Seit Corona wissen nicht nur Vorstände und Regierungsvertreter, was Lieferketten sind. Auch Familien diskutieren in der Küche über die Schwierigkeiten, an bestimmte Waren zu kommen. Viele Lieferprobleme sind dabei keine Folge der Pandemie, sondern erst durch sie sichtbar geworden. Wer seine Lieferketten resilienter und effizienter machen will, sollte aktuelle Optimierungstechnologien wie quanteninspirierte Berechnungen einsetzen. Das Whitepaper „Mehr Resilienz für Ihre Lieferkette“ widmet sich dem Thema im Detail.

Die Pandemie war nicht die Ursache, sondern der Auslöser der zahlreichen Lieferkettenprobleme, mit denen die Wirtschaft und auch die Endverbraucher*innen aktuell zu kämpfen haben. Die globalen Wirtschaftsströme liefen vor 2020 wie eine gut geölte Maschine ‒ aber auch bei geölten Maschinen gibt es nach langer Zeit Materialermüdung. Sie müssen regelmäßig gewartet und eventuell auch ersetzt werden.

Übertragen auf Lieferketten bedeutet das: Es reicht nicht, das Frontend der Supply-Chain-Managementsysteme zu modernisieren. Unternehmen müssen auch in das Backend investieren und die Logistik robuster ausgestalten. Gründe, warum Lieferketten heute schneller reißen und ein sicherer, pünktlicher Transport von Waren deutlich schwieriger geworden ist, gibt es genug: die Pandemie, Hafen-Logistik-Probleme, zahlreiche Embargo-Maßnahmen, Kriege oder die weltweiten Preissteigerungen für fossile Brennstoffe (und damit für alle Transport-Vehikel wie Schiffe, LKWs und Flugzeuge).

Auch das Verhalten von Verbraucher*innen hat sich stark gewandelt: Kund*innen kaufen nicht nur verstärkt online ein, sie erwarten auch eine stärkere Verzahnung von On- und Offline-Shopping und mehr Service. All das verlangt nach flexiblen, robusten Intra- und Extralogistik- sowie Lagerhaltungsstrategien, die sich schnell auf ein verändertes Nachfrage- und Lieferantenverhalten einstellen können.

Unterschätzte Komplexität

Läuft eine Lieferkette reibungslos, ist ihr nicht anzusehen, wie komplex sie ist. Es geht dabei nicht nur um die Anzahl der Teile, mögliche Transportmittel, verschiedene Transportwege und mögliche Logistikpartner*innen. Zu berücksichtigen sind auch die zugehörigen Geschäftsprozesse, Interaktionen und Abhängigkeiten. Faktoren wie Kosten, Risikoeinschätzung, Geschwindigkeit und Effizienz müssen bei der Beurteilung der Lieferkette abgewogen werden, bis hin zu Details wie der Häufigkeit der Kommissionierung im Lager oder dem Transportmittel für die finale Zustellung.

Diese Kombinationsmöglichkeiten führen schnell zu exponentiell großen Zahlen. Sie kennen vielleicht die Geschichte, bei der der Erfinder des Schachspiels vom Sultan gefragt wird, was er als Belohnung erwartet und dieser antwortet: Ein Weizenkorn für das erste Schachfeld, zwei für das Zweite, vier für das Dritte und so weiter. Der Sultan hätte − modern gesprochen − die Komplexität nicht begriffen und der Geschichte nach den Wunsch gewährt. Es wären 2⁶³ Weizenkörner ‒ so viel, dass man damit die gesamte Erdoberfläche 6 cm bedecken könnte!

