Trends und Strategien in Supply Chain Management …logistiktrends.bvl.de/sites/default/files/2017-01/bvl...Trends und Strategien in Logistik und SCM 33 Gespräche mit Supply-Chain-,

Trends und Strategienin Supply Chain Management und LogistikChancen der digitalen Transformation

Trends und Strategien in Logistik und SCM

„Trends und Strategienin Logistik und Supply Chain Management“

2

„Trends und Strategien in der Logistik 2000+ : eine Untersuchung der Logistik

in Industrie, Handel, Logistik-Dienstleistung und anderen

Dienstleistungsunternehmen“

„Trends und Strategien in der Logistik: ein Blick auf die Agenda

des Logistik-Managements 2010“

„Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain Management – Vorteile

im Wettbewerb durch Beherrschung von Komplexität“

„Trends und Strategien in der Logistik“

„Trends und Strategien in der Logistik: Supply

Chains im Wandel“

„Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain Management – Globale Netzwerke im Wandel“

„Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain

Management –Chancen der digitalen

Transformation“

1991

2000 2005 2013

2002 2008 2016


Die Auflage 2016 der Studie wird von vier Partnern erarbeitet:

Partner der Studie

3

www.logu.tuhh.de

www.ipri-institute.com www.horvath-partners.com

lufthansa-industry-solutions.de


33 Gespräche mit Supply-Chain-, Logistik- und Digitalisierungs-Experten führender Unternehmen

Auswertung von 1.677 min Gesprächsmaterial zum Thema Trends und Digitalisierung in Supply Chain Management und Logistik

Beratungen/Dienstleister

Produktion Logistik Handel

1.351 Teilnehmer aus

17 Ländern in Europa, USA,

Südamerika und Asien

davon 363 vollständige,auswertbare Antworten aus den drei Kernsektoren

21%

32%

47%

Kleine Unternehmen (<250 MA)

Mittlere Unternehmen (250 – 3000 MA)

Große Unter-nehmen (>3.000 MA)

6 Diskussionsrunden mit

51 Experten in 6 StädtenDeutschlands

Wir haben Ihnen zugehört, Ihre Daten ausgewertet und mit Ihnen diskutiert ...

Vielen Dank für Ihr Engagement!

4

Experteninterviews FokusgruppenOnline Umfrage

Trends und Strategien in Logistik und SCM 5

Digitale Transformation


Trends und Strategien in der Logistik 2016

Digitale Transformation

6

Unternehmen ist oft nicht bewusst, wie ihr digitales Geschäftsmodell aussehen kann.

Die Rolle des Data Scientist wirdauch in der Logistik immer wichtiger.

Zahlreiche Technologien stehen am Horizont, ein robuster Pfad ist nicht offensichtlich.

Daten werden innerhalb der Supply Chain bereits vielfach geteilt – vor allem auch Transport- und Qualitäts-daten.

Kostendruck bleibt auch im Zeitalter der Digitalisierung der Top-Trend.


Trends und Strategien in der Logistik 2016

Digitale Transformation – vor allem eine Chance

7

59%

44%

31%

Endkunde

Handel (Omni-…

IT-Dienstleister

63%

59%

39%

Handel (Omni-…

Endkunde

Handel (nur…

66%

30%

30%

Endkunde

Endproduktehersteller

Handel (Omni-/Multi-Channel)

73 % schätzen die Chancen, die sich für ihr Unternehmen ergeben, als hoch bis sehr hoch ein …

… aber mehr als die Hälfte wartet ab, bis erprobte Lösungen vorliegen.

