Digitaler Zwilling in der Supply Chain: Wie DISKOVER fundierte Entscheidungen ermöglicht
Viele Unternehmen kennen dieses Paradoxon: Die Lager sind voll, doch Kunden warten trotzdem auf ihre Lieferung. Gleichzeitig soll die Supply Chain schneller, flexibler und kosteneffizienter werden. Eine mögliche Ursache liegt in der Art und Weise, wie Planungs- und Dispositionsentscheidungen getroffen werden: auf Basis von Erfahrungswerten und Annahmen statt auf Basis belastbarer Daten.
Genau hier setzt ein digitaler Zwilling der Supply Chain und ihrer Planungs- und Steuerungsmechanismen an. Mit der Software DISKOVER und der Beratungsmethodik von Abels & Kemmner lässt sich die eigene Lieferkette abbilden und simulieren, bevor eine Maßnahme im laufenden Betrieb umgesetzt wird. Unternehmen können so prüfen, wie sich Entscheidungen auf Bestände, Lieferbereitschaft und Kosten auswirken.
Dieser Beitrag erklärt, was ein digitaler Zwilling ist, wie Simulation und Szenarioplanung funktionieren und welchen Beitrag sie zur Supply-Chain-Optimierung leisten.
Was ist ein digitaler Zwilling in der Supply Chain?
Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild der realen Supply Chain einschließlich ihrer Planungs- und Steuerungsmechanismen. Dafür werden operative Daten aus dem ERP-System – etwa aus SAP – und gegebenenfalls aus weiteren Systemen in ein einheitliches, simulationsfähiges Modell überführt.
Je nach Fragestellung bildet dieses Modell Produkte, Standorte, Lagerstufen, Materialflüsse und Kapazitäten ab. Es entsteht eine Testumgebung, in der Unternehmen alternative Planungsansätze und Dispositionsstrategien untersuchen können.
Der entscheidende Vorteil: Die Simulation ist vom operativen System entkoppelt. Veränderungen lassen sich durchspielen, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen. Gleichzeitig basieren die Berechnungen auf realen Unternehmensdaten. Dadurch entstehen praxisnahe Entscheidungsgrundlagen für Bestandsmanagement, Produktionsplanung und Materialdisposition.
Der DISKOVER-Ansatz: Simulation statt Schätzung
Klassische Planung stützt sich häufig auf statische Parameter, isolierte Systeme und historisch gewachsene Erfahrungswerte. Wechselwirkungen zwischen Beständen, Servicegrad und Durchlaufzeiten werden dabei nicht ausreichend berücksichtigt. Das kann zu Entscheidungen führen, deren Folgen für Kosten, Kapitalbindung und Lieferfähigkeit erst nach der Umsetzung sichtbar werden.
DISKOVER verfolgt einen simulationsbasierten Ansatz zur Supply-Chain-Optimierung. Statt einzelne Stellschrauben isoliert zu betrachten, werden ihre Wechselwirkungen innerhalb der Lieferkette untersucht.
So lässt sich vorab bewerten, welche Wirkung eine Maßnahme unter den jeweiligen Annahmen voraussichtlich entfaltet. Das unterstützt insbesondere die Bestandsoptimierung, die Dispositionsparameteroptimierung und die Abstimmung von Beständen und Lieferbereitschaft.
Vier Kernelemente des digitalen Zwillings
Der Aufbau und die Nutzung eines digitalen Zwillings mit DISKOVER lassen sich in vier Bausteine gliedern:
- Datenintegration: Operative Daten aus SAP oder anderen ERP-Systemen sowie gegebenenfalls aus weiteren Datenquellen werden zusammengeführt und strukturiert.
Modellierung: Die relevante Supply Chain und ihre Planungs- und Steuerungsmechanismen werden als konsistentes, simulationsfähiges Modell abgebildet.
Simulation: Alternative Szenarien werden berechnet und miteinander verglichen.
Entscheidung: Die Ergebnisse werden anhand zentraler Kennzahlen wie Servicegrad, Beständen und Kosten bewertet und in konkrete Maßnahmen überführt.
Daraus entsteht ein nachvollziehbarer Entscheidungsprozess, der bei veränderten Rahmenbedingungen erneut durchlaufen werden kann.
