00:00:00 Willkommen & organisatorische Hinweise
00:01:30 Entwicklung der Begriffe Logistik und supply chain
00:03:31 Aufkommen von Software in supply chain
00:05:30 Ausführung in der Logistik vs. supply chain Entscheidungen
00:08:09 Moderne Logistik: Software liefert Routen
00:10:25 Unterscheidung zwischen supply chain und operativen Abläufen
00:18:08 Gängige Auffassung von supply chain vs. Logistik
00:23:11 Unternehmen, die nicht zwischen supply chain und Logistik unterscheiden
00:25:57 supply chain-Optimierung und Automatisierung
00:28:50 Zukünftige Automatisierung von Lkw-Fahrern
00:31:28 Air-France Beispiel: groß angelegte Automatisierungsinvestition
00:33:45 KI-Automatisierung: Fehlvorstellungen und Realitäten
00:36:29 Logistik: Kostensenkung durch Automatisierung
00:41:20 Luft- und Raumfahrtbeispiel: finanzielle Chance in Entscheidungen
00:45:01 Potenzieller Konflikt: Logistik vs. supply chain Exzellenz
00:47:21 Kosten von Stillständen in verschiedenen Sektoren
00:52:05 Ressourcenaufstellung: Teile, Personal, Werkzeuge
00:54:27 Bedeutung der Automatisierung in supply chain
00:57:52 FIFO: nicht immer finanziell optimiert
01:03:55 Fortschritt der Mechanisierung in der Logistik
01:05:20 Verschwinden von Blue-Collar-Jobs: in ferner Zukunft
01:08:39 E-Commerce-Beispiel: Arbeiter vs. Angestellte
01:12:12 Mechanisierung von Entscheidungen für kapitalistische Investitionen
01:14:07 Fazit und abschließende Überlegungen
Zusammenfassung
Conor Doherty und Joannes Vermorel gehen den Unterschieden zwischen supply chain und Logistik auf den Grund. Joannes zeichnet die historische Entwicklung dieser Begriffe nach und stellt fest, dass Logistik, ursprünglich ein militärischer Begriff, sich auf die Ausführung konzentriert, während supply chain management Entscheidungsfindung umfasst. Das Aufkommen von Software in den späten 1970er Jahren trennte diese Rollen weiter, da Logistik die Umsetzung der von supply chain Algorithmen generierten Entscheidungen übernahm. Joannes veranschaulicht dies mit Beispielen wie der Routenoptimierung und dem Travelling-Salesman-Problem und betont, dass modernes supply chain management auf dynamischen, Echtzeit-Tools beruht, um Effizienz und Reaktionsfähigkeit in den Abläufen zu verbessern.
Erweiterte Zusammenfassung
In einer kürzlich erschienenen Folge von LokadTV führte Conor Doherty, Head of Communication bei Lokad, ein zum Nachdenken anregendes Gespräch mit Joannes Vermorel, dem CEO und Gründer von Lokad. Das Gespräch konzentrierte sich auf die entscheidenden Unterschiede zwischen supply chain und Logistik, ein Thema, das angesichts der fortschreitenden Automatisierung, die Branchen transformiert, immer relevanter wird.
Joannes begann damit, die historische Entwicklung der Begriffe “Logistik” und “supply chain” nachzuzeichnen. Ursprünglich ein militärischer Begriff aus dem 19. Jahrhundert, bezog sich Logistik auf die Verwaltung von Truppenbewegungen, Unterkünften und Versorgungsgütern. Dieses Konzept wurde später für den zivilen Gebrauch adaptiert, insbesondere im Kontext der Operationsforschung nach dem Zweiten Weltkrieg. Im Laufe der Zeit entstand der Begriff “supply chain”, um die umfassenderen und komplexeren Entscheidungsprozesse zu beschreiben, die mit der Steuerung des Flusses von Waren und Dienstleistungen verbunden sind.
Joannes betonte, dass, während sich die Logistik auf die Ausführung von Entscheidungen konzentriert – oft unter Beteiligung von Arbeitern – supply chain management die Kunst der Entscheidungsfindung umfasst, die typischerweise von Angestellten übernommen wird. Diese Unterscheidung wurde mit dem Aufkommen von Software in den späten 1970er Jahren noch deutlicher. Vor der Software trafen Aufsichtspersonen alle Entscheidungen, doch die Einführung von Software ermöglichte komplexere und dynamischere Entscheidungsprozesse, was zu einer klaren Trennung zwischen supply chain und Logistik führte.
Conor wies darauf hin, dass selbst in der Logistik Software eine entscheidende Rolle spielt, was Joannes dazu veranlasste, die Feinheiten näher zu erläutern. So könnte beispielsweise ein Logistikdirektor Fahrer von Lkw überwachen und die Fahrzeugsicherheit gewährleisten, während die eigentliche Routenoptimierung eine Funktion von supply chain management ist. Das Logistikteam setzt die von supply chain Algorithmen generierten Entscheidungen um, die darauf ausgelegt sind, Routen zu optimieren, Lkw effizient zu beladen und pünktliche Lieferungen sicherzustellen.
Joannes veranschaulichte diesen Punkt weiter, indem er das Travelling-Salesman-Problem, eine klassische Optimierungsherausforderung, erörterte. Im modernen supply chain management bewältigen Softwarelösungen solche komplexen Probleme, indem sie Logistikteams vorgegebene Routen und Zeitpläne bereitstellen. Diese Arbeitsteilung ermöglicht effizientere und effektivere Abläufe, da sich das Logistikpersonal auf die Ausführung konzentriert, während supply chain Fachkräfte die analytischen und entscheidungsbezogenen Aspekte übernehmen.
Das Gespräch berührte auch die Rolle von Software in der dynamischen Entscheidungsfindung. Joannes hob hervor, wie Echtzeit-Tools wie Waze alternative Routen basierend auf den aktuellen Verkehrsbedingungen vorschlagen können und damit die automatisierte Entscheidungsfindung veranschaulichen, die das moderne supply chain management kennzeichnet. Diese Fähigkeit stellt sicher, dass die Abläufe flexibel und reaktionsschnell bleiben, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Ineffizienzen verringert wird.
Zusammenfassend unterstrich die Diskussion die Bedeutung, zwischen supply chain und Logistik zu unterscheiden, insbesondere in einer Ära zunehmender Automatisierung. Während es in der Logistik um die Ausführung von Entscheidungen geht, umfasst supply chain management die komplexen, oft automatisierten Prozesse, die diese Entscheidungen generieren. Diese Trennung ermöglicht es Unternehmen, spezialisierte Fähigkeiten und Technologien zu nutzen, was letztlich zu effizienteren und effektiveren Abläufen führt.
Vollständiges Transkript
Conor Doherty: Willkommen zurück bei Lokad. Heute spreche ich mit dem Gründer und CEO von Lokad, Joannes Vermorel, über die entscheidenden Unterschiede zwischen supply chain und Logistik. Wie Sie hören werden, ist dies ein sehr wichtiger Punkt für Unternehmen, insbesondere da die Welt in Richtung zunehmender Automatisierung geht. Und wie immer, wenn Ihnen gefällt, was wir bei Lokad tun, abonnieren Sie doch den YouTube-Kanal und folgen Sie uns auf LinkedIn. In diesem Sinne lade ich Sie höflich ein, sich zurückzulehnen, zu entspannen und das Gespräch zu genießen.
So, Joannes, willkommen im neuen Studio, der Black Lodge. Wie fühlst du dich?
Joannes Vermorel: Es ist wirklich schön. Ein interessanter Fakt für das Publikum ist, dass es das erste Mal ist, dass wir nicht tatsächlich in der Küche sitzen, direkt vor ein paar Geräten wie etwa zwei Kühlschränken, einer Reihe von Mikrowellen und so weiter. Also, genau, zum ersten Mal haben wir unseren eigenen privaten Raum. Das ist wirklich schön.
Conor Doherty: Das ist eigentlich ziemlich amüsant. Wenn man daran denkt, im Sinne kleiner Ostereier, wenn man auf die vergangenen sieben Jahre zurückblickt, hat es einige hitzige Auseinandersetzungen zwischen dir und einigen Gästen gegeben. Der Kontext ist, dass direkt hinter der Kamera Leute ihr Mittagessen zubereiten, Kaffee machen usw.
Jedenfalls, das Studio ist noch nicht fertig, aber wir können das nicht den wichtigen Geschäften im Wege stehen lassen, was mich zu unserem heutigen Thema führt: supply chain ist nicht gleich Logistik. Also, Joannes, aus der Vogelperspektive: Warum sind wir hier?
Joannes Vermorel: Die Terminologie in diesem Bereich ist ziemlich kompliziert. Tatsache ist, dass das, was die Leute bis wahrscheinlich in den 1970er Jahren als Logistik bezeichnet haben, jetzt als supply chain bezeichnet wird. Es gab also eine allmähliche Entwicklung der Bedeutungen der Begriffe. Wir sahen, wie Logistik als militärischer Begriff im 19. Jahrhundert entstand, und es war eigentlich ein französisches Wort, das sich auf die Spezialität der LOI bezieht. Das war buchstäblich ein militärischer Begriff, und damals bestand das Problem darin, Unterkünfte für die Truppen zu finden.