Omni-Channel

Endkunde

Endprodukte-hersteller

Omni-Channel

Endkunde

IT-Dienstleister &Endprodukte-hersteller

Omni-Channel

Endkunde

Online Handel

Top 3 Treiber der digitalen Transformation

Verarbeitendes Gewerbe Logistikdienstleistung Handel


Trends – eine Übersicht

Trends als Chancen begreifen

8

Externe Entwicklungen

Interne EntwicklungenAnpassungsfähigkeit

Rel

evan

z

seh

r h

och

sehr hochmittel

mit

tel


Kostendruck entwickelt sich zum mit Abstand wichtigsten Trend

Bedeutung von Nachhaltigkeit deutlich gestiegen

Trends – externe Entwicklungen

Top 3: Kostendruck, Individualisierung, Komplexität

9

Individualisierung

Komplexität

Personalmangel

Kostendruck

Nachhaltigkeit

Nachfrageschwankungen

Anpassungsfähigkeit

Rel

evan

z

seh

r h

och

sehr hochmittel

mit

tel


Kostendruck entwickelt sich zum mit Abstand wichtigsten Trend

Bedeutung von Nachhaltigkeit deutlich gestiegen

Komplexität trifft große Unternehmen stärker

KMU können mit Individua-lisierung besser umgehen

Trends – externe Entwicklungen

Top 3: Kostendruck, Individualisierung, Komplexität

10

Individualisierung

Komplexität

Personalmangel

Kostendruck

Nachhaltigkeit

Nachfrageschwankungen


Rel

evan

z

seh

r h

och

sehr hochmittel

mit

tel


Neue Digitalisierungsthemen dominieren das Feld

Unternehmen, die mit Digitalisierungstrends besser umgehen können, können auch besser mit Komplexität und verändertem Käuferverhalten umgehen

Trends – interne Entwicklungen

Aufholbedarf beim Thema Digitalisierung

11

Automatisierung

Transparenz in Supply Chains

Vernetzung/Zusammenarbeit

Digitalisierung der Geschäftsprozesse

Business Analytics


Rel

evan

z

seh

r h

och

sehr hochmittel

mit

tel


Neue Digitalisierungsthemen dominieren das Feld

Unternehmen, die mit Digitalisierungstrends besser umgehen können, können auch besser mit Komplexität und verändertem Käuferverhalten umgehen

Digitalisierungstrends haben größere Bedeutung für große Unternehmen

„Die wirklich erfolgreichen Unternehmen im Logistikbereich sind IT-Unternehmen, die Logistik gelernt haben.“

- Program Manager Digital Lab, KEP -

Trends – interne Entwicklungen

Aufholbedarf beim Thema Digitalisierung

12

Automatisierung

Transparenz in Supply Chains

Vernetzung/Zusammenarbeit

Digitalisierung der Geschäftsprozesse

Business Analytics


Rel

evan

z

seh

r h

och

sehr hochmittel

mit

tel

8,8 x 13,5

Innovative Technologien

Veränderungen in der Wertschöpfungskette

Veränderte Kompetenzanforderungen

Neue und angepasste Geschäftsmodelle


Verbreitung

SensorikFTS

Predictive AnalyticsTechnologien

Die digitale Zukunft

14

0%100%

Mobiler Datenzugriff (Kunde)

AR

Wearables

WMS

ERP

künftiges Wachstum

InformationsaustauschAutonome SteuerungAssistenzsysteme

Datenerhebung Datenanalyse IT Services

10%

8%

8%

22%

52%

ERP

nicht geplant

geplant

geringfügig

teilweise

umfassend


Umsetzung


Verbreitung

SensorikFTS



15

0%100%


AR

Wearables

WMS

ERP

künftiges Wachstum



26%

22%22%

26%

4%Predictive Analytics

nicht geplant

geplant

geringfügig

teilweise

umfassend


Umsetzung


Verbreitung

SensorikFTS



16

0%100%


AR

Wearables

WMS

ERP

künftiges Wachstum



52%

23%

12%

10%3%Wearables

nicht geplant

geplant

geringfügig

teilweise

umfassend


Umsetzung


Neue Lösungskonzepte können von Klein- und Großunternehmen gleichermaßen genutzt werden.

Technologien

Die Zukunft ist …

17

… vernetzt. … skalierbar. … robust.

Die Supply Chain wird von Anfang bis Ende kommunizieren.

Zeitnahe Datenverfügbarkeit wird zum Standard.

Hinsichtlich der Daten-nutzung wird Klarheit und Rechtssicherheit geschaffen.


41%

37%

35%

31%

29%

Inkompatibilität mit bestehendenSystemen/Schnittstellenproblematik

Kosten waren höher als geplant

Koordinationsschwierigkeitenzwischen Fachbereichen und IT

Technologie ist für Anwendung nochnicht reif genug

Unklare Use Cases bzw.Nutzenbewertung

Technologien

Top 5 Herausforderungen bei der Einführung

18

Viele kommen an Grenzen, überhaupt

noch neue Dinge zu machen, weil die IT-

Infrastruktur ineinander verwoben ist. Was alle im Augenblick als Aufgabe

haben, ist es, ihre eigenen

Hausaufgaben zu machen.

- Director Supply Chain Management, Handel -

„

„

Inkompatibilität mit bestehenden Systemen

Kosten waren höher als geplant

Koordinationsschwierigkeitenzwischen Fachbereichen und IT

Technologie ist für Anwendung noch nicht reif genug

Unklare Use Cases bzw. Nutzenbewertung


Mobil Mobile Endgeräte erlauben Zugriff auf Daten; von überall

und jederzeit.

