B und C, wie es bei der ABC-Analyse der Fall ist, verwirrt die Situation eher, anstatt sie zu klären. Die gleichen Probleme treten bei jeder Segmentierung auf, sei es basierend auf Umsatzvolumen, Gewinn oder Wachstum. Die Segmentierung selbst als Prozess ist das Problem, genau weil sie versucht, die Zeit aus dem Bild zu entfernen. Archetypen hingegen kommen mit einer Geschichte, einer Geschichte darüber, was im Laufe der Zeit passiert. Archetypen verstärken die zeitlichen Aspekte. Als Faustregel gilt: Immer wenn uns die Optionen zur Beherrschung von Komplexität präsentiert werden, sind Erkenntnisse durch Archetypen wie Harvard-Absolventen oder Friseure den Segmenten wie den Reichen und den Armen vorzuziehen. Obwohl beide drastische Vereinfachungen der zugrunde liegenden Realität darstellen, sind Archetypen nützlich, um die Zukunft zu verstehen, während Segmente eine ständige Quelle der Verwirrung sind.

Nachdem wir uns mit der Ausführung und Komplexität der Supply Chain befasst haben, wollen wir sehen, wie sich diese Visionen zu zwei radikal unterschiedlichen Ansichten über die Planung zusammenfügen.

Das Konzept der Planung spielt eine entscheidende Rolle im Bereich der Supply Chain. Der Prozess umfasst die Festlegung von Zielen und die Festlegung der Schritte, die erforderlich sind, um diese zu erreichen. Es handelt sich im Wesentlichen um eine vorausschauende Übung, bei der zukünftige Ereignisse oder Bedingungen antizipiert werden und bei der die erforderlichen Ressourcen und Maßnahmen arrangiert werden, um sie effektiv zu bewältigen. Diese proaktive Methode, mit zukünftigen Umständen umzugehen, hat die Planung zu einem integralen Bestandteil der Supply-Chain-Praktiken gemacht.

Die statische und dynamische Vision führen zu unterschiedlichen Ansätzen bei der Planung und zu drastisch unterschiedlichen Ergebnissen in der Praxis. Die statische Vision betrachtet die Planung als einen zweistufigen Prozess. Erstens, die Nachfrage prognostizieren; zweitens, die Versorgung orchestrieren, um die Nachfrage zu erfüllen. Wenn die Komplexität das übersteigt, was von einem einzelnen Planer leicht verwaltet werden kann, dann werden so viele Segmente eingeführt, wie nötig sind, um die Arbeitsbelastung auf die angemessene Anzahl von Planern zu verteilen. Diese Vision erlaubt die quasi-totalität der Literatur zur Supply Chain und auch die quasi-totalität der Software zur Supply Chain. Sie basiert auf der Annahme, dass genaue Prognosen erreicht werden, und ermöglicht so eine überlegene Leistung der Supply Chain. Diese Vision hat im letzten Jahrhundert eine immense Anziehungskraft auf Intellektuelle ausgeübt und war der Eckpfeiler der meisten Regierungs- und Unternehmensplanungsstrategien.

Allerdings müssen wir die Gültigkeit dieser Vision für die Planung selbst in Frage stellen, eine Frage, die selten gestellt, geschweige denn beantwortet wird. In dieser Hinsicht liefert die Geschichte eine Fülle von Fakten über die Angemessenheit dieser Form der Planung, die in der Regel als zentrale Planung bezeichnet wird, wenn sie von einer Regierung durchgeführt wird. Die UdSSR kann als eine 70 Jahre lange Demonstration der Unzulänglichkeit der statischen Vision in Bezug auf die Planung betrachtet werden. Kritiker mögen argumentieren, dass die UdSSR aufgrund ihrer gigantischen Größe einzigartig war, aber bedenken wir, dass der Gosplan, das Gremium, das die geplante Wirtschaft der UdSSR überwachte, zu Spitzenzeiten 24 Millionen Produkte überwachte. Allerdings verteilten schon in den frühen 90er Jahren einige Händler in Europa über 1 Million verschiedene Produktreferenzen.

Das Ausmaß allein bedeutet nicht zwangsläufig das Scheitern des Planungsvorhabens. Es kommt darauf an, wie die Planung angegangen wird. Keiner dieser Händler versuchte es auch nur ansatzweise mit Fünfjahresplänen wie die UdSSR es tat. Ähnlich durchdringt die statische Vision der Planung S&OP (Vertriebs- und Betriebsplanung) in großen Unternehmen, was oft in übermäßig bürokratischen Unternehmungen gipfelt. Ingvar Kamprad brachte diese Haltung in seinem 1976 veröffentlichten “Testament eines Möbelhändlers” prägnant auf den Punkt und warnte seine Mitarbeiter davor, dass die Verordnung von Planung die häufigste Ursache für das Unternehmenssterben sei. Hier bezieht sich Ingvar Kamprad auf die statische Vision der Planung.

Tatsächlich initiieren große Unternehmen häufig umfangreiche Reorganisationen, um die Planung zu verbessern, indem sie die statische Vision übernehmen, aber selten übertreffen sie ihre Konkurrenten auf sinnvolle Weise durch solche Vorhaben. Im Gegenteil, Misserfolge in der Planung sind sowohl in Häufigkeit als auch in Ausmaß den Erfolgen weit überlegen. Die gescheiterten Planungsinitiativen bei Nike in den 2000er Jahren oder bei Lidl ein Jahrzehnt später, bei denen i2- und SAP-Projekte jeweils zu massiven Verlusten in Höhe von Hunderten von Millionen Dollar und Euro führten, sind ein Zeugnis für diese Tatsache.

