{"id":230896,"date":"2026-10-07T11:34:44","date_gmt":"2026-10-07T09:34:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ak-online.de\/?p=230896"},"modified":"2026-10-07T11:59:49","modified_gmt":"2026-10-07T09:59:49","slug":"digitaler-zwilling-in-der-supply-chain-wie-diskover-fundierte-entscheidungen-ermoeglicht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/digitaler-zwilling-in-der-supply-chain-wie-diskover-fundierte-entscheidungen-ermoeglicht\/","title":{"rendered":"Digitaler Zwilling in der Supply Chain: Wie DISKOVER fundierte Entscheidungen erm\u00f6glicht"},"content":{"rendered":"\t\t
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Digitaler Zwilling in der Supply Chain: Wie DISKOVER fundierte Entscheidungen erm\u00f6glicht<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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 m\u00f6gliche Ursache liegt in der Art und Weise, wie Planungs- und Dispositionsentscheidungen getroffen werden: auf Basis von Erfahrungswerten und Annahmen statt auf Basis belastbarer Daten.<\/strong><\/p>\n

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 l\u00e4sst sich die eigene Lieferkette abbilden und simulieren, bevor eine Ma\u00dfnahme im laufenden Betrieb umgesetzt wird. Unternehmen k\u00f6nnen so pr\u00fcfen, wie sich Entscheidungen auf Best\u00e4nde, Lieferbereitschaft und Kosten auswirken.<\/p>\n

Dieser Beitrag erkl\u00e4rt, was ein digitaler Zwilling ist, wie Simulation und Szenarioplanung funktionieren und welchen Beitrag sie zur Supply-Chain-Optimierung leisten.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was ist ein digitaler Zwilling in der Supply Chain?<\/strong><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild der realen Supply Chain einschlie\u00dflich ihrer Planungs- und Steuerungsmechanismen. Daf\u00fcr werden operative Daten aus dem ERP-System \u2013 etwa aus SAP \u2013 und gegebenenfalls aus weiteren Systemen in ein einheitliches, simulationsf\u00e4higes Modell \u00fcberf\u00fchrt.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Je nach Fragestellung bildet dieses Modell Produkte, Standorte, Lagerstufen, Materialfl\u00fcsse und Kapazit\u00e4ten ab. Es entsteht eine Testumgebung, in der Unternehmen alternative Planungsans\u00e4tze und Dispositionsstrategien untersuchen k\u00f6nnen.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Der entscheidende Vorteil: Die Simulation ist vom operativen System entkoppelt. Ver\u00e4nderungen lassen sich durchspielen, ohne den laufenden Betrieb zu beeintr\u00e4chtigen. Gleichzeitig basieren die Berechnungen auf realen Unternehmensdaten. Dadurch entstehen praxisnahe Entscheidungsgrundlagen f\u00fcr Bestandsmanagement, Produktionsplanung und Materialdisposition.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Der DISKOVER-Ansatz: Simulation statt Sch\u00e4tzung<\/h4>\n

Klassische Planung st\u00fctzt sich h\u00e4ufig auf statische Parameter, isolierte Systeme und historisch gewachsene Erfahrungswerte. Wechselwirkungen zwischen Best\u00e4nden, Servicegrad und Durchlaufzeiten werden dabei nicht ausreichend ber\u00fccksichtigt. Das kann zu Entscheidungen f\u00fchren, deren Folgen f\u00fcr Kosten, Kapitalbindung und Lieferf\u00e4higkeit erst nach der Umsetzung sichtbar werden.<\/p>\n

DISKOVER verfolgt einen simulationsbasierten Ansatz zur Supply-Chain-Optimierung. Statt einzelne Stellschrauben isoliert zu betrachten, werden ihre Wechselwirkungen innerhalb der Lieferkette untersucht.<\/p>\n

So l\u00e4sst sich vorab bewerten, welche Wirkung eine Ma\u00dfnahme unter den jeweiligen Annahmen voraussichtlich entfaltet. Das unterst\u00fctzt insbesondere die Bestandsoptimierung, die Dispositionsparameteroptimierung und die Abstimmung von Best\u00e4nden und Lieferbereitschaft.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Vier Kernelemente des digitalen Zwillings<\/strong><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Der Aufbau und die Nutzung eines digitalen Zwillings mit DISKOVER lassen sich in vier Bausteine gliedern:<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