Es wurde von zwei Generälen, einem Franzosen und einem Schweizer, theoretisiert, und sie entwickelten die Idee, Truppenbewegungen zu organisieren und sich um Unterkünfte, die Versorgung mit Lebensmitteln usw. zu kümmern. Das war im Grunde genommen der Anfang groß angelegter Organisation, der Synchronisierung großer Organisationen. Spulen wir eineinhalb Jahrhunderte vor, so war das im Grunde genommen Logistik. Danach entstand das Feld der Operationsforschung, das meiner Meinung nach nach dem Zweiten Weltkrieg sehr wichtig wurde. Daraus gingen supply chain und Logistik hervor, die unterschiedliche Wege einschlugen.
Wenn man also fragt, was diese Begriffe bedeuten, kommt es wirklich darauf an, an welches Jahrzehnt man denkt. Heutzutage, wenn ich es zusammenfassen müsste, ist supply chain die Kunst der Entscheidungsfindung. Es geht also darum, Entscheidungen zu treffen, während Logistik im Wesentlichen die Umsetzung dieser Entscheidungen bedeutet. Es gibt eine wirkliche Aufteilung: supply chain befasst sich mit Angestellten und Entscheidungsprozessen, während sich die Logistik weitgehend an Arbeiter richtet und dafür sorgt, dass nach der gefassten Entscheidung etwas geschieht.
Conor Doherty: Historisch wurden supply chain und Logistik zumindest bis vor kurzem mehr oder weniger synonym behandelt. Was führte also zu dieser Divergenz, wie du sagtest, wobei sich supply chain mehr auf Angestellte und Logistik auf Arbeiter konzentriert?
Joannes Vermorel: Es war in erster Linie das Aufkommen von Software. Bis, würde ich sagen, in den späten 70ern war die einzige Instanz, die irgendeine Art von Entscheidung treffen konnte, ein Mensch. Das war der Vorgesetzte, der die Leute beaufsichtigte, die die Arbeit machten, und der auch die Entscheidungen traf. Also, bis in die 70er Jahre machte die Vorstellung, die beiden zu trennen, nicht wirklich Sinn. Aber sobald man Schichten von Software einführte, wurde die Trennung immer offensichtlicher.
Zunächst ist die Komplexität enorm gewachsen. Seit den späten 70ern haben sich die Anzahl der Produktreferenzen, Varianten und alles andere wahrscheinlich um den Faktor 100 vervielfacht, schätze ich. Die Situation ist weitaus komplexer als noch vor 50 Jahren. Nochmals, das ist wirklich die Software, die das möglich macht. Wir haben jetzt Lagerhallen, die bis zu 100.000 verschiedene Artikel enthalten können. Das ist eine viel größere Komplexität, als es früher der Fall war.
Infolgedessen wurde der Umgang mit der Komplexität und den Entscheidungsprozessen zu einer eigenen Fähigkeit, die sehr analytisch und datenorientiert ist, bei der Menschen Instrumente verwenden, selbst wenn das Instrument so einfach ist wie, sagen wir, eine Excel-Tabelle. Eine Excel-Tabelle ermöglicht den Umgang mit Tausenden von Produkten und erfordert ebenfalls spezielle Fähigkeiten.
Deshalb gab es eine Divergenz zwischen den analytischen Fähigkeiten, die wir heute als supply chain bezeichnen und die Prognosen, Festlegung von Lagerbestandsparametern und dergleichen umfassen, und der reinen Ausführung. Reine Fähigkeiten beziehen sich auf die physische Umsetzung, etwa das Management der Lkw-Fahrer, die pünktlich sein müssen, sicherzustellen, dass niemand betrunken ist, dass alle sicher fahren usw. Die beiden Bereiche gingen also, würde ich sagen, wirklich unterschiedliche Wege.
Conor Doherty: Stimmt. Allerdings, wenn man ausschließlich im Logistikbereich tätig ist, verwendet man ja auch Software, es müssen trotzdem Entscheidungen getroffen werden. Könntest du also ein wenig auf diese Unterscheidung eingehen?
Joannes Vermorel: Wenn man sich zum Beispiel die Logistik anschaut und die Route, der die Lkw folgen würden, auch wenn einige Unternehmen dies immer noch als Funktion der Logistik ansehen, sehe ich das als eine Funktion von supply chain. Schauen Sie, der Logistikdirektor, die Person, die die Lkw-Fahrer überwacht, die darauf achtet, dass die Lkw selbst in gutem Zustand sind, dass sie sicher sind usw., erhält ein Stück Software, das ihm die Route vorgibt, der er folgen muss, und das war’s.
Sie sehen, es ist nicht vom Logistikdirektor zu erwarten, dass er eine gewisse Verfeinerung des Routenoptimierungsalgorithmus vorschlägt. Fakt ist, wie gesagt, dass Logistik die für sie generierten Entscheidungen umsetzt, und damit fällt die Generierung dieser Entscheidungen in den Bereich von supply chain. Die Ausführung liegt dann im Bereich der Logistik. Also ja, es gibt Entscheidungen, aber ich würde sagen, dass der Logistikdirektor nicht die Fäden in der algorithmischen Optimierung zieht, die in die Festlegung der Route einfließt. Wenn diese Route ineffektiv ist, würden sie wahrscheinlich eine andere Partei beauftragen, sich darum zu kümmern; sie würden es nicht selbst in die Hand nehmen.
Conor Doherty: Das erinnert mich an eine Diskussion, die wir vor nicht allzu langer Zeit mit, glaube ich, Meinolf Sellmann hatten, in der wir über das Travelling-Salesman-Problem sprachen. Um das ganz konkret zu machen: Wenn es darum geht, Routen zu optimieren, überlasse ich es dir, das Travelling-Salesman-Problem besser zu erklären als mir. Kannst du die supply chain Entscheidungen dort abgrenzen, wo sie enden und die Logistik die Umsetzung übernimmt?
Joannes Vermorel: Also, die Logistik übernimmt die Entscheidungen nicht. Es gibt keine Entscheidungen, die seitens der Logistik getroffen werden müssen. Die Entscheidungen sind bereits getroffen; es geht rein um die Ausführung. Das ist eine moderne Sichtweise. Vor fünfzig Jahren hätte man ein solches Problem nicht analysiert. Aus logistiktechnischer Sicht haben Sie bereits ein Softwareprogramm, das Ihnen von einem Drittanbieter zur Verfügung gestellt wird und das Ihnen die Routen vorgibt. Das ist gegeben. Ebenso ist vorgegeben, was in die Lkw geladen werden soll, und es obliegt diesem Drittanbieter, sicherzustellen, dass, wenn sie vorschlagen, etwas in den Lkw zu laden, es passt. Es liegt auch in der Verantwortung dieser Drittanbieter – es kann mehrere geben –, dass, wenn sie Ihnen eine Route vorgeben, diese korrekt ist und der vorgeschlagene Zeitrahmen ebenfalls realisierbar ist, usw.
Sie sehen, die Perspektive wäre, dass supply chain sich mit allen Entscheidungen befasst, von kurzfristigen Entscheidungen wie der nächsten Route bis hin zu langfristigen Entscheidungen wie Kapazitätsprognosen für die nächsten fünf Jahre. Es ist einfach eine Frage des Zeithorizonts. Aber all das, von der kurzfristigen bis zur langfristigen Planung, sind rein analytische Prozesse. Das ist also etwas, das in einem Softwareprogramm geschehen kann, unabhängig von der tatsächlichen Ausführung. Natürlich müssen die Modelle und Berechnungen den realen Gegebenheiten angemessen sein, aber dennoch, es ist wirklich die Entscheidungsebene, und die Logistik ist wirklich die Umsetzungsebene. Man erhält eine Route, und nun muss ein Fahrer vorhanden sein, der geeignet ist, den Lkw zu fahren und die Route anzutreten.
Das Gleiche gilt für die Intra-Logistik innerhalb einer Anlage. Und wenn man diese Trennung betrachtet, ist heutzutage die bedeutsamere Unterscheidung höchstwahrscheinlich Supply Chain versus Operations. Operations umfassen die Person, die alle blue-collar Jobs des Unternehmens beaufsichtigt. Logistik ist eine Art dieser Jobs, aber es gibt auch andere, wie Produktionsmitarbeiter, die Maschinen an einem festen Arbeitsplatz bedienen, anstatt Dinge herumzubewegen.
Conor Doherty: Ich möchte nicht zu weit vorausdenken, aber du hast mir einen schönen Übergang für einen Punkt gegeben, auf den ich besonders eingehen möchte. Du hast über die physischen Einschränkungen gesprochen. Also hast du eine Route, und die Logistik stellt sicher, dass der Fahrer anwesend ist oder den Fahrer auswählt, der diesen Schritt ausführen wird. Das klingt ähnlich wie das, was Unternehmen wie Lokad in Bezug auf Terminplanung tun. Man nimmt Teile, Werkzeuge und Personen und entscheidet beispielsweise, dieses Teil dort drüben mit diesem Werkzeug zu platzieren und Joannes damit zu beauftragen, weil er die richtige Akkreditierung, Fähigkeiten und Verfügbarkeit besitzt. All das ist supply chain Entscheidungsfindung, die wir bereitstellen.