Für Kunden ist dies wesentlicher Kommunikationskanal, fürMitarbeiter der Supercomputer im Taschenformat.

Technologien

Daten als Wert – Technologien als Bereitsteller

19

Sensorik Die lückenlose Aufnahme von Zustandsdaten wird in

Zukunft eine zentrale Rolle spielen.

Dazu zählt nicht nur die Aufzeichnung der geografischenPosition, sondern auch von Temperaturen, Videobildern …

Analyse Die Schaffung einer qualitativ hochwertigen Datenbasiserlaubt die spätere Auswertung.

Diese Datenbasis dient zur Vorhersage von Entwicklungenund Handlungsbedarfen.


Veränderungen der Wertschöpfungskette

Strategische Landkarte

20


VeränderteKompetenzanforderungen


InnovativeTechnologien

Daten-erhebung

Informations-austausch

Assistenz-systeme

DatenanalyseAutonome Steuerung

8,8 x 13,5 Veränderungen in der Wertschöpfungskette





Bestandsdaten

Bedarfsprognosen

Produktionsplanungsdaten

Wertschöpfungskette

Datengetriebene Entscheidungsfindung

22

Bedarfsprognosen

Produktionsplanungsdaten

Kostenstrukturdaten61% der Datenbedarfe zu Materialflussstörungen sind unbefriedigt27% der Unternehmen sind bereit, diese Daten zukünftig zu teilen

61%

Daten mit dem größten Ausbau-Potenzial …

Der größte unbefriedigte Datenbedarf liegt vor bei …



Die Vision

23

Vernetzung von Produkten,

(Produktions-) Anlagen,

Transportmitteln und Prozessen

Intelligente Planung in Echtzeit

IT als Wettbewerbsvorteil

4 von 5 Unternehmen sagen, dass eine

… relevant oder sehr relevant ist!



Die Herausforderungen

24

Individualisierungtreibt Komplexität

Integration der SupplyChain

Austauschbarkeitvermeiden

Produktion inLosgröße 1

Veränderte Rollen undneue Services

Kürzere Wege durch3D-Druck

Daten in Echtzeit

Verständnis desKunden

Online-PlattformenB2C/B2B

Kunden & Partner Struktur IT & Daten



Die Strategiebausteine

25

Serviceorientierung

Customer/Supplier Relationship Management

IT-driven Supply Chain

Customer Centricity

IT als treibender Faktor für den Logistiker Aufbau von Kompetenzen in digitalen

Technologien

Zusammenarbeit effizient, vertrauensvoll undpersönlich gestalten

Kunden eine durchgängige „Digital Experience“bieten

Produktentwicklung und-gestaltung gemäßKundenanforderungen

Service-orientierte Architekturen, Enterprise API, Abbau von Legacy-Applikationen

Daten entlang der Supply Chain sammeln, auswerten und zur Optimierung nutzen

Internet of Things




26





Daten-erhebung


Assistenz-systeme


IT-drivenSupply Chain

Digital Experience

Customer Centricity

8,8 x 13,5

Veränderte Kompetenz-anforderungen





Marktgetriebene Veränderungen:70 % der Logistikunternehmen sehen individualisierteKundenerwartungen als zukünftig relevant oder sehrrelevant an*

Technologiegetriebene Veränderungen:„Individuelle Anpassung der Systeme anKundenprozesse.“(**AbteilungsleiterIn Logistiksysteme, Handel)

Digitalisierung, Transparenz und Vernetzung:Informationsflut für Mitarbeiter***

Mangel an qualifiziertem Personal unter den Top 5Trends bei externen Entwicklungen*

Hürden bei der Weiterqualifizierung sind fürLogistikunternehmen vor allem fehlende Ressourcen(ca. 50 %) und die Gefahr der Abwanderung nachWeiterqualifizierung (ca. 38%)*, aber auch Fragen wie …

… aber Einigkeit darüber, dass Veränderungen notwendig sind.

Kompetenzen

Keine Klarheit bei den Kompetenzen …

*Basierend auf Fragebogen **Basierend auf Interviews ***Basierend auf Fokusgruppen

„Wie können neue erweiterte Aufgabenbereiche definiert

werden (Fahrer vs. Transportmanager)?“***

„Inwiefern können Kompetenzen extern zugekauft werden (Steuerungsintelligenz vs. Auswertung der Daten)?“

(**ProjektleiterIn, Dienstleistung)

„Welche Kompetenzen können intern entwickelt werden und wo muss diesbezüglich angesetzt werden

(Qualifikation vs. Einstellung)?“***


Kompetenzen

Mehr als eine Kombination bestehender Profile

29

≠+

Supply Chain Manager

Fachkraft für Lagerlogistik

Fahrer

IT-Fachmann

Daten-spezialistMathematiker

Digital Supply Chain Manager

Transport-manager

Lager-Manager

?


