{"id":853125,"date":"2024-03-07T10:30:05","date_gmt":"2024-03-07T10:30:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/?p=853125"},"modified":"2026-01-22T07:48:30","modified_gmt":"2026-01-22T07:48:30","slug":"fruehwarnsystem-zur-auto-supply-chain-resilienz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/insights\/blog\/licht-ins-dunkel-fruehwarnsystem-zur-auto-supply-chain-resilienz\/","title":{"rendered":"Fr\u00fchwarnsystem zur Auto-Supply-Chain Resilienz"},"content":{"rendered":"\n

Fr\u00fchwarnsystem zur Auto-Supply-Chain Resilienz<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div>
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Dr. Andreas Ebner<\/h5>
07.03.2024<\/h5><\/div><\/div>
\"capgemini-invent\"\/<\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n
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Die Herausforderungen in der Automobilindustrie sind vielf\u00e4ltig: Geringe Daten zu unbekannten Risiken entlang der Supply Chain, dezentrale Datenspeicherung zu bekannten Risiken, zahlreiche Datenquellen, komplexe IT-Systemarchitektur und viele Interessengruppen innerhalb der Unternehmen. Das Beispiel eines unserer Kunden aus der Automobilbranche zeigt, wie schwerwiegend derartige St\u00f6rungen entlang der Supply Chain sein k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Aufgrund einer erheblichen Knappheit an Bauteilen und einem eingeschr\u00e4nkten Angebot an Transportm\u00f6glichkeiten war die Supply Chain eines Automobilherstellers bereits stark gef\u00e4hrdet. Ein Tsunami in S\u00fcdostasien brachte die pr\u00e4zise orchestrierte Logistikkette unseres Kunden aus dem Gleichgewicht. Dies f\u00fchrte zu Unterbrechungen in entscheidenden Warenstr\u00f6men und einem gestiegenem organisatorischen Aufwand f\u00fcr Sonderfahrten in den darauffolgenden Wochen. In enger Zusammenarbeit mit dem Kunden formulierten wir ein klares Zielbild: \u00c4hnliche Risiken sollten k\u00fcnftig bereits bei der Auftragsvergabe ber\u00fccksichtigt und bei Nichtvermeidung besser antizipiert werden, um die Widerstandsf\u00e4higkeit der Supply Chain gegen\u00fcber St\u00f6rungen verschiedener Art zu st\u00e4rken.<\/p>\n\n\n\n

Datenverf\u00fcgbarkeit ist der Schl\u00fcssel zur fr\u00fchzeitigen Erkennung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Als L\u00f6sung entwickelten wir gemeinsam eine zentrale Datenplattform f\u00fcr ein gr\u00fcndliches und systematisches Monitoring aller Risiken innerhalb der gesamten Supply Chain. In einem ersten Schritt identifizierten wir gemeinsam mit dem Kunden s\u00e4mtliche relevanten St\u00f6rquellen entlang der Supply Chain in einem umfassenden Risikokatalog. Hierbei flossen sowohl Naturrisiken wie Tsunamis, Wirbelst\u00fcrme und Fluten als auch gesellschaftlich-politische Risiken wie m\u00f6gliche Grenzschlie\u00dfungen, Streiks oder die Missachtung von Nachhaltigkeitskriterien mit ein.<\/p>\n\n\n\n

Im zweiten Schritt legten wir f\u00fcr jedes katalogisierte Risiko eine m\u00f6gliche Messgr\u00f6\u00dfe sowie eine zugeh\u00f6rige Datenquelle fest. Zur umfassenden Risikobewertung ber\u00fccksichtigten wir sowohl interne Assessments, die \u00fcber verschiedene Datensilos verteilt waren, als auch externe Daten von verschiedenen Anbietern wie Euler Hermes oder der ENX Association. Dank der Anbindung der Datenquelle \u00fcber automatisierte Schnittstellen kann ein stets aktiver Datenaustausch und -konsistenz zwischen den verschiedenen IT-Systemen sichergestellt werden. F\u00fcr die Nutzer entwickelten wir zur Darstellung der Risikobewertungen ein benutzerfreundliches Dashboard. Zur intuitiven Erfassung der Risikobewertungen brachten wir die unterschiedlichen Risiko-KPIs in eine durchg\u00e4ngige Logik mittels eines Ampelsystems mit Gr\u00fcn-Gelb-Rot-Logik. Basierend auf dieser zentralen und umfassenden Datenbasis an Risikobewertungen entstanden zwei Produkte f\u00fcr die t\u00e4gliche Arbeit der Eink\u00e4ufer:innen: eine Lieferanten-Risikoscorecard f\u00fcr die Vergabe und ein Risikomanagement-Dashboard f\u00fcr die Serienbetreuung.<\/p>\n\n\n\n