Im krassen Gegensatz zur statischen Vision betrachtet die dynamische Vision die Planung als einen Prozess der Risikobewertung und Priorisierung. Sie verkörpert einen opportunistischen Unternehmergeist, der weit entfernt von der sterilen wissenschaftlichen Atmosphäre der statischen Vision ist. Die Planung selbst wird in den Hintergrund gerückt. Stattdessen wird sie als Schritt zur richtigen Entscheidung zur richtigen Zeit betrachtet. Der Plan in der dynamischen Vision ist von Natur aus veränderlich und Veränderungen sind an der Tagesordnung. Diese Fähigkeit, sich schnell an Veränderungen anzupassen, indem ständig und inkrementell neu priorisiert wird, steht im starken Kontrast zum umständlichen Prozess der statischen Vision der Planung, der eine umfassende Neuplanung erfordert, um jede Änderung aufzunehmen.

Während die dynamische Vision oft als unsophistiziert oder grob angesehen wird, da sie weder eine vorherbestimmte Zukunft bietet noch darauf angewiesen ist, kann sie ebenso von fortschrittlichen Techniken und Algorithmen profitieren wie die statische Vision. Tatsächlich funktionieren E-Commerce-Riesen wie Amazon hauptsächlich durch Algorithmen, die Ressourcen dynamisch zuweisen und die Prognosen selbst nur als vorübergehende Rechenartefakte behandeln, was die Bedeutung der dynamischen Vision unterstreicht.

Diese Techniken unterscheiden sich jedoch grundlegend in ihrem Fokus. Die dynamische Vision, wie sie von Lokad umgesetzt wird, verwendet probabilistische Prognosen anstelle von klassischen deterministischen Prognosen. Aber der Begriff ‘Prognose’, genauso wie ‘Planung’, ist so eng mit der statischen Vision verbunden, dass er wie eine bloße technische Variation desselben klingen könnte. Das ist es aber nicht. Ein treffenderer Begriff für probabilistische Prognosen wäre ‘quantitative Risikobewertungen’, die die Essenz der dynamischen Vision in Bezug auf die Planung besser erfassen. Kapitel 5 und 6 dieser Vortragsreihe gehen auf die Techniken ein, die die Planung unterstützen, wenn sie mit der dynamischen Vision angegangen wird. Diese Techniken liegen jedoch außerhalb des Rahmens des vorliegenden Vortrags, aber ich ermutige das Publikum, sie zu erkunden, wenn Sie nach einer Form der Planung suchen, die tatsächlich funktioniert.

Wenn es um Arbeit geht, definieren wir in dieser Vortragsreihe die Supply Chain als eine Tätigkeit im Bürobereich, nicht zu verwechseln mit der Logistik, einer Tätigkeit im Bereich der Facharbeiter. Zum Beispiel ist die Entscheidung, was, wann und wo versendet werden soll, eine Angelegenheit der Supply Chain, während das Fahren der Lastwagen, um dies zu ermöglichen, eine Angelegenheit der Logistik ist. Die Vorstellung von Arbeit, genauso wie Zeit und Wissen, hängt jedoch stark von der zugrunde liegenden Vision ab, ob sie direkt oder indirekt ist.

Für diejenigen, die die direkte Vision übernehmen, ist Arbeit durch eine Liste von Aufgaben und Pflichten gekennzeichnet, die von den Mitarbeitern erwartet werden. Zum Beispiel können die Aufgaben des Supply Chain-Praktikers das rechtzeitige Erteilen von Bestellungen, die Planung der Produktionschargen und die Aktualisierung der wöchentlichen Nachfrageprognose umfassen. Unter der direkten Vision ist die Existenz einer Arbeitsroutine eine Selbstverständlichkeit. Tatsächlich definiert die Fähigkeit eines Mitarbeiters, diese Routine gewissenhaft auszuführen, weitgehend die Qualität der vom Mitarbeiter erbrachten Arbeit. Darüber hinaus kann die Bewertung der Qualität der Arbeit auf individueller Ebene durchgeführt werden. Obwohl die Supply Chain eine gemeinsame Anstrengung ist, hat jeder Mitarbeiter seinen eigenen klar definierten Verantwortungsbereich, und durch diesen Bereich kann die Leistung des Mitarbeiters relativ isoliert vom Rest des Unternehmens gemessen werden.

Für diejenigen, die die indirekte Vision übernehmen, wird die Arbeit von Maschinen erledigt. Diese Vision entspricht dem alten IBM-Prinzip: “Maschinen sollten arbeiten; Menschen sollten denken.” Von den Menschen wird nicht erwartet, dass sie die eigentliche Arbeit erledigen, sondern dass sie die Automatisierung, die die Arbeit erledigt, entwickeln, überwachen und möglicherweise verbessern. Die Existenz einer beliebigen Art von Routine auf der menschlichen Seite wird als Mangel, als Mangel an Automatisierung, angesehen. Warum sollte jemand etwas zum zweiten Mal tun, was von Anfang an automatisiert hätte werden sollen? Tatsächlich definiert die Fähigkeit eines Mitarbeiters, die Automatisierung weiter zu verbessern, den Großteil der Qualität der von diesem Mitarbeiter erbrachten Arbeit. Da die Automatisierung selbst das Produkt vieler Köpfe ist, ist es nicht einmal vorstellbar, die individuelle Leistung in Bezug auf die Supply Chain zu messen. Alle Beiträge verschmelzen in derselben Automatisierung. Daher ist die Bewertung der Qualität der Arbeit, die von einem Mitarbeiter erbracht wird, grundsätzlich ein Urteil von Kollegen: Sind die Beiträge dieses Mitarbeiters in Bezug auf Qualität und Bedeutung denjenigen der anderen Mitarbeiter überlegen oder unterlegen?