Joannes Vermorel: Ja.
Conor Doherty: Also, wo passt die Logistik in das Ganze? Denn es klingt, als hätte die Supply Chain alles übernommen.
Joannes Vermorel: Nein. Siehst du, wenn wir in die Zeit vor der Software zurückgehen, war die einzige Person, die diese Entscheidungen treffen konnte, der Vor-Ort-Aufseher, der nah bei der Person war, die die Entscheidung ausführte. In dieser Situation konntest du die Verantwortung nicht aufteilen. Die Person, die die Lkw-Fahrer beaufsichtigte, traf gleichzeitig alle Entscheidungen. Nur weil wir jetzt vernetzte Software haben, können wir Entscheidungen verteilen.
Deine supply chain kann über viele Standorte verteilt sein, aber Ebenen von Software verbinden alles miteinander. Die Geographie wird irrelevant, da die Lichtgeschwindigkeit schnell genug ist, um Informationen fast augenblicklich zu übertragen. Mit vernetzter Software kannst du die Überwachung der Aufgabenausführung von der Entscheidungsfindung entkoppeln. Die supply chain trifft die Entscheidungen, einschließlich aller planungsbezogenen Angelegenheiten. Ob deine Lkw-Fahrer zu welcher Uhrzeit ankommen, wie viele du benötigst, was du in die Lkw laden sollst oder ob du spezielle Ausrüstung brauchst – all das gehört zur supply chain.
Was nicht zur supply chain gehört, ist sicherzustellen, dass sich die Menschen nicht mit Gabelstaplern verletzen, dass die Ausrüstung sachgemäß genutzt wird, dass die Mitarbeiter nicht krank sind und dass die Stimmung gut ist. Dies sind prozessorientierte Aufgaben, keine Entscheidungen. Zum Beispiel ist das Tempolimit eines Gabelstaplers in einem Lager eine einmal getroffene ingenieurtechnische Entscheidung. Es wird sich während des Betriebs des Lagers nicht ändern. Das fällt in den Bereich der Logistik, aber ich würde das nicht als Entscheidung bezeichnen. Es ist einfach ein etablierter Prozess, der keine fortlaufende Entscheidungsfindung erfordert.
Conor Doherty: Um das zusammenzufassen: Die supply chain unterliegt großer Ungewissheit. Ist deine Auffassung, dass dies bei der Logistik nicht der Fall ist?
Joannes Vermorel: Ja, insofern als man sagt: “Oh, aber es gibt so viel Ungewissheit, und die Dinge variieren so sehr.” Ja, die Bedingungen variieren, und die an dich herangetragene Planung variiert. Allerdings ändert sich die Art und Weise, wie du ausführen sollst, nicht. Wie man einen Lkw sicher fährt, hängt nicht von der Lieferung ab. Es gibt Sicherheitsvorschriften, wie Tempolimits und Bremsregeln, die unverändert bleiben. Diese Betriebsprozesse sind immer gleich, unabhängig vom Tagesplan.
Was spezialisierte Fähigkeiten und dergleichen erfordert, aber ich schweife ab. Der Punkt ist: Die Herausforderung in der Logistik besteht darin, jederzeit die vollständige Einhaltung deiner Richtlinien sicherzustellen. Das ist die Hauptaufgabe – und das ist sehr schwierig. Die Herausforderung in der supply chain besteht darin, gute Entscheidungen zu treffen, die angemessen sind, obwohl sich alles ständig ändert. Das sind sehr unterschiedliche Perspektiven.
Conor Doherty: Das macht Sinn, wie du es mir beschreibst, aber ich bin neugierig, wie radikal sich deine Position hier von der gängigen Auffassung der supply chain- und Logistik-Entscheidungsprozesse unterscheidet?
Joannes Vermorel: Ich denke, dass Unternehmen in den letzten zwei Jahrzehnten allmählich zu diesem Verständnis konvergiert haben. Der Prozess war sehr empirisch. Unternehmen erkannten, dass mit der wachsenden Bedeutung der supply chain eine zunehmende Anzahl von Softwaretools einherging. Sogar Tabellenkalkulationen werden genutzt, um Daten aus vielen Systemen zu extrahieren. Selbst wenn man grobe Analysen mit Tabellenkalkulationen durchführt, hat man dennoch eine Menge an Instrumenten zur Verfügung.
Die Realität ist, dass wenn ein Logistikdirektor viel Zeit in Lagern verbringt, er möglicherweise nicht die Fähigkeiten entwickelt, all diese Daten zu verarbeiten und analytische Fähigkeiten zu entwickeln. Unternehmen erkannten empirisch, dass sie Personen benötigten, die sich stärker auf Analytik konzentrieren. Umgekehrt hatten diejenigen, die Analysen durchführten, oft sehr wenige Mitarbeiter zu führen, insbesondere im Bereich der blue-collar Arbeiter, was eine völlig andere Fähigkeit ist, als white-collar Mitarbeiter in einem sauberen, sicheren Büro zu führen.
Unternehmen haben allmählich das Management der blue-collar Bereiche unter den Logistikdirektoren und das Management der white-collar Bereiche unter den supply chain Direktoren getrennt. Dennoch herrscht in Unternehmen, die die analytischen Aufgaben nicht vollständig aus dem Aufgabenbereich des Logistikdirektors entfernt haben, weiterhin Verwirrung, da sie mit Analytik betraut werden, für die sie nicht geeignet sind. Stattdessen sollten alle analytischen Entscheidungen – von kurzfristigen bis hin zu langfristigen – unter dem supply chain Direktor liegen. Das umfasst alles von langfristigen Zielsetzungen bis zu Echtzeitentscheidungen, wie sie in Millisekunden getroffen werden, wenn Roboter in einem automatisierten Lager gesteuert werden.
Conor Doherty: Du hast die Digitalisierung und die erforderlichen Softwarekenntnisse angesprochen. Was wäre der Unterschied zwischen einem supply chain Direktor und einem Logistikdirektor in Bezug auf Computerkenntnisse?
Joannes Vermorel: Meiner Meinung nach kann ein Logistikdirektor nahezu nichts über Computersysteme wissen. Er muss lediglich tüchtig genug sein, um die Planung und andere grundlegende Leistungsindicators zu lesen. Aber es wird nicht erwartet, dass er programmiert oder etwas Komplexeres als einfache Prozentwerte zur Überwachung der Teamleistung handhabt.
Im Gegensatz dazu bekleidet ein supply chain Direktor eine hochanalytische Position. Zwar ist es noch möglich, dass jemand ohne Programmierkenntnisse diese Rolle ausübt, aber ich bin der Meinung, dass in Zukunft Programmieren eine Grundvoraussetzung sein wird. Wenn du nicht triviale Analysen durchführen und Zahlen analysieren willst, musst du wissen, wie man programmiert.
Conor Doherty: Gibt es Beispiele von Unternehmen, die die von dir beschriebene Unterscheidung nicht umgesetzt haben? Oder Unternehmen, die supply chain und Logistik als synonym beziehungsweise als eine Einheit behandeln?
Joannes Vermorel: Ja, das kommt noch häufig vor, wenn wir mit Interessenten sprechen. Einige altmodische Unternehmen verwenden immer noch den Begriff “Logistik”, wenn der Logistikdirektor im Grunde de facto ein supply chain Direktor ist. Das Problem ist, dass diese Person mit widersprüchlichen Aufgaben betraut wird – einerseits die Führung von blue-collar Teams und andererseits die Verfeinerung von Prognosen, was zu anspruchsvoll ist.
In anderen Fällen könnten Logistikdirektoren ihren Titel auf LinkedIn in supply chain Direktor ändern, doch ihre Fähigkeiten bleiben unpassend. Viele Unternehmen haben mittlerweile sowohl einen Logistikdirektor als auch einen supply chain Direktor, aber sie haben die Verantwortlichkeiten nicht vollständig umstrukturiert. Einige kurzfristige Entscheidungen, wie die Routenoptimierung, verbleiben beim Logistikdirektor, obwohl sie von softwareerfahrenen Teams in der supply chain übernommen werden sollten.
Meiner Ansicht nach besteht der richtige Weg, ein Unternehmen zu organisieren, darin, Fähigkeiten zusammenzufassen, die sinnvoll zusammenpassen. Die supply chain Entscheidungsfindung erfordert Menschen, die sehr versiert im Umgang mit Software sind, während es bei der Logistik mehr darum geht, Menschen zu managen. Das sind sehr unterschiedliche Denkweisen.
Conor Doherty: Wenn wir über supply chain Optimierung sprechen, beruht ein Großteil davon – zumindest bei Lokad – auf Automatisierung. Wenn du dieses Konzept annimmst, gibt es theoretisch ein oberes Limit dafür, wie sehr du die supply chain Entscheidungsfindung optimieren kannst, aber dieses Limit ist sehr hoch, weil Automatisierung manuelle Prozesse eliminiert. Andererseits ist Logistik, wie du gesagt hast, fast ausschließlich ein physisches Geschäft. Inwieweit kannst du Logistik im Vergleich zur supply chain Optimierung finanziell optimieren?