Szenarioplanung und Was-wäre-wenn-Szenarien
Der Mehrwert des digitalen Zwillings zeigt sich besonders in der Szenarioplanung. Statt eine Veränderung direkt im laufenden Betrieb umzusetzen und ihre Wirkung abzuwarten, lässt sie sich vorab im Modell simulieren.
Typische Was-wäre-wenn-Szenarien sind beispielsweise:
Wie verändern sich die erforderlichen Bestände und Sicherheitsbestände, wenn der angestrebte Servicegrad angepasst wird?
Wie wirkt sich eine Veränderung der Sicherheitsbestände auf die Lieferbereitschaft aus?
Welche Auswirkungen hätte eine Verlagerung von Lagerstandorten auf Bestände, Lieferzeiten und Lieferbereitschaft?
Wie beeinflussen eine veränderte Nachfrage oder Störungen in der Lieferantenversorgung die Wertschöpfungskette?
Welche Dispositionsstrategie bietet das beste Verhältnis aus Kosten, Kapitalbindung und Verfügbarkeit?
Diese Fragen lassen sich im digitalen Zwilling untersuchen, ohne in den laufenden Betrieb einzugreifen. Überzeugt ein Szenario unter den geprüften Bedingungen, kann es in die Praxis überführt werden. Investitionsentscheidungen, Netzwerkveränderungen und neue Dispositionsregeln erhalten dadurch eine quantitative Grundlage.
Konkrete Praxisbeispiele: Bestände senken, Lieferbereitschaft verbessern
Wie die Methode in der Praxis eingesetzt wird, zeigen Projekte aus der industriellen Supply Chain. Häufige Ausgangspunkte sind hohe Bestände bei gleichzeitig unzureichender Lieferfähigkeit. Mögliche Ursachen sind inkonsistente Dispositionsparameter, ungeeignete Bevorratungsstrategien oder fehlende Transparenz über die tatsächlichen Wirkzusammenhänge.
ebm-papst: Komponentenverfügbarkeit und Lieferzeiten optimieren
Bei ebm-papst wurde gemeinsam mit Abels & Kemmner auf Basis von ERP-Daten ein digitaler Zwilling aufgebaut, um die Verfügbarkeit von Komponenten und die Lieferzeiten zu analysieren.
Eine Entkopplungspunktanalyse zeigte, welche Komponenten lagerhaltig sein müssen und wann auftragsbezogene Teile verfügbar sein müssen. Die Simulation untersuchte zudem, wo Lagerstufen entfallen und Liefer- beziehungsweise Eigenfertigungszeiten um ein bis zwei Arbeitstage reduziert werden könnten.
Für die als lagerhaltig identifizierten Komponenten wurden anschließend Bestände und Prognoseparameter optimiert. Die Berechnungen ergaben ein Potenzial zur Reduzierung der Komponentenbestände um etwa 28 Prozent. Gleichzeitig zeigte sich die Möglichkeit, die Komponentenverfügbarkeit von 89 Prozent auf einen Zielwert von etwa 98,5 Prozent zu steigern.
Sihl: Bevorratungsstrategien prüfen und Working Capital reduzieren
Auch bei Sihl, einem Qualitätsanbieter für bedruckbare Materialien, kam die Methode zum Einsatz. Eine zweistufige Potenzialanalyse wurde durch ein spezielles Simulationssystem mit einem digitalen Zwilling des ERP-Systems unterstützt.
Detaillierte Stamm- und Bewegungsdaten wurden aus den ERP-Systemen übernommen und im Simulationssystem analysiert. So ließen sich überhöhte Bestände, unzureichende Verfügbarkeiten und ungeeignete Artikel im Produktportfolio identifizieren.
Mithilfe einer Entkopplungspunktanalyse wurde geprüft, welche Artikel angesichts der zugesagten Kundenlieferzeiten lagerhaltig sein müssen. Dadurch konnten ungeeignete Bevorratungsstrategien aufgedeckt werden. Auf Basis korrigierter Strategien berechnete das Simulationssystem die erforderlichen Bestandshöhen und ermittelte Potenziale zur Bestandssenkung und zur Reduzierung des Working Capitals.
wolfcraft: Absatzplanung und Bestandsstrategien simulieren
Bei wolfcraft wurde der digitale Zwilling genutzt, um das Zusammenspiel von Wertstrom sowie Planungs- und Steuerungsmechanismen auf Basis realer ERP-Daten dynamisch zu simulieren.