In diesem Zeitalter der digitalen Supply Chains gibt es keine Unternehmen mehr, die noch für eine reine Form der direkten Vision von Arbeit qualifizieren würden. Selbst Tabellenkalkulationen, so primitiv sie auch sein mögen, ermöglichen es den Mitarbeitern, einen beträchtlichen Teil der eigentlichen Arbeit an Maschinen zu delegieren. Kein Manager erwartet mehr, dass seine Mitarbeiter manuell arithmetische Berechnungen durchführen. Umgekehrt können selbst die fortschrittlichsten Unternehmen keine Art von wirklich autonomen Supply Chain beanspruchen, zumindest noch nicht. Daher ist die indirekte Vision weiterhin mit direkten Eingriffen von Mitarbeitern verflochten.

Allerdings geht es bei Visionen eher darum, was sein sollte, als darum, was ist, und ob Führungskräfte sich auf die direkte oder indirekte Vision stützen, kann tiefgreifende Auswirkungen auf das Unternehmen haben. An diesem Punkt in dieser Vortragsreihe sollte es nicht überraschen, dass die quantitative Supply Chain, wie von Lokad befürwortet, fest im indirekten Lager verankert ist. Es wäre jedoch unfair, die direkte Vision als eine Art überholte Bastion einer vergangenen Ära darzustellen, während die indirekte Vision als Höhepunkt der Modernität auf ein Podest gestellt wird. Beide Visionen haben ihre Vorzüge.

Diese beiden Visionen neigen dazu, sich bei einer Vielzahl von Themen zu widersprechen, wenn es darum geht, Richtungen für eine bestimmte Supply Chain festzulegen. Das Hauptargument, das Lokad zugunsten der indirekten Vision vorschlägt, besteht darin, die Supply Chain-Praxis zu einem kapitalistischen Unternehmen zu machen. Dieses Argument wurde ausführlich in der ersten Vorlesung “1.3 Produktorientierte Lieferung” vorgestellt. Eine erneute Betrachtung der Feinheiten dieses Arguments liegt außerhalb des Rahmens dieser Vorlesung, aber es sei gesagt, dass die Automatisierung die Möglichkeit bietet, nicht nur den Arbeitsaufwand für den Betrieb der Supply Chain drastisch zu reduzieren, sondern auch die Supply Chain über das hinaus zu gestalten, was der engagierteste Mitarbeiter erreichen könnte.

Personen, die die direkte Vision befürworten, würden jedoch argumentieren, dass diese indirekte Vision technokratisch ist und das Unternehmen neuen Risikoklassen aussetzt, einschließlich des Risikos, das Unternehmen dadurch in die Hand von Ingenieuren zu legen, die in Bezug auf das Geschäft einen ernsthaften Mangel an gesundem Menschenverstand haben. Darüber hinaus ebnet die Verteilung individueller Verantwortung in rein kollektiven Anstrengungen, wie es bei den meisten Softwareprojekten der Fall ist, den Weg für allerlei Probleme, die nicht mehr dadurch gelöst werden können, dass man die Person entlässt, die das Problem verursacht hat. Nun wollen wir erkunden, was die direkte und indirekte Vision in Bezug auf Kontrolle und Engpässe bedeuten.

Kontrolle kann auf zwei Arten verstanden werden. Hier beziehen wir uns auf das Verständnis des Laien, wie zum Beispiel “die Dinge unter Kontrolle halten”. Kontrolle ist die Art und Weise, wie das Management seinen Willen in der Organisation durchsetzt. Kontrolle in der Supply Chain entsteht nicht aus einem inhärenten Wunsch des Top-Managements, innerhalb ihrer eigenen Organisation eine Art Despoten zu sein, sondern aus praktischer Notwendigkeit. Die Supply Chain beinhaltet im Allgemeinen eine sorgfältige Balance zwischen der von dem Unternehmen generierten Nachfrage und dem, was es liefert, d.h. den für diese Nachfrage zugewiesenen Ressourcen. Da dieser Balanceakt in der Regel auf viele Personen verteilt ist, ist Kontrolle erforderlich, um zu verhindern, dass Elemente innerhalb der Organisation diesen Prozess, in der Regel unbeabsichtigt, aus dem Gleichgewicht bringen.