Joannes Vermorel: Die Mechanisierung der blue-collar Arbeit läuft seit zwei, vielleicht drei Jahrhunderten, aber sie schreitet viel langsamer voran als die Fortschritte in der Software. Im letzten Jahrzehnt sind Lagerhallen zunehmend robotisiert worden, doch es ist ein langsamer Prozess. Es begann mit Lagern, die eine begrenzte Vielfalt an kleinen Produkten behandelten, weil diese leichter zu automatisieren waren, sowie mit unangenehmen Umgebungen wie der Tiefkühlkostlagerung, wo niemand den ganzen Tag bei minus 20°C arbeiten möchte.
Dieser Prozess wird voraussichtlich 40 Jahre von Anfang bis Ende dauern, mit dem Beginn etwa in den frühen 2000er Jahren. Die Automatisierung von Lkw-Fahrern ist ein weiterer Bereich, der noch nicht richtig begonnen hat, aber es wird geschehen. Meiner Vermutung nach wird die groß angelegte Automatisierung des Lkw-Fahrens noch vor Ende dieses Jahrzehnts beginnen, aber es wird weitere zwei oder drei Jahrzehnte dauern, bis sie abgeschlossen ist, aufgrund der damit verbundenen Komplexität. Man kann den Fahrer entfernen, aber man benötigt immer noch jemanden, der den Lkw belädt und entlädt.
Das ist ein Problem, das wahrscheinlich gelöst werden kann, da es irgendwann Systeme geben wird, die das Beladen und Entladen der Lkws automatisieren. Wie du siehst, geschieht Ähnliches in Fabriken. Die Dinge, die leicht zu automatisieren waren, wurden schon vor Jahrzehnten automatisiert. Was als manuelle Aufgaben übrig bleibt, sind die Dinge, die sehr schwer zu automatisieren sind. So siehst du, das ist die Situation. Daher denke ich, dass das Ziel auf der Logistikseite weiterhin darin besteht, alles zu automatisieren, und der Prozess wird wahrscheinlich für den Großteil des 21. Jahrhunderts andauern. Er ist noch im Gange, aber das Tempo ist festgelegt, und die Leute erwarten es. Es wird in absehbarer Zukunft um einige Prozent pro Jahr weiter voranschreiten.
Also würde ich sagen, das ist eine Selbstverständlichkeit, und die Leute erwarten das. Es gibt keine große Überraschung, und erneut – es läuft seit sehr langer Zeit stetig. Niemand ist mehr überrascht, wenn etwas automatisiert wird. Alles wird allmählich automatisiert, und manchmal wird beispielsweise ein Lager durch ein neues ersetzt, sodass man zehnmal weniger Bediener benötigt. Aber im Großen und Ganzen ist der Prozess langsam und stetig.
Was die Softwareseite betrifft, die einen größeren Einfluss auf die supply chain Entscheidungen hat, denke ich, dass die Situation ganz anders ist. Im Gegensatz zum physischen Bereich ist es vielmehr eine Frage der Technologie als eine Frage der anfänglichen Kapitalinvestition. Einer der Gründe, warum nicht alle Lagerhallen sofort robotisiert werden, liegt darin, dass diese Aktivität extrem kapitalintensiv ist. Ich meine, wir sprechen von Hunderten Millionen Euro, um ein großes Lager vollständig zu automatisieren.
Conor Doherty: Du hast mir außer Kamera ein Beispiel über Air France erwähnt, das mit dem “one roof” zu tun hatte.
Joannes Vermorel: Ja, zum Beispiel hat Air France Industries eine One-Roof-Initiative, bei der im Wesentlichen zwei große Gebäude verbunden werden sollen, um sicherzustellen, dass all ihre MRO-Aktivitäten in einer großen Einheit durchgeführt werden können. Ein einziges Dach vereinfacht alles, da dies bedeutet, dass Teile niemals der Außenwelt ausgesetzt sind – sie kühlen nicht aus, verkleben sich, fallen herunter oder Ähnliches.
Conor Doherty: Ja, dazu kommen noch Unmengen an Prozessen. Sobald ein Teil deine Anlage verlässt, muss es unter sehr strengen Kriterien wieder zugelassen werden. Das verkompliziert alles. Es ist einfacher.
Joannes Vermorel: Aber ja, wenn du in die Verbindung von zwei bereits sehr großen Gebäuden investieren und etwas wie ein 200-Millionen-Euro-Dach hinzufügen möchtest, sprechen wir von Investitionen in Höhe von mehreren zehn Millionen Euro, nur um das zu realisieren. Die Dinge brauchen viel Zeit, und Unternehmen – auch wenn sie dazu geneigt sind – müssen sich aufgrund ihrer Ressourcen zurückhalten. Die meisten unserer Kunden in der Luft- und Raumfahrt investieren heutzutage allmählich in automatisierte Lagerhallen, aber es dauert, weil es sehr teuer ist.
Im Gegensatz zu, sagen wir, Amazon, ist die Rendite nicht so spektakulär wie bei einem E-Commerce-Geschäft wie Amazon. Also dauert es. In der Software ist es so, dass solange die Technologie nicht vorhanden ist, die Menschen Schwierigkeiten haben, überhaupt zu automatisieren. Sobald sie vorhanden ist, kann die Einführung viel schneller erfolgen, da nicht so viel Investition nötig ist. Ja, es gibt Investitionen, aber diese sind unbedeutend im Vergleich zu dem, was im physischen Bereich getan werden muss.
Conor Doherty: Ja, das liegt schon eine Weile zurück. Es war letztes Jahr. Ich kann mich nicht erinnern, über welchen Artikel wir sprachen, aber wir haben den Unterschied zwischen Automatisierung in der Software und wie schnell und rasch das erfolgen kann, sobald die Technologie vorhanden ist, diskutiert. Wenn es softwarebasiert ist, kann es sich schnell verbreiten im Vergleich dazu, einfach einen robotischen Arm zu haben, der die Geschicklichkeit einer menschlichen Hand nachbilden kann. Das ist immer noch schwierig, wenn nicht sogar noch nicht entdeckt. Die Leute haben ein falsches Bild von KI-Automatisierung – sie ist überall. In bestimmten Sektoren ja, und in sehr spezifischen Bereichen ja. Aber die Fähigkeit, flink zu beladen, zu entladen, Knoten zu binden und dergleichen, ist noch nicht da und wird es laut deiner Aussage wahrscheinlich noch eine ganze Weile nicht.
Joannes Vermorel: Ja, wenn du Objekte manipulieren möchtest, haben wir bereits Unmengen an Technologien, aber sie alle haben ihre Einschränkungen. Es gibt Systeme, die extrem schnell und präzise sind, aber sie sind nicht anpassungsfähig. Das Teil muss also exakt in der richtigen Ausgangsposition sein. Das ist es, was man in der Automobilindustrie hat – Roboterarme, die extrem schnell und präzise sind, aber nicht intelligent. Der Input des Roboters muss perfekt platziert werden.
Dann gibt es Systeme, die mit Unsicherheiten umgehen können, aber sie sind langsam und nicht sehr robust. Das alles schreitet allmählich voran, aber wenn man es in Zahlen fasst, sind Menschen immer noch günstiger. Jedes Jahr erweitert sich das Spektrum der Operationen, in denen Maschinen kostengünstiger sind. Genau das habe ich beschrieben, wenn ich von der allmählichen Mechanisierung der blue-collar Arbeit sprach. Der Prozess ist noch im Gange.
Zum Beispiel verliert Frankreich jedes Jahr etwa 1% seiner Landwirte, und gleichzeitig wächst die Lebensmittelproduktion in Frankreich um etwa 1% pro Jahr. So haben wir jährlich 1% weniger Menschen, produzieren 1% mehr und das auf 1% weniger Fläche. Betrachtet man das über ein Jahrhundert, ist das ein enormer Fortschritt – aber er ist langsam und stetig, und niemand erwartet einen Durchbruch von großem Ausmaß.
Software ist ganz anders, und ja, Innovationen können – würde ich sagen – viel schneller proliferieren, weil der Investitionsaufwand viel geringer ist.
Conor Doherty: Wenn wir von Investitionen im Hinblick auf die Ermittlung der Kapitalrendite sprechen, können Sie, wenn Sie in Ihre supply chain Entscheidungssoftware investieren, bestimmte finanzielle Kennzahlen nutzen, um festzustellen, ob dies einen positiven Einfluss hat oder nicht. Wenn Logistik ein rein oder zumindest überwiegend physisches Unternehmen ist, wie messen Sie dann den Einfluss? Verwenden Sie dieselben Kennzahlen? Nutzen Sie die finanzielle Kapitalrendite für Logistik und für supply chain, um die beiden zu vergleichen? Also, Logistik ist… wie wissen Sie, dass es besser wird? Entschuldigen Sie, lassen Sie mich umformulieren. Wie wissen Sie, dass es besser wird?
Joannes Vermorel: Ja, wie wissen Sie, dass es besser wird? Also, bei der Logistik ist die Idee, dass Ihnen eine Mission anvertraut wird, und es ist nicht akzeptabel, die Missionen auf eine Weise zu erfüllen, die Menschen gefährden würde. Das kommt nicht in Frage. Sie haben also eine Mission, die mit voller Einhaltung von dem, was als Vernunft gelten würde, ausgeführt werden muss. Und jetzt ist es nur eine Frage der Kosten. Können Sie es günstiger machen? Das war’s.
