Die Lieferkette ist ein komplexes Netzwerk von Lieferanten, Herstellern, Händlern und Logistikdienstleistern, das den reibungslosen Fluss von Waren und Informationen sicherstellen soll. Dabei steht die moderne Supply Chain vor zahlreichen Herausforderungen:
Datum
23.07.2024
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Lieferketten sind oft global vernetzt und umfassen eine Vielzahl von Akteuren, Produkten und Prozessen. Unternehmen müssen sich mit einer Vielzahl von Datenquellen auseinandersetzen und diese effizient nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen
Die Nutzung von Echtzeitdaten ermöglicht eine präzise Koordination von Transport- und Logistikprozessen. Automatisierungstechnologien reduzieren menschliche Fehler und beschleunigen Abläufe. Unternehmen müssen jedoch sicherstellen, dass ihre Systeme zuverlässig sind und die Datenintegrität gewährleisten.
Die digitale Supply Chain bietet die Möglichkeit, Risiken frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren. Unternehmen müssen jedoch in der Lage sein, die richtigen Daten zu analysieren und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Eine starke Lieferkette widersteht Disruptionen durch Datenanalyse, ein ganzheitliches Risikomanagement und strategische Maßnahmen.
Eine lückenlose Nachverfolgbarkeit ist entscheidend, sowohl bei Rückrufaktionen oder Qualitätsproblemen als auch bei der Wahrnehmung der Pflichten aus dem Lieferkettengesetz.
Die Supply Chain ist das Rückgrat vieler Unternehmen und beeinflusst ihre Effizienz, Rentabilität und Wettbewerbsfähigkeit. Vom kleinen Einzelhändler bis zum multinationalen Konzern sind alle Unternehmen auf reibungslose Lieferketten angewiesen, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu liefern. Dabei sind die verschiedenen Teile der Supply Chain (wie indirekter Einkauf, direkter Einkauf, Logistik, usw.) in den Unternehmen unterschiedlich stark vertreten. Unabhängig von der Perspektive, aus der man die Supply Chain betrachtet, teilen jedoch alle Bereiche ein gemeinsames Thema: datenbasierte Entscheidungsfindung. Dabei ist die Existenz von Daten in der Regel nicht das Hauptproblem. Vielmehr sind die Daten oft in mehreren "IT-Systemen" verteilt. Dies erschwert das Zusammenführen der Daten zu einer einheitlichen Datenquelle (Single Source of Truth). Jedoch ermöglicht nur ein ganzheitlicher Blick auf alle verfügbaren Daten tatsächliche datengetriebene Entscheidungen. Doch selbst wenn die Daten einmal an einem gemeinsamen Ort sind, bleibt die Herausforderung bestehen, aus der überwältigenden Menge an Informationen konkrete Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Datenkonsolidierung
Traditionelle relationale Datenbanken stoßen bereits beim Zusammenführen der Daten an ihre Grenzen. Sie sind nicht optimal für die Darstellung von komplexen Beziehungen und können Schwierigkeiten bei der Abfrage und Analyse von Daten verursachen.
Warum traditionelle Datenbanken nicht ausreichen:
- Starre Strukturen: Relationale Datenbanken verwenden Tabellen mit festen Spalten. Dies macht es schwierig, Daten aus mehreren Quellen iterativ zusammenzuführen.
- Skalierbarkeit: Bei wachsenden Datenmengen stoßen relationale Datenbanken bei Abfragen über mehrere Tabellen hinweg an ihre Grenzen.
Graphdatenbanken sind speziell darauf ausgerichtet, Beziehungen zwischen Datenpunkten zu modellieren. Sie verwenden Graphen (bestehend aus Knoten und Kanten), um diese Beziehungen darzustellen.
Vorteile von Graphdatenbanken:
- Flexibilität: Graphen ermöglichen es, komplexe Beziehungen abzubilden, ohne starre Strukturen.