Die Ausübung von Kontrolle ist ein zentraler Aspekt der von der Supply Chain-Management erwarteten Arbeit. Je nach Vision über die Art der Arbeit beinhaltet Kontrolle jedoch sehr unterschiedliche Dinge. Für diejenigen, die die direkte Vision übernehmen, wird Kontrolle hauptsächlich nach dem Grundsatz “Vertrauen, aber überprüfen” ausgeübt. Anweisungen werden über die Befehlskette gegeben, wie sie von der Organisation definiert ist, und den Menschen wird implizit vertraut, ihr Bestes zu tun, um diesen Anweisungen zu folgen. Das Vertrauen wird jedoch nicht blind gegeben. Manager in der Befehlskette müssen die Angemessenheit der Umsetzung durch ihre Untergebenen überprüfen können. In diesem Zeitalter der digitalen Supply Chains geht “Vertrauen, aber überprüfen” mit der Erwartung einher, dass die Anwendungslandschaft Berichte, Dashboards und alle anderen Formen der Datenvisualisierung bereitstellen sollte. Die Anwendungslandschaft kann auch Tabellenkalkulationen umfassen, die von den Managern selbst entwickelt wurden, um ihre eigenen maßgeschneiderten Überprüfungsprozesse zu unterstützen. Mit anderen Worten, die direkte Vision kommt, weit davon entfernt, Softwaretechnologien abzulehnen, mit ihren eigenen spezifischen Erwartungen an die Anwendungslandschaft. Diese Erwartungen umfassen zum Beispiel Key Performance Indicators (KPIs), aber auch Warnungen und Ausnahmen. Diese Erwartungen spiegeln die Vision der Art von Arbeit wider, die das Management leisten sollte.

Andererseits ist für diejenigen, die die indirekte Vision übernehmen, während die Kontrolle auch eine praktische Sorge ist, eine Sorge von völlig anderer Art. Standardmäßig hat die Software keine Kontrolle über irgendetwas innerhalb des Unternehmens. Es bedarf einer sorgfältig ausgearbeiteten, gut integrierten IT-Infrastruktur, um eine solche Kontrolle möglich zu machen. Aus dieser Perspektive bedeutet Kontrolle in erster Linie eine gut integrierte Anwendungslandschaft. Durch diese Integration wird es möglich, die Automatisierung zu betreiben. Ohne sie besteht nicht einmal die Möglichkeit der Kontrolle, da keine Arbeit stattfindet.

Eine gut integrierte Anwendungslandschaft ist nicht nur die Möglichkeit, Befehle oder Aufträge in bestimmte Teilsysteme einzuspeisen, sondern auch die erforderlichen Fähigkeiten, um Störungen zu überprüfen und zu beheben, entweder durch das Abrufen historischer Daten aus den Teilsystemen oder durch das Einspeisen von Befehlen in sie. Umgekehrt ist die Kontrolle der Automatisierung selbst, wie beim “Vertrauen, aber überprüfen”, weitgehend unproblematisch. Die Automatisierung wird durch ihren Code oder alternativ durch ihre Konfigurationseinstellungen definiert. Die Konfiguration kann Fehler oder Defekte aufweisen, aber dies ist eine völlig andere Fragestellung als die Tatsache, dass ein Element innerhalb der Organisation die vom Management gegebenen Anweisungen behindert.

Diese beiden Visionen sind in der Praxis schwer miteinander in Einklang zu bringen, da ihre jeweiligen Prioritäten für IT-Entwicklungen sehr unterschiedlich sind. Die Berichte und Dashboards, wie sie vom Lager der direkten Vision gefordert werden, werden vom anderen Lager weitgehend als Zeitverschwendung angesehen. Nicht nur würden IT-Ressourcen verschwendet, wenn mehr Berichtsfunktionen eingerichtet würden, als unbedingt erforderlich sind, sondern später würden Mitarbeiter weiterhin Zeit damit verschwenden, diese Dashboards endlos zu überprüfen.

Das Lager der indirekten Vision lehnt Berichterstattung nicht grundsätzlich ab, legt jedoch nicht annähernd so viel Wert auf den Umfang und die Fähigkeiten dieser Berichte. Aus dieser Perspektive wurde die Automatisierung von Anfang an darauf ausgelegt, Metriken zu optimieren, die den KPIs selbst entsprechen. Zum Beispiel, abgesehen von Fehlern und Defekten, wenn die Automatisierung bei einem Lagerbestand von 10 Millionen Euro einen Servicegrad von 88% erreicht, während die Manager einen Servicegrad von 90% bevorzugt hätten, dann hat es keinen Sinn, die Automatisierung weiter zu kontrollieren. 88% ist genau das, was die Automatisierung bei einem Lagerbestand von 10 Millionen Euro erreicht.

Eine überlegene Technologie für die Automatisierung könnte diesen Servicegrad von 90% bei derselben Quote an Arbeitskapital erreichen. Es ist jedoch nicht gegeben, dass diese überlegene Technologie überhaupt entwickelt werden kann. Dies ist grundsätzlich ein offenes Forschungsproblem, das nichts mit Kontrolle zu tun hat. Das Überwachen der Feinheiten der Automatisierung wird daher als weitgehend sinnlose Übung angesehen, da es nicht den Weg für eine Art greifbare Verbesserung der Automatisierung ebnet. Im besten Fall ermöglicht es eine frühzeitige Erkennung von Regressionen, aber auch dies kann mit viel weniger Indikatoren und Berichtsanstrengungen erreicht werden, als ein Manager normalerweise erwartet, um sich in Kontrolle zu fühlen.