Wenn jemand ein Produkt online bestellt, stellt sich die Frage, wie viel es Sie kostet, dieses Produkt von Ihrem Lager aus zu versenden und es innerhalb dieses Zeitrahmens an der Haustür des Kunden zustellen zu lassen? Also, der Fortschritt in der Logistik besteht wirklich darin, Kosten durch Automatisierung zu senken. Das ist es.
Bei supply chain hingegen ist die Fragestellung viel offener, denn supply chain ist, wie gesagt, keine… es ist eine sehr unbeschränkte Herausforderung. Es gibt keine obere Grenze dafür, wie sehr Sie Ihre Entscheidungen verbessern können. Das habe ich bereits erwähnt. Es ist ein völlig anderes Spiel im Sinne dessen, wie viele Varianten Sie beispielsweise einführen sollten. Das wäre eine supply chain Frage.
Wissen Sie, Sie haben ein Produkt, Sie können mehr Varianten anbieten, um mehr Menschen zufriedenzustellen, aber gibt es eine Grenze für die Anzahl der Varianten? Nun, jede Variante, die Sie einführen, erzeugt zusätzlichen Aufwand, und es gibt abnehmende Erträge, weshalb ein Gleichgewicht gefunden werden muss. Aber die Menge an Fragen, die gestellt werden können – wie zum Beispiel die Preise, ob Sie sie erhöhen oder senken sollten usw. – ist grenzenlos. Ich behaupte nicht, dass es kein absolutes Limit dafür gibt, was Sie von besseren supply chain Entscheidungen erwarten können, aber es gibt keinen klaren Rahmen dafür, wie weit Sie gehen können.
Und die Fragestellungen sind viel unbeschränkter. Grundsätzlich können Sie anfangen, Dinge in Betracht zu ziehen, die Sie zuvor nicht bedacht haben – mehr Lieferanten, mehr Alternativen, mehr Optionen, mehr Preismodelle und vieles mehr. Es gibt keine klare Grenze. Noch einmal, im Bereich Logistik sind die Missionen, die Ihnen vorgegeben werden, viel enger gefasst und abgeschlossen. Wenn das Ziel darin besteht, ein Stück von Punkt A nach Punkt B zu transportieren, dann ist das alles. Sie können es kostengünstig durchführen.
Aber letztlich gehört es, im Rahmen des Logistikspiels, nicht dazu, die Strategie des Unternehmens komplett zu ändern oder beispielsweise die Art und Weise, wie Sie Ihre Waren an Ihre Kunden liefern, grundlegend zu überdenken. Ein Beispiel dafür wäre, nehmen wir an, Sie besitzen ein Mode-Einzelhandelsgeschäft. Also, Sie haben einen Fashion-Store. Das könnten Sie zum Beispiel als eine Angelegenheit der supply chain betrachten.
Stellen Sie sich vor, wenn jemand, anstatt die letzte Einheit des Geschäfts zu kaufen, einen Rabatt erhält und der Artikel ihm über den klassischen E-Commerce zugesendet wird. Also, stellen Sie sich vor, jemand besucht das Geschäft, aber wenn diese Person dabei ist, die letzte für einen bestimmten Artikel oder eine bestimmte Größe verfügbare Einheit mitzunehmen, bekommt sie stattdessen einen Rabatt, damit diese Einheit ihr zugesandt wird.
Conor Doherty: Warum würden Sie das tun?
Joannes Vermorel: Nun, das könnten Sie…
Conor Doherty: Sieht das nicht wie ein Fehlbestand aus?
Joannes Vermorel: Ja, genau. Das wäre also eine Möglichkeit, den Fehlbestand abzumildern und gleichzeitig das Sortiment potenziell zu vergrößern, da Sie es sich leisten könnten, viel weniger Einheiten vorzuhalten. Sehen Sie, das wäre die Art von Sache, die supply chain erkunden könnte. Aber aus Sicht der Logistik ist dies nicht das Spiel, das gespielt wird. Die Entscheidungen wurden bereits getroffen. Es geht darum, das Gegebene umzusetzen.
Conor Doherty: Mir gefiel das theoretische Beispiel, das Sie gaben, und es hat mich tatsächlich daran erinnert… Ich habe es mir gerade aufgeschrieben, während Sie sprachen. Ich glaube, Sie haben es in einer Ihrer Vorlesungen erwähnt, oder vielleicht habe ich es von einem Supply Chain Scientist gehört. Es war ein Beispiel von einem Luft- und Raumfahrtkunden, wie sie ihre täglichen Empfehlungen erhielten, sozusagen: Kauf dies, kauf das. Ich vereinfache es mal – es hieß, kauf diese zwei Triebwerke. Es war nicht ganz so enorm, sondern einfach: Kauf diese zwei Teile.
Und es wurde als eine falsche Entscheidung markiert. Warum sollten wir das tun? Wir brauchen sie nicht. Und der Algorithmus hatte diese Entscheidung getroffen, weil der Preis, diese Triebwerke neu zu kaufen, unter einen bestimmten Punkt gefallen war, was es wirtschaftlich lohnenswert machte, sie zu behalten, um sie später weiterzuverkaufen. Also, die Entscheidung beruhte nicht auf einem Bedarf.
Joannes Vermorel: Ja, es war eine finanzielle Gelegenheit.
Conor Doherty: Ja.
Joannes Vermorel: Und genau das passiert, wenn Flugzeuge demontiert werden. Man kann einige zusätzliche Teile oder Tonnen von Ersatzteilen haben, die den Markt überschwemmen, und vorübergehend werden Fehler von Ihren Kollegen gemacht. Etwas, das eigentlich zu einem Preis von beispielsweise 100 verkauft werden sollte, wird zu einem Preis von 30 verkauft, und das ist ein Zufall. Also nutzen Sie die Gelegenheit, weil Sie sofort einen Gewinn erzielen.
Also, ja, es ist grenzenlos. Eine offene supply chain ist ein sehr offener Job. Das ist auch der Grund, warum es beispielsweise, wenn wir auf den Unterschied zwischen einem director of logistics und einem director of supply chain zurückkommen, Qualifikatoren gibt, wenn man an Mitarbeiter denkt, die eigentlich nicht zutreffen.
Zum Beispiel Exzellenz. In der Welt der Logistik ist Exzellenz klar definiert. Sie möchten vollständig konform mit Ihrem Prozess sein. Wenn Sie das tun, haben Sie das Spiel gewonnen. Sie sind exzellent. Das war’s. Aber in der Welt der supply chain ist Exzellenz schlecht definiert. Es ist so offen, dass man sich fragt, wie man überhaupt wissen kann, ob man dem Besten nahekommt, was möglich ist.
Deshalb machen Teams, die sich auf Exzellenz fokussieren, Sinn, wenn Sie sehr operativ mit Arbeiterinnen und Arbeitern arbeiten, denn wenn sie alles exakt nach Vorschrift tagtäglich erledigen, herzlichen Glückwunsch, Sie sind perfekt. Wir können nichts Weiteres von Ihnen erwarten. Aber in der Welt der supply chain ist das ein ganz anderes Spiel. Es macht keinen Sinn, Menschen zu gratulieren, als hätten sie Perfektion erreicht.
Ja, man kann Menschen gratulieren, kein Problem, aber da dieses Spiel völlig offen ist, ist jeder Erfolg nur ein weiterer Meilenstein für den nächsten, der noch besser sein wird. Deshalb ist es eine ganz andere Perspektive. Es macht in der Welt der supply chain keinen Sinn, beispielsweise einen Mitarbeiter des Monats zu haben.
Mitarbeiter des Monats macht nur dann Sinn, wenn es klare Zielvorgaben gibt, bei denen es möglich ist, der perfekte Mitarbeiter zu sein und alles genau so zu erledigen, wie es gefordert wird. In der supply chain, nein, das macht keinen Sinn.
Conor Doherty: In diesem Zusammenhang, so wie Sie das beschreiben, wenn ich es zusammenfassen sollte, gibt es in der Logistik ein theoretisch perfektes Spiel. Man kann das perfekte Spiel spielen, ohne Fehler, ohne Irrtümer, niemand stirbt, könnte man sagen. Aber es fällt mir auf, dass es eine inhärente Spannung zwischen dem Streben nach Exzellenz in der Logistik und dem Streben nach Exzellenz in der supply chain gibt.
Zum Beispiel gebe ich Ihnen einen Produktionsplan. Hier ist ein Produktionsplan – Sie benötigen dies, Sie benötigen das, diese Person zu dieser Zeit, gehen Sie dorthin. Und dann sagt die Logistik: Nun, tatsächlich hat diese Maschine Ausfallzeiten. Ich muss das reparieren, weil ich mein perfektes Spiel in puncto Sicherheit aufrechterhalten möchte. Wenn ich Sie mit Ihrer Produktion weitermachen lasse, was ein Mechanismus der supply chain ist, könnte das meine Sicherheitsbilanz und die Einhaltung der Protokolle in der Logistik negativ beeinflussen.