Kompetenzen

Data Scientist als Schlüssel zum Erfolg …

30

… oder als Illusion der datenanalysierenden Wollmilchsau?

Kenntnisse in Mathematik & Informatik

Fachwissen aus dem Anwendungsgebiet

Data Scientist muss die richtigen Fragen,die dazu passenden Daten & Verfahrenund Antworten zu finden

„Es wird immer schwieriger, das eine Package zu finden.“ (**AbteilungsleiterIn für Supply Chain Management, Handel)

Zentrale Frage: Wie können diese Fähigkeiten im Unternehmen integriert werden?

Quellen: Eigene Darstellung, in Anlehnung an: https://www.de.capgemini-consulting.com/blog/digital-transformation-blog/2014/01/data-scientists-die-begehrtesten-alleskonner-des-21, https://www.tu-chemnitz.de/studium/studiengaenge/flyer/business_intelligence_analytics.pdf

Business Domänenwissen

Storytelling-Fähigkeiten

Modellierungs-& Analyse-Fähigkeiten

Data Engineering-Fähigkeiten

Informatik-Fähigkeiten

Bspw. Multivariate Analysen, Analytical Modeling Design, Simulation & System Dynamics

Bspw. Datenintegration, Data Warehousing, Datenqualitätsmanagement

Bspw. Cloud-Anwendungen, Software Service Engineering, Entwurf verteilter Systeme

** Basierend auf Interview

Bspw. Marketing & CRM, Manufacturing, Engineering

Bspw. Datenvisualisierung, Business Intelligence Reporting, Präsentation & Kommunikation


Zuordnung von Kompetenzen

Zuordnen der Kompetenzen (z.B. Programmierung, Data Warehousing) zu den einzelnen Aktionen.

Competence Screen

Darstellung des benötigten „Digital Framework“, der dazugehörigen Aktionen und Kompetenzen sowie der Maßnahmen.

Aggregation zu Aktionen

Aggregation einzelner Elemente zu Aktionen (z.B. programmieren) bezogen auf die Bereitstellung der datenbasierten Leistungen.

Gap-Analyse

Gap-Analyse hinsichtlich fehlender Kompetenzen und Maßnahmen-festlegung.

Digital Framework

Interview- und datenbasierte Ermittlung der datenbasierten Leistungen und deren Darstellung mithilfe des digital Frameworks (Regelkreise, Akteure).

Kompetenzen

Digital Competence Screening

31Vgl. zum Competence Screening: Rusch, M., David, U. (2015). Competence Screening: Introducing a Concept for Competence Management in Service Divisions. In: Sundbo, J., Fuglsang, L, Sørensen, F, Balsby, N (Hrsg.), The 25th Annual RESER Conference "Innovative Services in the 21st Century” Proceedings (S. 1328-1336). Roskilde: Universitet Roskilde sowie Rusch, M., David, U. (2016). Competence Screening - Instrument zur kompetenzbasierten und lebensphasenorientierten Prozessgestaltung. In: Hasebrook, J. P., Zinn, B., Schletz, A. (Hrsg.), Lebensphasenorientiertes Kompetenzmanagement, ein Band der Reihe „Kompetenzmanagement im demografischen Wandel“, herausgegeben von Prof. Truschkat, Prof. Kauffeld und Prof. Knackstedt. [im Druck]


Kompetenzen

Integration von Data Scientist-Fähigkeiten

32

Competence Screen

Darstellung des notwendigen „Digital Framework“, der dazugehörigen Aktionen und Kompetenzen sowie der Maßnahmen***.

*Besonders auch für KMU geeignet ***Basierend auf Interviews und Fokusgruppen mit Praxispartnern

Interdisziplinäre & generations-übergreifende

Teams* Zusammen-arbeit mit

Forschungs-einrichtungen*

Kooperation mit Hochschulen

Interne Orientierung an

Stärken & Präferenzen der

Mitarbeiter*

Pilotprojekte zur Digitalisierung*

Teilnahme an Förder-

initiativen*

Disruptions-Checks*

Interne Lern-Logistikzentren/

Interne Weiterbildung*

Förderung von Intrapreneur-

ship

Zukauf von Kompetenzen –Cloud-Lösungen

(SaaS, IaaS, PaaS)*




33





Daten-erhebung


Assistenz-systeme



Digital Experience

Customer Centricity

CompetenceScreening

Integration vonData-Scientist-

Fähigkeiten

8,8 x 13,5

Neue und veränderte Geschäftsmodelle





Quellen: Osterwalder, Alexander; Papadakos, Trish (2015): Value Proposition Design. Entwickeln Sie Produkte und Services, die Ihre Kunden wirklich wollen. Beginnen Sie mit … [Die Fortsetzung des Bestsellers Business Model Generation!]. Frankfurt am Main: Campus.