Umgekehrt können die Zwei-Wege-Integrationen und alle Arten von Infrastrukturanforderungen des Lagers der indirekten Vision von dem anderen Lager als kostspielige Ausgaben ohne offensichtliche Rendite betrachtet werden. Tatsächlich sind diese Ausgaben größtenteils instrumentell und nicht operativ. Darüber hinaus fühlen sich diese Investitionen weitgehend von der dringenden Notwendigkeit des Tagesgeschäfts abgekoppelt. Das Lager der direkten Vision lehnt Integration oder Investitionen in die IT-Infrastruktur im Allgemeinen nicht grundsätzlich ab, da diese auch für Berichtszwecke erforderlich sind. Es legt jedoch nicht den gleichen Wert auf den Umfang und die Zuverlässigkeit dieser Integrationen. Etwas unvollständige und unzuverlässige Integrationen werden toleriert, da von den Menschen erwartet wird, dass sie im Bilde bleiben. Sinnlose Zahlen werden, solange sie nicht zu häufig auftreten, von Menschen als Filter gegen alle Arten von IT-Unsinn aussortiert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl die direkte als auch die indirekte Vision hohe Erwartungen an die Anwendungslandschaft haben, aber ihre Erwartungen radikal unterschiedlich sind und direkte Investitionen in sehr unterschiedliche Arten von Software erfordern.

In seinem berühmten Buch “The Goal”, das 1984 veröffentlicht wurde, schlug Eliyahu Goldratt eine Geschäftsphilosophie vor, die sich knapp zusammenfassen lässt: “Jede Verbesserung, die außerhalb des Engpasses vorgenommen wird, ist eine Illusion”. Als Zeugnis für die Popularität der vor vier Jahrzehnten von Goldratt vorgeschlagenen Ideen ist die Wertschätzung von Engpässen Teil der Mainstream-Geschäftskultur geworden.

Heutzutage können Manager, die noch nie von Goldratt gehört haben, dennoch instinktiv sein Framework, das als Theory of Constraints bekannt ist, übernehmen. Die Theory of Constraints würde von einer eigenen Vorlesung profitieren, aber sie lässt sich auf eine kurze Reihe von Schritten reduzieren: Die Engpässe des Systems müssen identifiziert werden, wir müssen entscheiden, wie wir diese Engpässe nutzen können, wir müssen andere Entscheidungen der Nutzung dieser Engpässe unterordnen. Im Laufe der Zeit müssen wir die Engpässe erhöhen und schließlich, wenn die Engpässe erhöht werden, müssen wir zum Ausgangspunkt zurückkehren, da ein neuer Satz von Engpässen zwangsläufig als neuer Flaschenhals des Systems aufgetreten ist.

Die direkte Vision stimmt sehr gut mit der Art und Weise überein, wie Goldratt die Praxis seiner Theory of Constraints vorgesehen hat. Der “Spülen und Wiederholen”-Ansatz wird dem Management überlassen. In Bezug auf die Lieferkette wären Engpässe das maximale Arbeitskapital, das maximale Lagerbestandsvolumen, das in der Lagerstätte gehalten werden kann, die minimale erwartete Servicequalität der Kunden und der maximale Durchsatz des Lagers zur Aufnahme und Beschleunigung von Waren.

Als belegbare Beweise können die Notfälle, die den täglichen Ablauf vieler Lieferkettenpraktiker dominieren, als schnelle Verschiebung des Engpasses betrachtet werden. An einem Tag kann der Engpass der Mangel an Lagerbestand für ein bestimmtes Produkt sein, am nächsten Tag kann der Engpass der Mangel an Lagerplatz im Lager sein. Tatsächlich könnten Warnungen und Ausnahmen, Funktionen, die in Lieferkettensoftware weit verbreitet sind, grob als automatisierte Erkennungssysteme für Engpässe betrachtet werden.

Umgekehrt befasst sich die indirekte Vision ebenfalls mit Engpässen, sieht sie jedoch in einem völlig anderen Licht. Die indirekte Vision sieht einen Engpass im Besonderen als den König der Engpässe, den einen Engpass, der alle anderen Engpässe übertrifft: die Fähigkeit der Mitarbeiter selbst, Engpässe überhaupt zu erfassen. In der Handlung, die in “The Goal” von Goldratt skizziert wird, mag die Identifizierung der Engpässe etwas subtil sein, aber ihre Lösung erfordert nicht nur viel Denken, sondern auch erfinderisches Denken.

Die Handlung von “The Goal” spielt jedoch in einer einzigen Fabrik, die ein einziges Produkt herstellt. Die Gesamtkomplexität würde nach den Maßstäben unseres gegenwärtigen digitalen Zeitalters als äußerst bescheiden angesehen werden. Die Identifizierung von Engpässen bei der Betrachtung von Dutzenden von Prozessen, Hunderten von Standorten und Millionen von SKU-Nummern, die in modernen Lieferketten häufig vorkommen, ist im Vergleich zur Ein-Produkt-Fabrik in “The Goal” eine völlig andere Angelegenheit.

