Eine Lieferkette ist hochkomplex, eigentlich so komplex, dass das Bild einer Kette schon lange nicht mehr passt. Große Netzwerke arbeiten zusammen, um den globalen Handel und die internationale Industrie zu versorgen. Diese Netzwerke werden zunehmend größer und auch dynamischer. Damit die Zusammenarbeit dennoch klappt, helfen digitale Prozesse. Auch besitzt jeder einzelne Dienstleister eigene IT-Systeme, um die Komplexität zu beherrschen. Doch die dort angehäuften Daten verbleiben zumeist innerhalb der Unternehmensgrenzen und stehen anderen Supply Chain Teilnehmern nicht zur Verfügung.
Eine zunehmende Kollaboration auch auf Datenebene könnte jedoch die gesamte Supply Chain deutlich resilienter machen. Auf Nachfrageschwankungen könnte genauso wie auf unvorhergesehene Ereignisse von allen Netzwerk-Akteuren schneller und genauer reagiert werden. Aber auch von vorneherein lässt sich mit einem größeren Datenschatz die Korridorplanung präzisieren. Die Prädiktive Analyse von Prozessen lebt von einem großen und qualitativ hochwertigen Datenbestand.
Der Wertbeitrag von Daten nimmt stetig zu
Daten werfen umso mehr Wissen ab, je mehr man die Datenbestände verknüpft. Das gilt unternehmensintern genauso wie auf der Ebene des gesamten Logistik-Netzwerks. Auf Unternehmensebene ermöglichen ERP-Systeme wie SAP oder Oracle die Zusammenführung und Analyse der Datenbestände aus den Unternehmensbereichen. Auf der Ebene eines Netzwerks zwischen verschiedenen Unternehmen gibt es bisher noch nichts Vergleichbares. Viele Hürden verhindern eine Transparenz und Interoperabilität von Datenbeständen.
Jedoch tut sich etwas: Die von Fraunhofer Instituten betriebene Initiative, einen sicheren Raum für den Datenaustausch zwischen Unternehmen zu schaffen – der „Industrial Data Space“ – ist kürzlich in eine zweite von der Bundesregierung geförderte Phase eingetreten. Ziel ist es, eine sichere Plattform zum Datenaustausch auf internationaler Ebene zu schaffen. In diesem virtuellen Raum soll jedes teilnehmende Unternehmen souverän darüber entscheiden können, wer in welchem Umfang auf eigene dort eingebrachte Datenbestände zugreifen kann. Mittlerweile gibt es konkrete Anwendungsfälle, die besonders für Transport- und Logistikunternehmen interessant sind, weil sie ein agiles Transportmanagement begünstigen.
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