    \n
  1. Datenintegration:<\/strong> Operative Daten aus SAP oder anderen ERP-Systemen sowie gegebenenfalls aus weiteren Datenquellen werden zusammengef\u00fchrt und strukturiert.<\/li>\n
  2. \n

    Modellierung:<\/strong> Die relevante Supply Chain und ihre Planungs- und Steuerungsmechanismen werden als konsistentes, simulationsf\u00e4higes Modell abgebildet.<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Simulation:<\/strong> Alternative Szenarien werden berechnet und miteinander verglichen.<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    Entscheidung:<\/strong> Die Ergebnisse werden anhand zentraler Kennzahlen wie Servicegrad, Best\u00e4nden und Kosten bewertet und in konkrete Ma\u00dfnahmen \u00fcberf\u00fchrt.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u00a0<\/p>\n

    Daraus entsteht ein nachvollziehbarer Entscheidungsprozess, der bei ver\u00e4nderten Rahmenbedingungen erneut durchlaufen werden kann.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

    Szenarioplanung und Was-w\u00e4re-wenn-Szenarien<\/h4>\n

    Der Mehrwert des digitalen Zwillings zeigt sich besonders in der Szenarioplanung. Statt eine Ver\u00e4nderung direkt im laufenden Betrieb umzusetzen und ihre Wirkung abzuwarten, l\u00e4sst sie sich vorab im Modell simulieren.<\/p>\n

    Typische Was-w\u00e4re-wenn-Szenarien sind beispielsweise:<\/p>\n

      \n
    • \n

      Wie ver\u00e4ndern sich die erforderlichen Best\u00e4nde und Sicherheitsbest\u00e4nde, wenn der angestrebte Servicegrad angepasst wird?<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Wie wirkt sich eine Ver\u00e4nderung der Sicherheitsbest\u00e4nde auf die Lieferbereitschaft aus?<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Welche Auswirkungen h\u00e4tte eine Verlagerung von Lagerstandorten auf Best\u00e4nde, Lieferzeiten und Lieferbereitschaft?<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Wie beeinflussen eine ver\u00e4nderte Nachfrage oder St\u00f6rungen in der Lieferantenversorgung die Wertsch\u00f6pfungskette?<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Welche Dispositionsstrategie bietet das beste Verh\u00e4ltnis aus Kosten, Kapitalbindung und Verf\u00fcgbarkeit?<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

      Diese Fragen lassen sich im digitalen Zwilling untersuchen, ohne in den laufenden Betrieb einzugreifen. \u00dcberzeugt ein Szenario unter den gepr\u00fcften Bedingungen, kann es in die Praxis \u00fcberf\u00fchrt werden. Investitionsentscheidungen, Netzwerkver\u00e4nderungen und neue Dispositionsregeln erhalten dadurch eine quantitative Grundlage.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Konkrete Praxisbeispiele: Best\u00e4nde senken, Lieferbereitschaft verbessern<\/strong><\/p>\n

      \u00a0<\/p>\n

      Wie die Methode in der Praxis eingesetzt wird, zeigen Projekte aus der industriellen Supply Chain. H\u00e4ufige Ausgangspunkte sind hohe Best\u00e4nde bei gleichzeitig unzureichender Lieferf\u00e4higkeit. M\u00f6gliche Ursachen sind inkonsistente Dispositionsparameter, ungeeignete Bevorratungsstrategien oder fehlende Transparenz \u00fcber die tats\u00e4chlichen Wirkzusammenh\u00e4nge.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      ebm-papst: Komponentenverf\u00fcgbarkeit und Lieferzeiten optimieren<\/h4>\n

      Bei ebm-papst wurde gemeinsam mit Abels & Kemmner auf Basis von ERP-Daten ein digitaler Zwilling aufgebaut, um die Verf\u00fcgbarkeit von Komponenten und die Lieferzeiten zu analysieren.<\/p>\n

      Eine Entkopplungspunktanalyse zeigte, welche Komponenten lagerhaltig sein m\u00fcssen und wann auftragsbezogene Teile verf\u00fcgbar sein m\u00fcssen. Die Simulation untersuchte zudem, wo Lagerstufen entfallen und Liefer- beziehungsweise Eigenfertigungszeiten um ein bis zwei Arbeitstage reduziert werden k\u00f6nnten.<\/p>\n