Die indirekte Vision sieht die Lieferkette als ein System, das die Kapazität des menschlichen Verstandes übersteigt. Sie sieht die Fähigkeit des Teams, Automatisierung zu entwickeln, die in der Lage ist, Engpässe zu identifizieren, als die größte Herausforderung, die angegangen werden muss. Darüber hinaus wird im Gegensatz zu den Fertigungsumgebungen von “The Goal” die Lösung der Engpässe in der Lieferkette nicht als etwas angesehen, das wirklich erfinderisches Denken erfordert. Die Lösung in der Lieferkette reduziert sich darauf, mehr oder weniger Ressourcen zuzuweisen oder die Infrastruktur zum Transport, zur Produktion oder zur Lagerung der Güter zu vergrößern oder zu verkleinern. Wenn die Automatisierung also stark genug ist, um den Engpass zu identifizieren, steht fest, dass die Automatisierung in der Lage ist, den Engpass anzugehen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl die direkte als auch die indirekte Vision die Bedeutung von Engpässen anerkennen, aber die beiden Lager völlig unterschiedliche Arten von Engpässen sehen. Das direkte Lager sieht Engpässe als ein externes Phänomen, als Manifestation physischer Einschränkungen im Warenfluss. Das indirekte Lager sieht seine eigene Unfähigkeit, die perfekte Automatisierung zu entwickeln, die alle Engpässe automatisch lösen würde, als den eigentlichen Engpass. Das indirekte Lager sieht Engpässe als ein internes Phänomen, als Manifestation der intellektuellen Beschränkungen derjenigen, die den Warenfluss überwachen.

Wir haben drei Sätze von konkurrierenden Visionen zu Wissen, Zeit und Arbeit gesehen. Dies sollte klargestellt haben, was in diesem Vortrag als Vision bezeichnet wird. Diese Visionen sind mächtig und sie schlagen radikal unterschiedliche Wege vor, um eine bestimmte Lieferkette weiterzuentwickeln. Wenn jedoch zwei Visionen unterschiedliche Wege vorschlagen, wäre es äußerst überraschend, wenn diese beiden Wege gleichermaßen vorteilhaft oder nachteilig für das Unternehmen wären. Es gibt keinen offensichtlichen Grund anzunehmen, dass alle Visionen für Lieferkettenzwecke gleichermaßen gültig sind.

Bevor wir uns mit der Frage der Gültigkeit dieser Visionen befassen, wollen wir uns mit ihrer Vielfalt befassen. Im strengsten Sinne ist die Vielzahl der Visionen, die von jeder Person in der Organisation gehalten werden, so einzigartig wie die Individuen selbst, da immer geringfügige Variationen gefunden werden können. Wie jedoch Thomas Sowell in seinem Buch “A Conflict of Visions” zeigt, leitet sich fast das gesamte Spektrum politischer Meinungen, das während der letzten drei Jahrhunderte in der westlichen Zivilisation vertreten wurde, von wenigen scharf unterscheidbaren Visionen ab, die sich hauptsächlich um die Natur des Menschen und sein Potenzial drehen.

Basierend auf meiner eigenen beiläufigen Beobachtung in den letzten 15 Jahren in Lieferkettenkreisen bin ich fest davon überzeugt, dass sich ein ähnlicher Fall für die Lieferkette machen lässt. Eine winzige Anzahl scharf unterscheidbarer Visionen unterstützt die immense Mehrheit der Lieferketteninitiativen. Wenn Einwände gegen den eingeschlagenen Weg einer dieser Initiativen erhoben werden, werden diese Einwände auch aus demselben kleinen Pool von Visionen erhoben.

Die mangelnde Vielfalt der Visionen ist nicht überraschend. Wie zu Beginn dieses Vortrags festgestellt wurde, sind Visionen instinktiv und im Wesentlichen vereinfacht. Die Menschen denken kaum darüber nach, ihre Visionen in Frage zu stellen. Wenn dies geschieht, bezeichnen die Menschen den Prozess oft als “Damaskus-Erlebnis”, das sowohl dramatisch als auch überraschend ist. Eine viel größere Vielfalt findet sich in den Theorien, Prozessen und Techniken, die aus diesen Visionen abgeleitet sind, da diese viel raffinierter sind als die Vision, aus der sie stammen.

Die relative Homogenität der Visionen in der Lieferkette ist von grundlegender Bedeutung, da dies bedeutet, dass wir nicht vor der unmöglichen Aufgabe stehen, die einzigartige Vision jeder einzelnen Person zu beweisen oder zu widerlegen. Wir sind nur daran interessiert, die Gültigkeit einer kleinen Anzahl konkurrierender Visionen zu bewerten.

Die Bewertung von Visionen, selbst einer kleinen Anzahl von ihnen, ist jedoch schwierig. Visionen handeln nicht von dem, was ist - den nackten Tatsachen - sondern von dem, was sein sollte. Die Fakten selbst werden weitgehend durch die Brille der Vision betrachtet. Jedes Scheitern kann auf einen fehlerhaften Versuch zurückgeführt werden, anstatt die Vision in Frage zu stellen, die den Versuch überhaupt erst hervorgebracht hat. Zum Beispiel, egal wie oft Unternehmen keinen Return on Investment mit ihrer Prognoseinitiative erzielt haben, scheint es eine unerschöpfliche Menge an Glauben zu geben, dass das nächste Mal die Technologie ausgereift genug sein wird, um genaue Prognosen liefern zu können. Ebenso scheinen Unternehmen trotz der Tatsache, dass jeder Mitarbeiter, der jemals einen S&OP-Prozess von innen erlebt hat, ihn als bürokratischen Albtraum beschreibt, immer noch bereit zu sein, ihre eigenen S&OP-Prozesse einzurichten, in der Hoffnung, dass es mit ihnen anders sein wird. Wenn sich herausstellt, dass die Merkmale, die Thomas Sowell für Visionen im Bereich der Politik aufgedeckt hat, auch mit denen im Bereich der Lieferkette geteilt werden, sollten fehlgeleitete Visionen erwartet werden, die ein ganzes Leben lang anhalten und fortbestehen, selbst wenn sie mit einem Berg widersprüchlicher Beweise konfrontiert werden.