Zwei starke L\u00f6sungen f\u00fcr einen messbaren Mehrwert<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Lieferanten-Risikoscorecard bezieht Risikofaktoren weitreichend ein, um eine risikobezogenen KPI je Lieferant abzuleiten. Das gibt den Eink\u00e4ufern die M\u00f6glichkeit, in der Lieferantennominierung neben den \u00fcblichen Kriterien wie Preis und Qualit\u00e4t auch das Risiko f\u00fcr m\u00f6gliche Produktionsausf\u00e4lle monet\u00e4r zu ber\u00fccksichtigen. Dies schafft eine zuverl\u00e4ssigere Basis f\u00fcr die Lieferantenauswahl, indem datengest\u00fctzte KPIs anstelle von subjektiven Einsch\u00e4tzungen treten. Im Rahmen des Projekts wurde die Risikobewertung verpflichtend f\u00fcr Nominierungen kritischer Lieferanten integriert und von umfangreichen Schulungsma\u00dfnahmen f\u00fcr die Eink\u00e4ufer:innen begleitet. Perspektivisch wird die Erstellung der Bewertungen durch generative KI unterst\u00fctzt, um bspw. Risiken im Rahmen der Produktentwicklung auf Basis der gesamten Angebotsunterlagen bewerten zu k\u00f6nnen, anstatt ausschlie\u00dflich auf das Wissen eines einzelnen Experten zur\u00fcckzugreifen.<\/p>\n\n\n\n

Das Risikomanagement-Dashboard gibt den Eink\u00e4ufer:innen durch eine intuitive Anzeige tagesaktuelle \u00c4nderungen in der Risikobewertung weiter. Hierbei werden die relevanten Risikobewertungen spezifisch f\u00fcr die jeweiligen Bauteile angezeigt. Bei einer Verschlechterung des Risikostatus k\u00f6nnen so umgehend Ma\u00dfnahmen ergriffen werden, um Risiken zu minimieren. Hierbei werden neben potenziell betroffenen Standorten auch die jeweiligen Best\u00e4nde aufgef\u00fchrt, um Ma\u00dfnahmen zu priorisieren. Bereits w\u00e4hrend der Projektumsetzung konnte die L\u00f6sung ihren Mehrwert unter Beweis stellen, indem das Dashboard ein erh\u00f6htes Risiko f\u00fcr einen Cybervorfall bei einem Lieferanten aufdeckte, das zuvor unbemerkt geblieben war. Dank dieser L\u00f6sung konnten rasch Ma\u00dfnahmen ergriffen werden, um das Cyberrisiko zu minimieren. Zuk\u00fcnftig soll das Dashboard um Ma\u00dfnahmenempfehlungen basierend auf generativer KI erweitert werden. Als Datenbasis daf\u00fcr dient eine zentrale Plattform f\u00fcr das Tracking von Mitigationsma\u00dfnahmen. Basierend auf vergleichbaren Lieferantenmerkmalen werden wirkungsvolle Strategien zur Risikovermeidung vorgeschlagen.<\/p>\n\n\n\n

Wegweiser durch Unsicherheiten: von der Risikoerkennung zur proaktiven Reaktion<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Risiken werden auch in Zukunft die Robustheit der Supply Chain herausfordern und sind nie g\u00e4nzlich vermeidbar. Durch die Einf\u00fchrung der zentralen Risikomanagement Datenbank und den daraus entwickelten Produkten, kann der Kunde die Reduzierung von Risiken entlang der Supply Chain weiter vorantreiben und bei Erh\u00f6hung des Risikos unmittelbar gegensteuern. So ebnen wir den Weg von der Risikoerkennung hin zur proaktiven Reaktion.<\/p>\n\n\n\n

Vielen Dank an den Co-Autor Dr. Henrik Bathke<\/a>. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n

Unser Experte<\/h3><\/div><\/div>
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