      F\u00fcr die als lagerhaltig identifizierten Komponenten wurden anschlie\u00dfend Best\u00e4nde und Prognoseparameter optimiert. Die Berechnungen ergaben ein Potenzial zur Reduzierung der Komponentenbest\u00e4nde um etwa 28 Prozent. Gleichzeitig zeigte sich die M\u00f6glichkeit, die Komponentenverf\u00fcgbarkeit von 89 Prozent auf einen Zielwert von etwa 98,5 Prozent zu steigern.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Sihl: Bevorratungsstrategien pr\u00fcfen und Working Capital reduzieren<\/strong><\/p>\n

      \u00a0<\/p>\n

      Auch bei Sihl, einem Qualit\u00e4tsanbieter f\u00fcr bedruckbare Materialien, kam die Methode zum Einsatz. Eine zweistufige Potenzialanalyse wurde durch ein spezielles Simulationssystem mit einem digitalen Zwilling des ERP-Systems unterst\u00fctzt.<\/p>\n

      \u00a0<\/p>\n

      Detaillierte Stamm- und Bewegungsdaten wurden aus den ERP-Systemen \u00fcbernommen und im Simulationssystem analysiert. So lie\u00dfen sich \u00fcberh\u00f6hte Best\u00e4nde, unzureichende Verf\u00fcgbarkeiten und ungeeignete Artikel im Produktportfolio identifizieren.<\/p>\n

      \u00a0<\/p>\n

      Mithilfe einer Entkopplungspunktanalyse wurde gepr\u00fcft, welche Artikel angesichts der zugesagten Kundenlieferzeiten lagerhaltig sein m\u00fcssen. Dadurch konnten ungeeignete Bevorratungsstrategien aufgedeckt werden. Auf Basis korrigierter Strategien berechnete das Simulationssystem die erforderlichen Bestandsh\u00f6hen und ermittelte Potenziale zur Bestandssenkung und zur Reduzierung des Working Capitals.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      wolfcraft: Absatzplanung und Bestandsstrategien simulieren<\/h4>\n

      Bei wolfcraft wurde der digitale Zwilling genutzt, um das Zusammenspiel von Wertstrom sowie Planungs- und Steuerungsmechanismen auf Basis realer ERP-Daten dynamisch zu simulieren.<\/p>\n

      Das Projektteam entwickelte und pr\u00fcfte einen dreistufigen Absatzplanungsprozess. Die Nachfrage wurde nach Marktsegmenten getrennt, passende Prognoseverfahren wurden getestet und Trends sowie Aktionen ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n

      Zus\u00e4tzlich verglich die Simulation verschiedene Bevorratungsstrategien. Dabei zeigte sich ein m\u00f6gliches Bestandssenkungspotenzial von 36 bis 46 Prozent, ohne die geforderte Lieferbereitschaft zu unterschreiten.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Nutzen auf einen Blick<\/strong><\/p>\n

      \u00a0<\/p>\n

      Ein digitaler Zwilling kann Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, folgende Verbesserungen zu erreichen:<\/p>\n

      \u00a0<\/p>\n

        \n
      • \n

        Best\u00e4nde und Working Capital reduzieren:<\/strong> Erforderliche Bestandsniveaus werden unter Ber\u00fccksichtigung der angestrebten Lieferbereitschaft ermittelt.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Servicegrad und Lieferf\u00e4higkeit verbessern:<\/strong> Bevorratungs- und Dispositionsstrategien werden aufeinander abgestimmt.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Lagerhaltungs- und Bestellkosten optimieren:<\/strong> Alternative Strategien werden hinsichtlich ihrer Kostenwirkung verglichen.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Transparenz schaffen:<\/strong> Wechselwirkungen zwischen Absatzplanung, Materialdisposition, Best\u00e4nden und Lieferf\u00e4higkeit werden sichtbar.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Entscheidungen fundieren:<\/strong> Vergleichbare Szenarien liefern nachvollziehbare Grundlagen f\u00fcr operative und strategische Entscheidungen.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Entscheidungsrisiken verringern:<\/strong> Ma\u00dfnahmen werden vor ihrer Umsetzung unter definierten Bedingungen gepr\u00fcft.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Die Umsetzung erleichtern:<\/strong> Simulationen auf Basis empirischer Daten zeigen, wie sich vorgeschlagene L\u00f6sungen unter den untersuchten Bedingungen ausgewirkt h\u00e4tten.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

        \u00a0<\/p>\n

        Welche Verbesserungen tats\u00e4chlich erreichbar sind, h\u00e4ngt von der Ausgangssituation, der Datenqualit\u00e4t, den Modellannahmen und der Umsetzung ab. Simulationen machen die Potenziale quantifizierbar und helfen, Ma\u00dfnahmen zu priorisieren.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