Freie Märkte sind jedoch großartige Filter. Der Markt bildet Unternehmen nicht zu besseren Visionen aus; er eliminiert einfach die Unternehmen, die die richtigen Visionen nicht überwiegend unterstützen. Zum Beispiel kamen viele stationäre Einzelhändler sehr spät zum E-Commerce. Sie waren nicht aufgrund technologischer Barrieren spät dran; sie hatten einfach eine Vision des Einzelhandels, die nicht die Möglichkeit einschloss, dass ihre Kunden nie einen ihrer Läden betreten würden. Viele dieser Einzelhändler wurden durch Insolvenzen sanktioniert, wie zum Beispiel Toys R Us im Jahr 2017 und Bed Bath & Beyond im Jahr 2023.

Ein vernünftiger Ausgangspunkt, um solche Debakel zu vermeiden, besteht darin, die vorherrschenden Visionen innerhalb des Unternehmens zu identifizieren. Eine solche Umfrage ermöglicht es, die Vor- und Nachteile dieser Visionen zu diskutieren, wie wir es während dieses Vortrags getan haben.

Zusammenfassend sind Visionen eine Intuition der Kausalität. Sie fungieren als Kompass für die Ausrichtung des Geistes. Visionen sind auch vereinfacht und dennoch notwendig. Visionen prägen, wie wir uns bewusst mit komplexen Systemen auseinandersetzen, wobei die Lieferkette ein herausragendes Beispiel für solche Systeme ist. Kaum ein Lieferketten-Lehrbuch oder eine Lieferketten-Software berücksichtigt die Visionen, die ihnen zugrunde liegen. Dennoch sind sowohl Lehrbücher als auch Software weit davon entfernt, visionenagnostisch oder visionsfrei zu sein. Sie sind häufig das Sinnbild spezifischer Visionen dessen, was die Lieferkette gemäß ihrer jeweiligen Vision sein sollte.

Diese Visionen sind mächtig und bestimmen weitgehend, wie Unternehmen ihre Prozesse, ihre Arbeitsteilung, die Zukunft und die allgemeine Planung sowie die Rollen und Aufgaben ihrer Mitarbeiter angehen. Trotz ihrer Bedeutung werden Visionen selten anerkannt, geschweige denn geändert. Zum Beispiel ist es möglich, wie ich es getan habe, Hunderte von aktuellen Forschungsarbeiten zur Nachfrageprognose zu lesen, ohne auf einen einzigen Autor zu stoßen, der in Frage stellt, ob die im Papier angenommene technische Perspektive tatsächlich geeignet ist, die Zukunft zu erfassen.

Dennoch müssen Visionen hinterfragt werden. Wie wir in diesem Vortrag gesehen haben, widerspricht die statische Vision, die in Lieferkettenkreisen immens populär ist, dem, was seit einem Jahrhundert als Grundlage der Wirtschaftswissenschaften gilt. Dazu gehören Techniken wie Sicherheitsbestände und ABC-Analyse, die buchstäblich allgegenwärtig in der Welt der Lieferkette sind. Doch wenn uns die Geschichte der Wissenschaft etwas lehrt, dann dass ein weit verbreiteter Konsens keine Gültigkeit impliziert. Die Annahme, dass diese Lieferketten-Techniken, ABC-Analyse und Sicherheitsbestände, durch ihre Gültigkeit das gesamte Gebiet der Wirtschaftswissenschaften widerlegen würden, erscheint äußerst unwahrscheinlich.

Die Lieferkette ist sowohl als Forschungsfeld als auch als Praxis noch recht unreif. Wie in den vorherigen Vorträgen dieser Reihe bereits diskutiert wurde, ist es nicht ganz klar, ob die Lieferkette überhaupt schon als Wissenschaft gilt. Was auch immer uns in unserem heutigen Verständnis der Lieferkette fehlen mag, könnte tiefgreifend sein, visionär tiefgreifend. Die Raffinesse oder die mangelnde Raffinesse der Methoden, die wir haben, könnte völlig irrelevant sein, wenn sich herausstellen würde, dass wir die Probleme von Anfang an falsch angehen.

Nun werde ich mit den Fragen zu diesem Vortrag fortfahren. Übrigens werde ich diese Vortragsreihe für ein paar Monate unterbrechen. Mir ist klar geworden, dass ich Zeit brauche, um diese Vorträge schriftlich festzuhalten. Ich habe mit der Arbeit an einem Buch begonnen und erwarte, all diese Elemente zu einer kohärenten Erzählung zusammenzufassen, die all diese Erkenntnisse vereint. Aber jetzt werde ich tatsächlich mit den Fragen fortfahren.

Frage: Gibt es eine Möglichkeit, alltägliches Wissen ohne ein rigoroses Wissenssystem in einem Unternehmen zu automatisieren und zu skalieren? Kann ein kleines Unternehmen beispielsweise den quantitativen Ansatz, den Sie befürworten, nicht umsetzen?