Näher an der Lieferkettenthematik liegt das typische Informatikproblem des Travelling Salesman: Wie kann man effizient und schnell den kürzesten Weg zwischen 10 oder 20 Orten berechnen, die man nacheinander beliefern muss? Bei 10 Stopps gibt es schon 3.628.800 Möglichkeiten, bei 20 Stopps sind es 2.432.902.008.176.640.064. Selbst Supercomputer brauchen dafür schon Tage. Eine einfache Abkürzung gab es dafür bisher nicht, denn mathematisch gesehen ist das Problem NP-vollständig. Das bedeutet: Man muss alle Kombinationen ausprobieren, um sicher den kürzesten Weg zu finden.

Neueste Optimierungstechnologien mit quanteninspirierten Lösungen

Das war und ist kein gangbarer Weg (denken Sie nur an Gabelstapler-Routen in großen Lagern, da kann man nicht Tage auf die Berechnung warten, bis der Computer die beste Route für 20 Stops berechnet hat). Es gibt daher moderne Optimierungsverfahren, die in Sekunden die nahezu beste Lösung berechnen können. Sie sind von Quantencomputer-Berechnungen abgeleitet und fallen unter die Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO). Die Implementierung können klassische Computer ausführen − es ist also kein Quantencomputer notwendig.

Die Verfahren sind auch in der Lage, nicht nur die übergroße Menge an Kombinationen durchzurechnen, sondern dabei auch diverse Rahmenbedingungen zu berücksichtigen. Bei dem Betrieb eines großen Warenlagers für einen Produktionsbetrieb zählen dazu etwa:

• möglichst wenige Kollisionen der Transportfahrzeuge
• niedriger Energieverbrauch
• Packmaße und Gewichte der Waren
• Platzbeschränkungen und Lagergröße
• Arbeits- und Pausenzeiten der Fahrer*innen

Hinzu kommen noch Zielanforderungen für die generelle Lagerhaltung wie Reduzierung der Lagerfläche, geringe Latenz und hoher Durchsatz.

Zur Lösung dieser Komplexität benötigen Unternehmen Lieferketten-Anwendungen, die mit den oben genannten modernen, quanteninspirierten Verfahren arbeiten. Bestehende und vor allem ältere Systeme können das nicht leisten.

Beispiel: Japanische Post

Ein gutes Beispiel, was sich mit modernsten Berechnungsverfahren erreichen lässt, zeigt die Optimierung der Japanischen Post in Tokyo. Sie hat das scheinbar Unmögliche geschafft, nämlich die Anzahl der LKW-Fahrzeuge von 52 auf 48 reduziert und die Lieferzeiten verkürzt. Möglich machte das die effizientere Kommissionierung und Bestückung der Fahrzeuge und eine bessere Routenberechnung. Viele der Maßnahmen haben auch den Energieverbrauch und die CO₂-Klimabelastung gesenkt.

Nur durch den Einsatz moderner Logistik-Systeme lassen sich somit Ressourcen wie Fachkräfte und Fahrzeuge freisetzen und für andere Aktivitäten gewinnbringend einsetzen.

Weitere Beispiele und Hintergrundinformationen

In unserem Whitepaper „Mehr Resilienz für Ihre Lieferkette“ finden Sie noch weitere Beispiele aus der Fertigungs- und Automobilbranche sowie Hinweise für typische Optimierungsansätze. Den Abschluss des Whitepapers bildet eine Übersicht, welche Aspekte Unternehmen im Fokus haben sollten, wenn sie möglichst schnell mit der Optimierung und Resilienzsteigerung ihrer Lieferketten beginnen wollen.

Mit einem erfahrenen Partner wie Fujitsu an Ihrer Seite, können Sie so noch dieses Jahr die Leistungsfähigkeit Ihrer Lieferketten verbessern, Kosten einsparen und Ihre Klimabilanz verbessern.

Maike Gronemeier

Maike Gronemeier ist Business Partner Marketing für die Geschäftsbereiche Digitale Transformation, Manufacturing & Automotive. Ihr Anliegen ist es, die komplexen IT-Services den Kunden und Interessenten lösungsorientiert zu kommunizieren und bekannt zu machen – und das plakativ und verständlich.