- Skalierbarkeit: Graphdatenbanken sind optimiert für Beziehungsabfragen. Sie ermöglichen schnelle und präzise Analysen unabhängig von der Gesamtgröße der Datenbank.
Graphdatenbanken eignen sich hervorragend, um Daten aus multiplen unterschiedlich strukturierten Quellen zusammenzuführen und zueinander in Beziehung zu setzen. Dabei unterstützt die Schemafreiheit der Datenbank eine iterative Zusammenführung der Datenquellen.
Datenanalyse
Graphtraversierungen und Graphalgorithmen ermöglichen eine tiefgreifende, ganzheitliche Analyse von Daten, die weit über die Möglichkeiten traditioneller Datenbanken hinausgeht. Einige der Möglichkeiten, wie Graphalgorithmen dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität von Lieferketten zu verbessern, sind:
- Identifizierung von Engpässen im Netzwerk: Graphalgorithmen können komplexe Netzwerke visualisieren und analysieren, um Engpässe und ineffiziente Segmente zu identifizieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, gezielte Verbesserungen vorzunehmen und die Gesamtleistung der Lieferkette zu steigern.
- Durchführung von What-If-Szenarien: Mit Graphalgorithmen können Unternehmen verschiedene Szenarien simulieren und die Auswirkungen von Änderungen in der Lieferkette bewerten. Dies ist besonders nützlich für die Planung, die Risikobewertung und die Vorbereitung von Alternativen beim Auftreten von Störungen.
- Optimierte Produktionsplanung durch bessere Vorhersagen: Graphalgorithmen können dazu beitragen, zukünftige Nachfrage- und Versorgungstrends vorherzusagen. Dies ermöglicht eine genauere Produktionsplanung und hilft Unternehmen, Über- oder Unterproduktion zu vermeiden.
- Aufzeigen von Wirkungsketten: Durch die Visualisierung und die Auswertung der Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen in der Lieferkette können Unternehmen besser verstehen, wie Änderungen an einem Ort Auswirkungen auf andere Bereiche haben.
Graphdatenbanken bieten eine vielversprechende Lösung für diese und andere Herausforderungen in der Supply Chain. Sie ermöglichen eine flexible, leistungsstarke und skalierbare Datenanalyse, die traditionelle relationale Datenbanken nicht bieten können. Unternehmen, die diese Technologie einsetzen, können ihre Daten effektiver nutzen, bessere Entscheidungen treffen und letztendlich wettbewerbsfähiger werden. Es ist eine aufregende Zeit für Unternehmen, die bereit sind, die Vorteile dieser fortschrittlichen Technologie zu nutzen.
Über die Autoren: Elena Kohlwey & Matthias Bauer
Elena Kohlwey ist seit 2024 als Data Scientist und Data Engineer bei der X-INTEGRATE (Teil der TIMETOACT GROUP) und bringt mehr als 5 Jahre Expertise als Graphdatenbank-Expertin mit. Ihre Mission ist es, vernetzte Daten als Graph zu modellieren und mit Graphabfragen und -algorithmen tief versteckte Erkenntnisse zur Oberfläche zu befördern. Elena ist seit Jahren sehr aktiv in der Neo4j (Graphdatenbankanbieter) Community. Dabei referiert sie regelmäßig auf Konferenzen über Graphthemen und gehört auch zu den weltweit ca. 100 aktiven Neo4j Ninjas.
Matthias Bauer ist seit 2020 als Teamlead Data Science bei der X-INTEGRATE (Teil der TIMETOACT GROUP) und bringt mehr als 15 Jahre Expertise als Solution Architect mit. Daten dafür nutzen, Großes zu schaffen und Mehrwerte zu erzielen – in seinen Worten: Data Thinking – ist seine Leidenschaft. Matthias ist erfahren in Artificial Intelligence, Data Science und Data Management; dabei bedient er von Data Warehousing bis hin zu Data Virtualization ein breites Spektrum an datenbezogenen Fragestellungen.
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