Der Trick besteht darin, dass alltägliches Wissen per Definition nicht kodifiziert ist. Wenn Sie einen Weg finden, das vorhandene Wissen im Unternehmen zu kodifizieren, verwandeln Sie es effektiv in spezielles Wissen. Spezielles Wissen ist jedoch sehr kostspielig, unabhängig von der Größe des Unternehmens. Es gibt immer eine immense Menge an alltäglichem Wissen, das herumschwirrt, da es wirtschaftlich nicht rentabel wäre, all das zu kodifizieren, zu strukturieren und zu verfeinern. Dabei handelt es sich um Wissen über die Umstände von Zeit und Ort. Ein Großteil dieses Wissens ist vergänglich. Zum Beispiel ist es heute wichtig zu wissen, in welchem Zustand sich die Bremsen eines Lastwagens befinden, aber sobald die Bremsen repariert sind, ist dieses Wissen nicht mehr relevant.

Es handelt sich also nicht wirklich um ein Skalierungsproblem, sondern vielmehr um den Umgang mit dem Gleichgewicht zwischen alltäglichem und speziellem Wissen. Jedes Unternehmen, unabhängig von seiner Größe, wird sich mit einer immensen Menge an alltäglichem Wissen auseinandersetzen müssen. Sie können nicht hoffen, sich automatisiert aus diesem Problem herauszuarbeiten.

Wenn es um die Frage geht, wie kleine Unternehmen mit dem quantitativen Ansatz umgehen, den Lokad befürwortet, gibt es seit den letzten 15 Jahren eine fortlaufende Herausforderung im Zusammenhang mit der Reife digitaler Lieferketten. Große Unternehmen sind seit fast vier Jahrzehnten digitalisiert, was ihre Lieferketten betrifft. Barcodes sind nichts Neues. Bei kleinen Unternehmen begann dieser Prozess erst vor zwei Jahrzehnten, daher besteht ein Zeitunterschied von 20 Jahren. Dann stellt sich die Frage nach dem Integrationsgrad der Anwendungsumgebung. Eine Eigenschaft großer Unternehmen ist die Verfügbarkeit einer IT-Abteilung. Sobald Sie eine IT-Abteilung haben, haben Sie Mitarbeiter, die dafür bezahlt werden, die Anwendungsumgebung zu integrieren. Ohne diese Integration können Sie die Daten nicht konsolidieren, um überhaupt die quantitative Lieferkette auszuführen, wie von Lokad vorgesehen.

Hier liegt das Hauptproblem, nämlich im Mangel an Integration. Aber wenn Sie zufällig eine sehr integrierte Anwendungsumgebung haben, wie es bei einigen E-Commerce-Unternehmen der Fall ist, können sogar sehr kleine Unternehmen von einem Ansatz wie dem von Lokad befürworteten profitieren.

Frage: Anscheinend rechtfertigen die meisten Supply Chain Manager oft ihren Einsatz der Mainstream-Supply-Chain-Theorie, indem sie behaupten, dass sie einfach ist, obwohl sie die Realität etwas ungenau darstellt. Dann stellen sie sie einer überlegenen, aber komplexen englischen Technologie gegenüber. In einer solchen Debatte, was wäre Ihr Argument?

Ich glaube nicht, dass die meisten Supply Chain Manager in ihrer täglichen Praxis auf die Mainstream-Supply-Chain-Theorie verweisen würden. Sie sind sich dessen bewusst und haben vielleicht während ihres Studiums vor einigen Jahren von Konzepten wie dem optimalen Serviceniveau gehört. Aber es geht hier nicht um Einfachheit versus Komplexität. Es geht wirklich darum, wie Sie Probleme angehen. Gehen Sie sie auf organische Weise innerhalb des Unternehmens an oder als separate Problemstellungen und Lösungen? Das sind völlig unterschiedliche Dinge.

Die meisten Manager, insbesondere diejenigen in Machtpositionen in Unternehmen mit großen Lieferketten, betrachten ihre Aufgaben und Verantwortlichkeiten nicht als eine Reihe von Problemen und Lösungen. Sie sehen sie eher als Betriebsweisen des Unternehmens, Praktiken, Gewohnheiten, Bräuche usw.

Die Kluft ist also viel größer als nur die Ausrichtung oder Nicht-Ausrichtung an einer Theorie. Es handelt sich buchstäblich um einen Unterschied darin, wie wir das grundlegende Problem angehen, was es bedeutet, ein Unternehmen zu verbessern. Aus der Perspektive des speziellen Wissens bedeutet Verbesserung, eine bessere Lösung für ein bestimmtes Problem zu finden. Wenn Ihre Weltsicht Ihre Position und damit auch Ihre Abteilung im Unternehmen nicht in Bezug auf Probleme und Lösungen darstellt, besteht eine Diskrepanz in der Vision. Das ist sehr schwer in Einklang zu bringen.

Tatsächlich gibt es Punkte, an denen es unabhängig von der Vision eine drastische Vereinfachung der zugrunde liegenden Realität geben muss. Dies gilt auch für die quantitative Lieferkette, wie sie von Lokad angegangen wird. Der Hauptunterschied besteht darin, dass wir anerkennen, dass der Aufwand für die Modellierung der Lieferkette der Engpass ist. Diese Vereinfachung wird als primäre Einschränkung der Initiative betrachtet.

Es geht jedoch nicht darum, sich der Illusion hinzugeben, dass das, was getan wird, notwendigerweise fortschrittlicher ist oder die Realität genauer widerspiegelt als andere Ansätze.

Vielen Dank an alle, das war es für heute. Bis zum nächsten Mal.