        Vom Projekt zur kontinuierlichen Steuerung<\/h4>\n

        Ein digitaler Zwilling kann f\u00fcr ein einmaliges Optimierungsprojekt eingesetzt werden. Er kann aber auch als kontinuierliches Analyse- und Steuerungsinstrument dienen.<\/p>\n

        Dabei lassen sich drei Einsatzformen unterscheiden:<\/p>\n

          \n
        • \n

          Projektmodus:<\/strong> Aufbau des digitalen Zwillings, erste Simulationen und Identifikation von Optimierungshebeln.<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          Entscheidungsmodus:<\/strong> Bewertung konkreter Investitions-, Struktur- oder Planungsentscheidungen anhand vergleichbarer Szenarien.<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          Steuerungsmodus:<\/strong> Regelm\u00e4\u00dfige Simulationen zur Anpassung von Dispositionsparametern und zur kontinuierlichen Optimierung von Best\u00e4nden, Lieferbereitschaft und Kosten.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

          Der Einstieg in die Supply-Chain-Optimierung mit Abels & Kemmner ist modular gestaltet:<\/p>\n

            \n
          1. \n

            Quick Scan:<\/strong> Auf Basis vorhandener Daten werden erste Auff\u00e4lligkeiten und m\u00f6gliche Optimierungsans\u00e4tze identifiziert.<\/p>\n<\/li>\n

          2. \n

            Analyseprojekt:<\/strong> Verbesserungsans\u00e4tze und wirtschaftliche Optimierungspotenziale werden mithilfe des digitalen Zwillings untersucht und bewertet.<\/p>\n<\/li>\n

          3. \n

            Umsetzungsprojekt:<\/strong> Ausgew\u00e4hlte Ans\u00e4tze werden detailliert ausgearbeitet und umgesetzt. Weitere Simulationen und externe Unterst\u00fctzung k\u00f6nnen die Einf\u00fchrung begleiten.<\/p>\n<\/li>\n

          4. \n

            Kontinuierliche Nutzung:<\/strong> Bei Bedarf wird der digitale Zwilling als laufendes Analyseinstrument und Supply Chain Control Tower eingerichtet. In Verbindung mit weiteren DISKOVER-Funktionalit\u00e4ten kann die L\u00f6sung zu einem umfassenden Advanced Planning and Scheduling-System (APS-System) ausgebaut werden.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            So l\u00e4sst sich der Ansatz schrittweise in die laufende Supply-Chain-Planung und -Steuerung integrieren.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

            \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

            Fazit: Supply-Chain-Optimierung auf Basis belastbarer Daten<\/strong><\/p>\n

            \u00a0<\/p>\n

            Die Wechselwirkungen in komplexen Supply Chains lassen sich mit Erfahrung allein nur begrenzt beurteilen. F\u00fcr die gezielte Einstellung von Planungs- und Steuerungsmechanismen braucht es belastbare Daten und eine systematische Bewertung m\u00f6glicher Ma\u00dfnahmen.<\/p>\n

            \u00a0<\/p>\n

            Der digitale Zwilling macht sichtbar, wie sich Entscheidungen auf Best\u00e4nde, Lieferbereitschaft, Kosten und Kapitalbindung auswirken k\u00f6nnen. Simulationen helfen, Zielkonflikte zu bewerten und das Risiko von Fehlentscheidungen zu reduzieren.<\/p>\n

            \u00a0<\/p>\n

            DISKOVER und die Beratung von Abels & Kemmner verbinden diese Analyse mit konkreten Verbesserungsans\u00e4tzen f\u00fcr Bestandsmanagement, Absatzplanung und Materialdisposition. Dadurch wird die Supply-Chain-Optimierung nachvollziehbar und ihre wirtschaftliche Wirkung bewertbar.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

            \n\t\t\t\t
            \n\t\t\t\t\t

            FAQ \u2013 H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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            Was ist ein digitaler Zwilling in der Supply Chain? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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            Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild der realen Lieferkette einschlie\u00dflich 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 Best\u00e4nde, Servicegrad und Kosten bewerten, bevor Ma\u00dfnahmen im laufenden Betrieb umgesetzt werden.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

            \n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
            Was ist DISKOVER? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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            DISKOVER ist eine modulare APS-Software f\u00fcr Supply Chain Management. Sie unterst\u00fctzt 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.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t