Also, gibt es da nicht einen Konflikt, bei dem das Streben nach der einen Art auf Kosten des Strebens nach der anderen geht, oder kann…
Joannes Vermorel: Nein, nicht wirklich. Ich meine, okay, die supply chain muss Entscheidungen treffen, die alle Einschränkungen der realen Welt berücksichtigen. Das ist eine enorme Herausforderung, denn zum Beispiel muss der Instandhaltungszustand der Maschinen berücksichtigt werden, und diese Informationen könnten in den Systemen fehlen und so weiter. Grundsätzlich ist es die Aufgabe der supply chain, dies zu berücksichtigen. Und wenn sie den Reparaturzustand einer Maschine nicht kennen, müssen sie Entscheidungen mit einer Art Puffer treffen, um zu berücksichtigen, dass es unvorhergesehene Zusatzkosten geben wird, und eine Planung erstellen, die von der Logistik oder anderen Teams der Arbeiter weiterhin umsetzbar ist, sobald sie allmählich diese Zusatzaufwände feststellen.
Aber sehen Sie, wir reden davon, dass der Plan umsetzbar sein muss, und das beinhaltet die Planung für Unsicherheiten. Noch einmal, das ist ganz typisch für die supply chain. Aus logistischer Sicht würden sie sagen, dass die Berechnung in ihrem Fall ganz anders ist. Zum Beispiel haben wir eine Maschine, die einmal pro Jahr ausfällt. Was würden die Kosten sein, wenn eine Maschine einmal pro Dekade ausfällt? Vielleicht lohnt es sich nicht, oder vielleicht könnten Sie eine zweite Maschine als Ersatz haben. Es könnten einige Berechnungen dabei eine Rolle spielen, aber wir sehen, dass der Entscheidungsumfang in Bezug auf die Größenordnung wesentlich geringer ist.
Und wenn Sie anfangen, ausgeklügelte Budgetzuweisungen und dergleichen zu haben, würde ich sagen, dass es wieder um supply chain geht. Wir sprechen hier von einem komplexen Entscheidungsfindungsprozess, der aus einer sehr analytischen Perspektive angegangen werden muss. Noch einmal: Wir kehren zurück zu supply chain. Die Einhaltung seitens der Logistik bestünde darin zu sagen: “Betreiben wir die Maschine so, dass sie nicht vorzeitig ausfällt?” Und wenn sie das tun, halten sie sich daran und haben ihre Aufgabe hervorragend erfüllt.
Conor Doherty: Es ist reiner Zufall, denn ich habe das kürzlich gelesen für etwas anderes, woran ich geschrieben habe. Daher bin ich ein wenig mit den tatsächlichen Kosten von Ausfallzeiten in bestimmten Sektoren vertraut. Es gab einen Bericht von Siemens namens The True Cost of Downtime aus dem letzten Jahr, der je nach Branche die Kosten von Ausfallzeiten schätzte. Auf der einen Seite hatten Sie Mode oder FMCG, wo die Kosten etwa 39.000 Dollar pro Stunde betrugen. Am oberen Ende dieses Spektrums lag es im Automobilbereich bei über 2 Millionen Dollar pro Stunde, wenn es unvorhergesehene Ausfallzeiten gab.
Und weil alles voneinander abhängig ist – wenn etwas ausfällt, beeinflusst das auch die Produktion anderswo und führt zu Kettenreaktionen. Es ist nicht isoliert. Sie haben direkte und indirekte Kosten. Wenn Sie also darüber sprechen, wie supply chain die Kosten einer Maschine, die möglicherweise ausfällt, berücksichtigen kann, wie gleichen Sie den potenziell enormen finanziellen Verlust durch unvorhergesehene Ausfallzeiten in einem optimierten Zeitplan aus, wenn Sie sich einer Situation nähern, in der es vielleicht einfach Zeit für eine Reparatur ist?
Joannes Vermorel: Der Fachbegriff ist stochastische Optimierung. Stochastische Optimierung ist einfach Optimierung unter unsicheren Bedingungen. Deshalb wird es super technisch. Und deshalb denke ich, dass wir eine analytische Position, wie einen director of supply chain, von einer nicht-analytischen Position, wie einem director of logistics, trennen müssen. Es ist bereits sehr schwierig, die Art von Datenanalysen durchzuführen, die von einem director of supply chain verlangt werden können.
Die Vorstellung, dass jemand auf der Logistikseite, der mit Arbeiterinnen und Arbeitern zu tun hat, auch so ausgeklügelte Optimierungstechniken wie die stochastische Optimierung handhaben muss, um Unsicherheiten zu berücksichtigen, ist keine vernünftige Annahme. Das bedeutet auch, dass wir eine sehr umfassende Sicht darauf benötigen, was eine Entscheidung aus der Perspektive der supply chain bedeutet. Eine Entscheidung könnte alternative Pläne für jede Ausfallsituation beinhalten. Es geht nicht nur darum: “Ich gebe Ihnen einen Plan, und damit sind Sie fertig.” Es könnte sein: “Ich habe ein System, das vom supply chain Team entwickelt wurde, und falls irgendwann etwas schiefgeht – eine Maschine fällt aus, ein Bediener ist krank, ein Teil fehlt oder es gibt einen Defekt – dann liefert es mir einen alternativen Pfad, dem ich folgen kann.” Dies ist Planungsoptimierung.
Manchmal, auch bei vorhandenem Bestand, stellen Sie sich ein Lager vor, das eine Reihe von Geschäften bedienen muss, aber im Lager ist nicht genug vorhanden, um alle zu versorgen. Der verbleibende Bestand im Lager ist zu gering, sodass Sie wissen, dass es in vielen dieser Geschäfte zu Fehlbeständen kommen wird, weil nicht genügend Inventar vorhanden ist. Dennoch müssen Sie den Bestand irgendwie aufteilen. Sollten Sie den Großteil des Bestands an ein Geschäft senden, oder ihn gleichmäßig verteilen, oder etwas anderes tun? Sie müssen Situationen berücksichtigen, die leicht fehlerhaft sind, und das ist Teil des Entscheidungsprozesses. Es geht nicht nur darum, in idealen Situationen zu entscheiden. Nein, konzeptionell haben Sie den gesamten Entscheidungsbaum alternativer Wege, die eingeschlagen werden müssen, wenn die Dinge nicht genau wie geplant verlaufen.
Conor Doherty: Darüber könnte ich zu einem späteren Zeitpunkt mit Simon Schalit, dem COO des Unternehmens, sprechen. Ich habe kürzlich mit ihm darüber gesprochen, und er erklärte mir, worüber Sie sprachen. Um einige Begriffe zu verdeutlichen: das Ressourcen-Manifest. Sie haben die Teile, die Leute, die Werkzeuge, und für jeden gegebenen Prozess an jedem gegebenen Tag stellen Sie dem Kunden eine Abfolge von Aktionen zur Verfügung. Sie benötigen dies und das zu dieser Zeit, um den gesamten Prozess abzuschließen. Das wird zum Beispiel über Nacht generiert, und dann ändert sich am folgenden Morgen etwas – Joannes, mit seinen wichtigen Zertifizierungen und Qualifikationen, ist krank. Sagen wir, es besteht eine 1%-ige Wahrscheinlichkeit, dass dies passiert. Die gesamte generierte Abfolge muss neu erstellt werden, um widerzuspiegeln, dass der ursprüngliche Zustand der Ereignisse nicht mehr der Fall ist. Vielleicht können Sie dort noch ein wenig mehr ins Detail gehen.
Joannes Vermorel: Wenn wir in die Vor-Software-Zeit zurückgehen, sieht man, dass der Grund, warum der Aufseher der Arbeiter auch der Entscheidungsträger war, darin lag, dass ständig etwas dazwischenkam und man jemanden brauchte, der von dem Plan abweichen konnte, um Entscheidungen zu treffen. Aber wenn Sie Software haben, dann kann diese Software diese Entscheidungen dynamisch in Echtzeit für Sie treffen. Genau das macht zum Beispiel die Routenoptimierung. Nehmen wir an, Sie nutzen Waze, und es informiert Sie in Echtzeit darüber, dass eine Straße gesperrt ist. Es wird eine alternative Route vorschlagen. Die getroffene Entscheidung ist die genaue Route, die Sie nehmen, und diese wird kontinuierlich anhand der neuesten Informationen über Verkehr, Straßen usw. aktualisiert.
Wenn ich sage, dass supply chain mit einem Entscheidungsfindungsprozess zu tun hat, meine ich nicht unbedingt Dinge, die statisch sind. Es wird höchstwahrscheinlich ein Stück Software sein, das Entscheidungen automatisch anhand der neuesten Situation überarbeitet. Deshalb betone ich, dass Automatisierung der Schlüssel ist – wenn es nicht vollständig automatisiert ist, bedeutet das, dass es in puncto Reaktivität, wenn man einen Menschen einschalten muss, langsam abläuft.
Conor Doherty: Wahrscheinlich mehrere Personen.