Das Projektteam entwickelte und prüfte einen dreistufigen Absatzplanungsprozess. Die Nachfrage wurde nach Marktsegmenten getrennt, passende Prognoseverfahren wurden getestet und Trends sowie Aktionen berücksichtigt.
Zusätzlich verglich die Simulation verschiedene Bevorratungsstrategien. Dabei zeigte sich ein mögliches Bestandssenkungspotenzial von 36 bis 46 Prozent, ohne die geforderte Lieferbereitschaft zu unterschreiten.
Nutzen auf einen Blick
Ein digitaler Zwilling kann Unternehmen dabei unterstützen, folgende Verbesserungen zu erreichen:
Bestände und Working Capital reduzieren: Erforderliche Bestandsniveaus werden unter Berücksichtigung der angestrebten Lieferbereitschaft ermittelt.
Servicegrad und Lieferfähigkeit verbessern: Bevorratungs- und Dispositionsstrategien werden aufeinander abgestimmt.
Lagerhaltungs- und Bestellkosten optimieren: Alternative Strategien werden hinsichtlich ihrer Kostenwirkung verglichen.
Transparenz schaffen: Wechselwirkungen zwischen Absatzplanung, Materialdisposition, Beständen und Lieferfähigkeit werden sichtbar.
Entscheidungen fundieren: Vergleichbare Szenarien liefern nachvollziehbare Grundlagen für operative und strategische Entscheidungen.
Entscheidungsrisiken verringern: Maßnahmen werden vor ihrer Umsetzung unter definierten Bedingungen geprüft.
Die Umsetzung erleichtern: Simulationen auf Basis empirischer Daten zeigen, wie sich vorgeschlagene Lösungen unter den untersuchten Bedingungen ausgewirkt hätten.
Welche Verbesserungen tatsächlich erreichbar sind, hängt von der Ausgangssituation, der Datenqualität, den Modellannahmen und der Umsetzung ab. Simulationen machen die Potenziale quantifizierbar und helfen, Maßnahmen zu priorisieren.
Vom Projekt zur kontinuierlichen Steuerung
Ein digitaler Zwilling kann für ein einmaliges Optimierungsprojekt eingesetzt werden. Er kann aber auch als kontinuierliches Analyse- und Steuerungsinstrument dienen.
Dabei lassen sich drei Einsatzformen unterscheiden:
Projektmodus: Aufbau des digitalen Zwillings, erste Simulationen und Identifikation von Optimierungshebeln.
Entscheidungsmodus: Bewertung konkreter Investitions-, Struktur- oder Planungsentscheidungen anhand vergleichbarer Szenarien.
Steuerungsmodus: Regelmäßige Simulationen zur Anpassung von Dispositionsparametern und zur kontinuierlichen Optimierung von Beständen, Lieferbereitschaft und Kosten.
Der Einstieg in die Supply-Chain-Optimierung mit Abels & Kemmner ist modular gestaltet:
Quick Scan: Auf Basis vorhandener Daten werden erste Auffälligkeiten und mögliche Optimierungsansätze identifiziert.
Analyseprojekt: Verbesserungsansätze und wirtschaftliche Optimierungspotenziale werden mithilfe des digitalen Zwillings untersucht und bewertet.
Umsetzungsprojekt: Ausgewählte Ansätze werden detailliert ausgearbeitet und umgesetzt. Weitere Simulationen und externe Unterstützung können die Einführung begleiten.
Kontinuierliche Nutzung: Bei Bedarf wird der digitale Zwilling als laufendes Analyseinstrument und Supply Chain Control Tower eingerichtet. In Verbindung mit weiteren DISKOVER-Funktionalitäten kann die Lösung zu einem umfassenden Advanced Planning and Scheduling-System (APS-System) ausgebaut werden.
So lässt sich der Ansatz schrittweise in die laufende Supply-Chain-Planung und -Steuerung integrieren.
