Trends und Strategien in Supply Chain Management und Logistik. Chancen der digitalen Transformation

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1 Trends und Strategien in Supply Chain Management und Logistik Chancen der digitalen Transformation

2 Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain Management Trends und Strategien in der Logistik : eine Untersuchung der Logistik in Industrie, Handel, Logistik- Dienstleistung und anderen Dienstleistungsunternehmen Trends und Strategien in der Logistik: ein Blick auf die Agenda des Logistik-Managements 2010 Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain Management Vorteile im Wettbewerb durch Beherrschung von Komplexität Trends und Strategien in der Logistik Trends und Strategien in der Logistik: Supply Chains im Wandel Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain Management Globale Netzwerke im Wandel Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain Management Chancen der digitalen Transformation 2

3 Die Auflage 2016 der Studie wird von vier Partnern erarbeitet: Partner der Studie lufthansa-industry-solutions.de 3

4 Wir haben Ihnen zugehört, Ihre Daten ausgewertet und mit Ihnen diskutiert... Vielen Dank für Ihr Engagement! Experteninterviews 33 Gespräche mit Supply-Chain-, Logistik- und Digitalisierungs-Experten führender Unternehmen Produktion Logistik Handel Beratungen/Dienstleister Auswertung von min Gesprächsmaterial zum Thema Trends und Digitalisierung in Supply Chain Management und Logistik Teilnehmer aus 17 Ländern in Europa, USA, Südamerika und Asien Große Unternehmen (>3.000 MA) Online Umfrage 47% 21% 32% Kleine Unternehmen (<250 MA) Mittlere Unternehmen ( MA) davon 363 vollständige, auswertbare Antworten aus den drei Kernsektoren Fokusgruppen 6 Diskussionsrunden mit 51 Experten in 6 Städten Deutschlands 4

5 Digitale Transformation 5

6 Trends und Strategien in der Logistik 2016 Digitale Transformation Kostendruck bleibt auch im Zeitalter der Digitalisierung der Top-Trend. Zahlreiche Technologien stehen am Horizont, ein robuster Pfad ist nicht offensichtlich. Die Rolle des Data Scientist wird auch in der Logistik immer wichtiger. Daten werden innerhalb der Supply Chain bereits vielfach geteilt vor allem auch Transport- und Qualitätsdaten. Unternehmen ist oft nicht bewusst, wie ihr digitales Geschäftsmodell aussehen kann. 6

7 Trends und Strategien in der Logistik 2016 Digitale Transformation vor allem eine Chance 73 % schätzen die Chancen, die sich für ihr Unternehmen ergeben, als hoch bis sehr hoch ein aber mehr als die Hälfte wartet ab, bis erprobte Lösungen vorliegen. Top 3 Treiber der digitalen Transformation Verarbeitendes Gewerbe Logistikdienstleistung Handel Endkunde Endkunde 66% Endkunde Endkunde 59% Handel Omni-Channel (Omni- 63% Endproduktehersteller Omni-Channel Handel (Omni-/Multi-Channel) 30% 30% Omni-Channel Handel (Omni- Endproduktehersteller IT-Dienstleister & Endproduktehersteller IT-Dienstleister 44% 31% Endkunde Endkunde Online Handel Handel (nur 39% 59% 7

8 mittel Relevanz sehr hoch Trends eine Übersicht Trends als Chancen begreifen mittel sehr hoch Anpassungsfähigkeit Externe Entwicklungen Interne Entwicklungen 8

9 mittel Relevanz sehr hoch Trends externe Entwicklungen Top 3: Kostendruck, Individualisierung, Komplexität Kostendruck Individualisierung Komplexität Nachfrageschwankungen Kostendruck entwickelt sich zum mit Abstand wichtigsten Trend Bedeutung von Nachhaltigkeit deutlich gestiegen mittel Personalmangel Nachhaltigkeit sehr hoch Anpassungsfähigkeit 9