Joannes Vermorel: Ja, ich meine, wenn man jemanden konsultieren muss, sprechen wir von einer halbstündigen Reaktionszeit, falls diese Person verfügbar ist, etc. Also ist es sehr, sehr, sehr langsam. Der einzige Weg, um realistisch gesehen die Entscheidungen durch die supply chain managen zu lassen, besteht darin, sie vollständig zu automatisieren. Andernfalls landet man wieder bei dem, was früher gemacht wurde, nämlich dass der Vorgesetzte, die Logistik, die nebenbei improvisiert. Und nochmal: Ich würde sagen, es ist besser als nichts zu tun, aber es kann zu allerlei relativ schlechten Entscheidungen führen – insbesondere zu Situationen der Nichteinhaltung, wie zum Beispiel, wo ein Fahrer letztlich mehr Stunden fährt, als ihm erlaubt sind, und dann ein Unfall passieren könnte. Es ist sehr schwierig, spontan in Echtzeit die Planung so anzupassen, dass alle Bedingungen, die man erhalten möchte, bewahrt bleiben. Genau dafür ist Software wirklich gut.
Conor Doherty: Alexey, den kennst du ja, Alexey Tikhonov – ich habe schon früher mit ihm in Dijon gesprochen – er hat einen schönen Ausdruck für das, was du gerade beschrieben hast, nämlich: “Any alternative solution is often a low bandwidth solution to a high-dimensional problem.” Das bedeutet, wie du gerade gesagt hast, all die unmittelbaren Konsequenzen, die kurzzeitigen Folgen, die weitreichenden Konsequenzen, die Eventualitäten – wie wenn ich dich dorthin schicke, kann ich dich hier nicht schicken, die sich daraus ergebenden Opportunitätskosten. Ich finde es wirklich unvernünftig, von irgendeinem Menschen oder gar einer Gruppe von Menschen in Echtzeit zu erwarten, dass sie bei potenziell 39.000 bis 2 Millionen Dollar pro Stunde an Einsatz und Strafzahlungen, vertraglichen Strafen und Compliance-Problemen zusammenarbeiten und einfach sagen: “Das ist die beste Lösung für dieses Problem.” Das ist meiner Meinung nach unzumutbar.
Joannes Vermorel: Ja, in der Praxis haben die Leute einfach Heuristiken.
Conor Doherty: FIFO, zum Beispiel.
Joannes Vermorel: Ja, FIFO, genau. First in, first out. Nochmals, es ist in Ordnung. Und ich würde sogar sagen, dass das Erarbeiten der überlegenen Version dieser Heuristiken auch ein supply chain Problem ist. Siehst du, normalerweise wäre es auch die Aufgabe der supply chain, die Heuristiken zu übergeben, damit, wenn das gesamte Softwaresystem versagt, hier deine super einfachen Heuristiken vorliegen, die du übernehmen musst, um den Fluss aufrechtzuerhalten. Aber wir sollten uns nicht einreden, dass diese super groben Heuristiken sehr gut sein werden. Sie werden besser sein, als alles lahmzulegen, aber sie werden nicht besonders gut, nicht sehr effizient sein und zu vorhersehbaren Problemen führen.
Conor Doherty: Ja, nun, um das FIFO-Beispiel aufzugreifen – korrigiert mich, wenn ich falsch liege, aber nur um das zu skizzieren: Warum? Weil jeder Zuhörende fragen könnte: “Was ist falsch an FIFO?” Als Nebenbemerkung, korrigiert mich, wenn ich falsch liege, aber wenn du zum Beispiel MRO hättest, sprich, du hast zwei Triebwerke, Triebwerk A und Triebwerk B. Triebwerk A kommt vor Triebwerk B herein, benötigt mehr oder weniger die gleichen Teile, die gleiche erwartete Reparaturzeit. Triebwerk A kommt zuerst, also First in, First out – daran arbeite ich zuerst. Aber um die Reparaturen abzuschließen, benötige ich ein weiteres Teil, das noch nicht verfügbar ist. Während, wenn Triebwerk B – falls ich das zuerst reparieren würde, obwohl es als Zweites hereinkam – viel schneller wieder in Betrieb gehen könnte.
Es könnte finanzielle Konsequenzen haben, wenn Triebwerk B nicht so schnell wie möglich einsatzbereit ist. Nochmals, das ist ein sehr schwarz-weißes Szenario, aber es zeigt, dass ich eine Heuristik habe – es ist besser als nichts. Das Reparieren eines einzelnen ist besser, als gar keines zu reparieren, zugegeben, aber ist das eine finanziell optimierte Entscheidung? Vermutlich nicht, wenn man versucht, Gewinn oder Kapitalrendite zu maximieren.
Joannes Vermorel: Ja, und noch einmal: Deshalb muss man diese Funktionen trennen. Wenn man bereits mit Blue-Collar-Arbeitern zu tun hat, ist das eine immense Verantwortung. In Echtzeit eine finanzielle Optimierung im Kopf zu bewältigen, ist einfach Unsinn. Es ist nicht machbar. Das Beste, was man von Menschen erwarten kann, die keine Superhelden sind, sind grundlegende Heuristiken, denen sie folgen können. Alles, was ausgefeilter ist, muss von Menschen erledigt werden, die all ihren Intellekt analytischen Prozessen widmen können. Es gibt keinen Trick. Und was sich wirklich geändert hat, ist, dass Software das möglich macht.
Ich meine, es wurde schon vor Jahrzehnten möglich, indem man die Informationen den Menschen an einem entfernten Ort zugänglich machte. Plötzlich muss man nicht im Zentrum des Lagers stehen, um zu wissen, wie viel Bestand noch vorhanden ist und was die offenen Aufträge des Tages sind. Man kann an einem entfernten Schreibtisch sitzen und trotzdem Zugriff auf alle relevanten Informationen haben. Das würde ich sagen, hat die Software Ende der 90er für alle Unternehmen ermöglicht. Genau so begannen die Leute, diese Funktionen zu isolieren, weil man dann mit Tabellenkalkulationen arbeiten konnte, selbst wenn die Software keine Intelligenz lieferte.
Also sprechen wir immer noch von einer Ära vor der Automatisierung, in der die Menschen lediglich getrennt waren und man die White-Collar-Leute an einem anderen Ort beschäftigen konnte. Aber heutzutage haben wir die überlegene Version, in der wir alles einfach automatisieren können. Die White-Collar-Mitarbeiter treffen also nicht mehr die Entscheidungen. Sie entwerfen das numerische Rezept, das automatisch ausgeführt wird. Und selbst aus der Perspektive des Risikomanagements ist das ein überlegener Ansatz. Tatsache ist, dass, wenn man auf Menschen angewiesen ist, immer wieder Fehler passieren. Wenn man also sehr sichere Entscheidungen haben möchte, kann man das so machen, wie es in der Luftfahrt üblich ist – mit zahlreichen sequentiellen Überprüfungen der Arbeit. Und sobald man fünf Stufen inkrementeller Überprüfungen hat, kann man sehr zuversichtlich in das Ergebnis sein. Aber das Problem ist, dass es super langsam ist.
Deshalb dauert es beispielsweise ein Jahrzehnt, wenn man ein neues Flugzeug auf den Markt bringen will, aufgrund dieses super langsamen Prozesses, bei dem alles immer wieder überprüft wird. Das Problem der supply chain ist, dass schnelle Entscheidungen nötig sind. Ein mehrstufiger Prozess zur Überprüfung von Entscheidungen erzeugt mehr Overhead, als das Problem löst – nämlich gelegentlich falsche Entscheidungen. Man muss es schnell machen. Und wenn man Automatisierung hat, heißt das: Wenn man ein numerisches Rezept mit einem Fehler hat, behebt man den Fehler, und alle nachfolgenden Entscheidungen sind frei von diesem Fehler. Das macht den Prozess viel kapitalistischer.
Deshalb bevorzugen wir bei Lokad diesen “automate everything”-Ansatz. Es geht nicht nur um Produktivität. Es geht darum, einen akkretiven Prozess zu haben, bei dem jede investierte Stunde das numerische Rezept verbessert, und jeder entdeckte Fehler einmal und für alle Mal behoben werden kann – im Gegensatz dazu, Menschen zu schulen, festzustellen, dass sie Fehler machen, sie nachzutrainieren und das Training so lange zu verfeinern, bis der verbleibende Fehleranteil sehr gering ist – aber dennoch wird er nie null sein.
Conor Doherty: Und außerdem verschwindet dieses Trainingsniveau, wenn die Leute gehen. Wenn sie zu einem anderen Job wechseln oder in Rente gehen.
Joannes Vermorel: Ja, das numerische Rezept wird für immer mit dem Unternehmen leben, während die Menschen irgendwann gehen.
Conor Doherty: Nun, mir fällt auf, dass du zu Beginn des Gesprächs einen sehr scharfen Unterschied zwischen supply chain und Logistik gemacht hast. Und im Laufe des Gesprächs haben wir Ideen angesprochen, wie Automatisierung ganz klar im Softwarebereich, also in der supply chain Entscheidungsfindung, präsent ist und fortschreitet.
Joannes Vermorel: Siehst du, darum geht es. Was die Logistik angeht, sprechen wir von der Mechanisierung der physischen Dinge, und daran wird seit drei Jahrhunderten gearbeitet. Die Leute merken gar nicht, wie viel wir heutzutage haben. Das Ausmaß der Mechanisierung in diesen Bereichen ist einfach gigantisch im Vergleich zu früher.