Fazit: Supply-Chain-Optimierung auf Basis belastbarer Daten
Die Wechselwirkungen in komplexen Supply Chains lassen sich mit Erfahrung allein nur begrenzt beurteilen. Für die gezielte Einstellung von Planungs- und Steuerungsmechanismen braucht es belastbare Daten und eine systematische Bewertung möglicher Maßnahmen.
Der digitale Zwilling macht sichtbar, wie sich Entscheidungen auf Bestände, Lieferbereitschaft, Kosten und Kapitalbindung auswirken können. Simulationen helfen, Zielkonflikte zu bewerten und das Risiko von Fehlentscheidungen zu reduzieren.
DISKOVER und die Beratung von Abels & Kemmner verbinden diese Analyse mit konkreten Verbesserungsansätzen für Bestandsmanagement, Absatzplanung und Materialdisposition. Dadurch wird die Supply-Chain-Optimierung nachvollziehbar und ihre wirtschaftliche Wirkung bewertbar.
FAQ – Häufig gestellte Fragen
Was ist ein digitaler Zwilling in der Supply Chain?
Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild der realen Lieferkette einschließlich ihrer Planungs- und Steuerungsmechanismen. Er basiert auf operativen Daten aus ERP- und gegebenenfalls weiteren Systemen. Mit seiner Hilfe lassen sich Szenarien simulieren und deren Auswirkungen auf Bestände, Servicegrad und Kosten bewerten, bevor Maßnahmen im laufenden Betrieb umgesetzt werden.
Was ist DISKOVER?
DISKOVER ist eine modulare APS-Software für Supply Chain Management. Sie unterstützt unter anderem Bestandsmanagement, Prognose und Absatzplanung, Sales & Operations Planning (S&OP), Materialdisposition und Simulation im digitalen Zwilling. In Kombination mit der Beratung von Abels & Kemmner wird DISKOVER genutzt, um Lieferketten datenbasiert zu analysieren und Planungs- und Steuerungsprozesse zu optimieren.
Wie unterscheidet sich die Simulation im digitalen Zwilling von der klassischen Optimierung von Planungsmechanismen?
Klassische Ansätze arbeiten häufig mit statischen Parametern und betrachten einzelne Planungsbereiche isoliert. Die Simulation im digitalen Zwilling untersucht dagegen das dynamische Zusammenspiel der abgebildeten Prozesse. Dadurch werden Wechselwirkungen zwischen Beständen, Lieferbereitschaft und Kosten sichtbar. Unternehmen können alternative Dispositionsparameter und Planungsstrategien anhand vergleichbarer Szenarien bewerten.
Was sind Was-wäre-wenn-Szenarien in der Supply Chain?
Was-wäre-wenn-Szenarien sind simulierte Alternativen zur bestehenden Planung. Dazu gehören beispielsweise veränderte Sicherheitsbestände, andere Lagerstandorte oder eine schwankende Nachfrage. Sie zeigen, wie sich eine Maßnahme unter bestimmten Annahmen auf Servicegrad, Bestände und Kosten auswirken könnte. Die Prüfung erfolgt im Modell und beeinträchtigt den laufenden Betrieb nicht.
Welchen Mehrwert bietet Szenarioplanung für Unternehmen?
Szenarioplanung schafft eine nachvollziehbare Grundlage für Entscheidungen in der Supply-Chain-Optimierung. Sie macht Zielkonflikte zwischen Kosten, Kapitalbindung und Lieferfähigkeit sichtbar und ermöglicht es, Maßnahmen vor ihrer Umsetzung zu bewerten. Unternehmen können dadurch Optimierungspotenziale priorisieren und das Risiko von Fehlentscheidungen verringern.
Für welche Unternehmen eignet sich ein digitaler Zwilling mit DISKOVER?
Besonders profitieren Unternehmen mit komplexen, mehrstufigen Lieferketten, hohen Beständen oder unzureichender Lieferbereitschaft. Ein digitaler Zwilling hilft, Ursachen zu analysieren und geeignete Bestands- und Dispositionsstrategien zu entwickeln. Der modulare Einstieg über Quick Scan, Analyse und Umsetzung ermöglicht es, Umfang und Vorgehen an die jeweilige Ausgangssituation anzupassen.
