Die Störung, die nicht auftritt: wie Supply Chains antifragil werden 

„Nicht schon wieder!“, stöhnt der geplagte Supply Chain Manager. „Lernen die denn gar nichts?“ Dies ist ein häufiger Satz in der Welt der Transportlogistik, wenn wieder einmal eine Störung auftritt. Wie oft, das weiß keiner so genau. Supply Chains sind grundsätzlich störanfällig, so dass jederzeit Ausnahmesituationen eintreten können. Jedoch ist es nicht nur nervig, wenn bestimmte Störungen immer wieder auftreten. Im Zweifel kostet es viel Geld, wenn Lieferungen das gewünschte Ziel nicht rechtzeitig erreichen. 

Wenn wir von Störungen in Lieferketten sprechen, ist schnell von Resilienz die Rede. Für die meisten Laien gilt eine Supply Chain als resilient, wenn nach einer behobenen Störung der vorherige Zustand wieder hergestellt ist, um dann auf den nächsten Zwischenfall zu warten. Echte Widerstandsfähigkeit sieht jedoch anders aus. Resilienz muss bedeuten, Systeme so zu optimieren, dass Disruptionen gar nicht erst auftreten.  

Um Supply Chains so zu optimieren, dass schwere Zwischenfälle nicht mehr auftreten, bedarf es neuer Technologien und neuer Herangehensweisen. Hier drängt sich vor allem der Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz auf. Datengetriebene Algorithmen sind in der Lage, die Wahrscheinlichkeit möglicher Störungen zu prognostizieren und konkrete Handlungsempfehlungen zu geben. Auch eine automatisierte Behebung einer Störung ist möglich. Noch besser wäre es jedoch, wenn das System eine sich abzeichnende Störung im Vorfeld erkennen und diese „umschiffen“ könnte.

Antifragilität: Lernen aus historischen Daten 

Einen entsprechenden Ansatz in diese Richtung liefert der Mathematiker und Autor Nassim Nicholas Taleb. Er hat das Prinzip der Antifragilität postuliert. Demnach verbessern sich antifragile Systeme unter Stress. Sie lernen aus Fehlern und Ereignissen der Vergangenheit, um sich so selbst zu optimieren. Auf dieses Weise können sie künftig auf gleiche und/oder ähnliche Probleme reagieren, so dass in der Folge weder Disruptionen oder noch nicht einmal mehr Verzögerungen auftreten.  

Supply Chains werden mit diesem Ansatz der Antifragilität zu einem dynamischen, lernenden Ökosystem. Die Grundlage hierfür sind qualitativ hochwertige Daten, die entlang der Supply Chain anfallen. Wenn sich diese auf einer Visibility-Plattform sammeln, aggregieren und mit weiteren Informationen anreichern lassen, können Machine-Learning-Algorithmen Muster erkennen, Verknüpfungen erstellen und so mögliche Störungen identifizieren, bevor sie auftreten. Zu den verwendeten Daten zählen selbstverständlich auch Erkenntnisse aus vergangenen Zwischenfällen. 

Antifragilität braucht Daten 

Eine Visibility-Plattform für den Transport, wie die von Shippeo, bildet die Basis einer Antifragilitätsoptimierung. Ausgestattet mit hochwertigen Daten, sorgt sie für Echtzeittransparenz entlang der Supply Chain. Dies ist der erste Schritt in Richtung einer dynamischen und anpassungsfähigen Lieferkette. Algorithmen nutzen historische Daten aus vergangenen Störungen, um mögliche Disruptionen zu prognostizieren. Im nächsten Schritt lassen sich sogar Prozesse automatisieren, um eine erwartete Störung zu antizipieren und gezielt zu umgehen. Konkret kann das vom Umplanen einer Lkw-Route über geänderte Abfahrtzeiten bis hin zum kurzfristigen Austausch von Verladern oder Transportmodi führen. Die dabei gewonnen Erkenntnisse fließen automatisch in die Prognose neuer potenzieller Zwischenfälle ein. Die Supply Chain wird so zu einem dynamischen, automatisierten Ökosystem, das sich selbstständig steuert und aufgrund aufgetretener Ereignisse fortlaufend optimiert. 

Die antifragile Supply Chain passt Strukturen und Logistikprozesse kontinuierlich an und stellt sich auf die ändernden Gegebenheiten ein. Im Idealfall wird sie sicherer, schneller, kosteneffizienter und nachhaltiger. Die fortwährende Anpassung von Prozessen und Sichtungen von Daten übersteigt dabei in seiner Komplexität menschliche Fähigkeiten. Daher setzt eine antifragile Supply Chain zwingend auch eine Visibility-Plattform voraus, die nicht nur mit den Daten arbeitet, sondern aus diesen auch zuverlässige Erkenntnisse ableitet, teilt und visualisiert. Dies führt zu konkreten Handlungsempfehlungen oder im besten Fall unmittelbar zu automatisierten Logistikprozessen ‒ natürlich abhängig von den Vorkommnissen aus der Vergangenheit und aktuellen Daten. Die KI-gestützte Automatisierung schont nicht nur die Nerven strapazierter Supply Chain Manager, es sorgt für einen insgesamt schlankeren, dynamischeren und effizienteren Betrieb.