Schlüssel-partnerschaften

Schlüssel-aktivitäten

Wertangebot Kunden-beziehung

Kunden-segmente

Schlüssel-ressourcen

Kanäle

Kostenstruktur Einnahmequellen

WIE? WAS? WER?

WERT?

Geschäftsmodelle

Geschäftsmodelle – Business Model Canvas

35

Status Quo

45 % der Logistikunternehmen sehen Flexibilität als zukünftigen Wettbewerbsvorteil (relevant bzw. sehr relevant)*

Treiber sind die Endkunden in Kombination mit dem Handel bzw. IT-Dienstleister*

Erst 4 % der Logistikunternehmen haben ihr Geschäftsmodell umfassend digital transformiert*

*Basierend auf Fragebogen ***Basierend auf Fokusgruppen

Zentrale Frage:Wie lassen sich Geschäftsmodelle beschreiben?***


Geschäftsmodelle

Zukunftsszenarien der Logistik

36

Ein Akteur der SC oder Wettbewerber wertet Daten der Kunden des Logistikunternehmens aus

Daten und Erkenntnisse werden an das Logistikunternehmen verkauft

Szenario 1

Verlust von Wertschöpfungsanteilen durch Akteure, die sich zwischen dem Logistikunternehmen und dessen Kunden platzieren

Beispiel Plattformen „Plattformen - auch im B2B – sorgen für größere Transparenz über

mehrere SC-Stufen hinweg, es droht der Verlust des Endkunden-Zugangs.“ (**GeschäftsführerIn, Spedition & ProjektleiterIn, Dienstleistung)

Szenario 3

Ein Akteur der SC oder Wettbewerber wertet Daten der Kunden des Logistikunternehmens aus

Daten und Erkenntnisse werden an die Konkurrenz des Logistikunternehmens verkauft

Wettbewerbsvorteil für die Konkurrenz

Szenario 2

Zur Verfügung stehende Daten müssen vom Logistikunternehmen selbst genutzt werden,sonst werden diese von Wettbewerbern genutzt!

** Basierend auf Interview


Geschäftsmodelle

Geschäftsmodellmuster für die Logistik

37

Quelle: Osterwalder, Alexander; Papadakos, Trish (2015): Value Proposition Design. Entwickeln Sie Produkte und Services, die Ihre Kunden wirklich wollen. Beginnen Sie mit … [Die Fortsetzung des Bestsellers Business Model Generation!]. Frankfurt am Main: Campus.

Object Self Service: Technologie zur

Gewichtsmessung Automatische

Nachbestellung Verändert:

Digitally chargedproducts

Data-as-a-payment: Verlader eigene Daten an

Logistikdienstleister: Optimierung Auftragsplanung

Preisnachlass für Verlader Verändert:

Digitally charged pre-transportation

Digitalisierung Kundenschnittstelle: Webbasierte Konfiguration

der Transport-DL Automatisierte Disposition Verändert:

Digitally chargedtransportation

Analytics for optimization: Daten werden zur

Routenoptimierung & zur besseren Personalplanung im Lager des Kunden genutzt

Verändert:

Schlüssel-partner-schaften

Schlüssel-aktivitäten

Wert-angebot

Kunden-beziehung

Kunden-segmente

Schlüssel-ressourcen

Kanäle

Kostenstruktur Einnahmequellen

WIE? WAS? WER?

WERT?




38





Daten-erhebung


Assistenz-systeme



Digital Experience

Customer Centricity

CompetenceScreening

Integration vonData-Scientist-

Fähigkeiten

GM komplett digitalisieren,

nicht punktuell

Ausgangspunkt Daten-

verfügbarkeit

Analytics-getriebene

GM-Innovation

Payment-getriebene

GM-Innovation


Vielen Dank.

39

Erste Ergebnisse jetzt online im Kongressband…

…weitere Ergebnisse folgen in Kürze!

Besuchen Sie die Trendstudien-Website:

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http://www.flaticon.com/

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