Man sieht es: Vergleiche einfach die Kapazität eines modernen Lastwagens mit der eines frühen Lastwagens vor einem Jahrhundert. Ein moderner Lkw transportiert viel mehr, ist viel zuverlässiger und viel einfacher zu bedienen und so weiter. Selbst wenn wir von Fahrzeugen sprechen – denn vor einem Jahrhundert hatten die Leute schon Lastwagen, aber sie waren nicht die Lastwagen, die wir heute haben. Der Fortschritt ist sehr signifikant, und ich würde sagen, die Logistik, genauso wie die Fertigung, ja sogar noch mehr, ist stark mechanisiert, aber es gibt immer noch Bereiche, in denen Mechanisierung sehr, sehr schwierig ist.
Conor Doherty: Richtig, und dann stellt sich mir die Frage: Das legt nahe, dass die Definition anfangs synonym war, sich aber verzweigt hat. Aber wenn Automatisierung in beiden Bereichen unvermeidlich ist, wird es dann eine Konvergenz geben, sodass es zu einer riesigen Abteilung wird? Werden supply chain und Logistik dann wieder einfach als, ich weiß nicht, Operations Research oder supply chain oder Logistik bezeichnet, also als einer dieser Begriffe, und übernimmt alles?
Joannes Vermorel: Ich meine, die Frage wird das Verschwinden der Blue-Collar-Jobs sein, und das ist für den Moment einfach Science Fiction. Es mag irgendwann kommen, und tatsächlich, wenn man sich eine Welt vorstellt, in der, sagen wir, Tesla mit seinen Android-Robotern Erfolg hat und alles, was ein menschlicher Bediener kann, eine Maschine billiger und schneller erledigen kann, dann würden Blue-Collar-Jobs verschwinden und auch die Position, Teams von Blue-Collars zu führen, würde wegfallen.
Siehst du, ich glaube, dass das eine relativ ferne Zukunft ist. Ich weiß nicht, ob ich lange genug leben werde, um es zu erleben, denn die Herausforderungen sind einfach enorm. Klar ist, dass das Gebiet immer noch Fortschritte macht – und zwar sehr schön – aber wir sprechen hier von einem jahrhundertealten Prozess.
Und es wird wahrscheinlich Dinge geben, die in Bezug auf die Infrastruktur verändert werden müssen. Die Leute merken vielleicht nicht einmal, dass man für die effizienten Lkw von heute z. B. Lagerhallen bauen musste, die über eine Laderampe von etwa einem Meter Höhe verfügen, und dass man diese standardisieren musste. Gemeinsam mussten wir die gesamte Infrastruktur anpassen, um diese sehr, sehr großen Lkw mit geeigneten Laderampen nutzen zu können.
Das dauert lange. Also werden sie, egal welche Automatisierung auch kommt, wahrscheinlich die Infrastruktur – Dinge, die ich mir noch gar nicht vorstellen kann – komplett umkrempeln müssen, und das wird Zeit brauchen. Aber ja, irgendwann, wenn wir den Bedarf an Blue-Collars vollständig entfernen, wird die Position des Logistikdirektors verschwinden. Und ich glaube, dass in der Vergangenheit bereits ganze Abteilungen von Menschen weggefallen sind.
Heutzutage hatten die meisten Unternehmen früher eine ganze Abteilung, die sich ausschließlich mit der Sortierung von Post beschäftigte. Das gibt es überhaupt nicht mehr. Gelegentlich erhalten wir bei Lokad einmal pro Woche einen Brief, und jemand aus dem Admin-Team übergibt diesen an die betreffende Person – aber das war’s. Das ist vorbei. Ich kann mir also eine Zukunft vorstellen, in der die Logistik vollständig automatisiert ist, und dann wird es in der Tat nur noch um Analytics und Engineering gehen, aber wir sind noch ziemlich weit von dieser Situation entfernt.
Conor Doherty: Im Gegensatz dazu hast du in sehr bestimmten Tönen darüber gesprochen – und ich zitiere hier – “the extinction event coming as a result of automation in the supply chain space.” Erläutere also, warum du das im Bereich der supply chain als schneller siehst.
Joannes Vermorel: Wenn ich ein Bild zeichnen würde, sehe ich beispielsweise E-Commerce-Unternehmen, die 500 Blue-Collars haben, um sich im Lager um die physischen Abläufe, den Versand und die Rücksendelogistik zu kümmern, und 500 White-Collars, die sich um den Fluss und das Management kümmern. Das ist buchstäblich die supply chain, die mit tausend Menschen betrieben wird – wovon die Hälfte Blue-Collars sind.
Meiner Meinung nach sehe ich in einem Jahrzehnt keine Situation, in der diese 500 Blue-Collars signifikant reduziert werden. Vielleicht, wenn sie mit automatisierten Lagern und allem durchdrehen, könnten sie diese Zahl halbieren. Ich spreche hier von Menschen, die bereits stark mechanisiert sind. Was jedoch die Entscheidungsprozesse betrifft, ist das ein Bereich, in dem der Übergang von 500 Personen zu fünf völlig machbar ist.
Und Lokad macht das bereits für einige seiner Kunden. Wir haben jetzt Kunden, bei denen fast 1.000 Mitarbeiter unsere Entscheidungen konsumieren, aber die Entscheidungen werden für sie generiert, und Lokad macht das mit nur wenigen Supply Chain Scientists. Das wirft also wirklich die Frage auf: Okay, wir hatten diese 1.000 White-Collar-Mitarbeiter, die den Großteil der Entscheidungen trafen, aber diese Entscheidungen wurden nun mechanisiert. Offensichtlich will der Kunde nicht auf Null gehen, aber die Idee, von 1.000 auf vielleicht ein Team von 20 zu reduzieren, ist nicht unvernünftig.
Also, das ist wieder Software in Aktion, genau. Ich vermute, dass wir eine Entwicklung sehen werden, die für Teams von supply chain Arbeitern – die in vielen Unternehmen so zahlreich sind wie die Personen vor Ort – viel drastischer sein wird. Die Vorstellung, dass genauso viele Menschen mit Tabellenkalkulationen arbeiten wie physisch vor Ort mit den…
Ich denke, es war ein wenig eine technologische Absurdität. Wir haben so viel super clevere Automatisierung im physischen Bereich, und aus irgendeinem merkwürdigen Grund waren wir im Softwarebereich zurückgeblieben. Jetzt holen wir gerade die Produktivität nach, die auf der Entscheidungsebene zu erwarten ist.
Conor Doherty: Um das Ganze abzuschließen – du hattest vorhin erwähnt, kapitalistisch zu denken. Was sind also die potenziellen kapitalistischen Chancen in der supply chain, basierend auf den Informationen, die du heute genannt hast?
Joannes Vermorel: In der supply chain besteht die Entscheidungsebene darin, deine Entscheidungen zu mechanisieren. Warum? Weil der Prozess, solange nicht alles mechanisiert ist, nicht kapitalistisch ist. Du befindest dich nicht in einem kapitalistischen Umfeld. Wenn du eine Arbeitsstunde investierst, wird sie dann dafür verbraucht, die Tagesentscheidung zu generieren, oder wird sie investiert, um alle zukünftigen Entscheidungen zu verbessern?
Conor Doherty: Nun, es geht um die Verbesserung des numerischen Rezepts.
Joannes Vermorel: Genau, und deshalb war die Praxis der supply chain bis vor kurzem etwas, das nicht kapitalistisch war. Es war einfach Opex, wissen Sie, betriebliche Ausgaben. Man benötigt so viele Menschentage jeden Tag, um die Entscheidungen zu generieren, die Ihr Unternehmen konsumiert. Das ist alles. Man kann Menschen schulen, aber es gibt Grenzen, die bereits vor Jahrzehnten erreicht wurden, und diese Menschen können nicht weiter durch Schulungen verbessert werden, nur sehr marginal, weil große Unternehmen die Menschen seit Jahrzehnten schulen.
Also hatten Sie vor Jahrzehnten den stationären Zustand erreicht, und der Wendepunkt, wo die Automatisierung das komplett verändert, ist, sobald Sie den Entscheidungsfindungsprozess mechanisieren, dann wird jeder investierte Menschentag zu einer kapitalistischen Investition, die unendlich Dividenden abwirft. Deshalb ist es in Bezug auf die Kapitalrendite unvergleichlich, denn Automatisierung ist buchstäblich eine Geld-Druckmaschine.
Conor Doherty: Im Grunde schaffen Sie einen Vermögenswert.
Joannes Vermorel: Genau. Es gibt jedoch Grenzen. Irgendwann sieht man keine offensichtlichen Möglichkeiten mehr, sein numerisches Rezept weiter zu verbessern, und es treten abnehmende Renditen auf. Es ist also kein Vermögenswert, der unbegrenzt Renditen abwerfen kann, weil Sie möglicherweise in Ihrer Fähigkeit, das Rezept zu optimieren, ins Stocken geraten. Aber die obere Grenze ist dennoch deutlich höher, als die Leute glauben. Für Unternehmen, die ihre Entscheidungsfindung noch nicht mechanisiert haben, ist die Lücke absolut enorm.
Conor Doherty: Also, denken Sie in Geld, ja. Nun, Joannes, ich habe keine weiteren Fragen. Ich habe heute viel von Ihrem Wissen profitiert. Mir haben diese Gespräche gefehlt, aber nochmals vielen Dank für Ihre Zeit und fürs Zuschauen. Wir sehen uns beim nächsten Mal.