10 mittel Relevanz sehr hoch Trends externe Entwicklungen Top 3: Kostendruck, Individualisierung, Komplexität Kostendruck Individualisierung Komplexität Nachfrageschwankungen Kostendruck Komplexität trifft entwickelt große sich zum mit Unternehmen Abstand wichtigsten stärker Trend Bedeutung KMU können von mit Nachhaltigkeit Individualisierunggestiegen besser deutlich umgehen mittel Personalmangel Nachhaltigkeit sehr hoch Anpassungsfähigkeit 10

11 mittel Relevanz sehr hoch Trends interne Entwicklungen Aufholbedarf beim Thema Digitalisierung Digitalisierung der Geschäftsprozesse Transparenz in Supply Chains Business Analytics mittel Vernetzung/Zusammenarbeit Automatisierung sehr hoch Anpassungsfähigkeit Neue Digitalisierungsthemen dominieren das Feld Unternehmen, die mit Digitalisierungstrends besser umgehen können, können auch besser mit Komplexität und verändertem Käuferverhalten umgehen 11

12 mittel Relevanz sehr hoch Trends interne Entwicklungen Aufholbedarf beim Thema Digitalisierung Digitalisierung der Geschäftsprozesse Transparenz in Supply Chains Business Analytics mittel Vernetzung/Zusammenarbeit Automatisierung sehr hoch Anpassungsfähigkeit Digitalisierungstrends Neue Digitalisierungsthemen haben größere dominieren Bedeutung das Feldfür große Unternehmen Unternehmen, die mit Die Digitalisierungstrends wirklich erfolgreichen besser Unternehmen umgehen können, im können auch Logistikbereich besser mit Komplexität sind IT- und Unternehmen, verändertem Käuferverhalten die Logistik gelernt umgehen haben. - Program Manager Digital Lab, KEP - 12

13 Neue und angepasste Geschäftsmodelle Veränderte Kompetenzanforderungen Veränderungen in der Wertschöpfungskette 8,8 x 13,5 Innovative Technologien

14 Technologien Die digitale Zukunft Predictive Analytics Sensorik FTS ERP 10% ERP Wearables Umsetzung 8% WMS nicht geplant geplant geringfügig teilweise umfassend 52% 22% 8% Mobiler Datenzugriff (Kunde) 100% AR 0% Verbreitung Datenerhebung Datenanalyse IT Services künftiges Wachstum Assistenzsysteme Autonome Steuerung Informationsaustausch 14

15 Technologien Die digitale Zukunft Predictive Analytics Sensorik FTS Predictive Analytics Umsetzung 26% nicht geplant geplant 4% 26% ERP WMS Wearables AR geringfügig teilweise umfassend 22% 22% Mobiler Datenzugriff (Kunde) 100% 0% Verbreitung Datenerhebung Datenanalyse IT Services künftiges Wachstum Assistenzsysteme Autonome Steuerung Informationsaustausch 15

16 Technologien Die digitale Zukunft Predictive Analytics Sensorik FTS Wearables Umsetzung nicht geplant geplant geringfügig teilweise umfassend 12% 23% 10% 3% 52% ERP WMS Mobiler Datenzugriff (Kunde) 100% Wearables AR 0% Verbreitung Datenerhebung Datenanalyse IT Services künftiges Wachstum Assistenzsysteme Autonome Steuerung Informationsaustausch 16

17 Technologien Die Zukunft ist vernetzt. skalierbar. robust. Die Supply Chain wird von Anfang bis Ende kommunizieren. Zeitnahe Datenverfügbarkeit wird zum Standard. Neue Lösungskonzepte können von Klein- und Großunternehmen gleichermaßen genutzt werden. Hinsichtlich der Datennutzung wird Klarheit und Rechtssicherheit geschaffen. 17

18 Technologien Top 5 Herausforderungen bei der Einführung Inkompatibilität mit mit bestehenden Systemen/Schnittstellenproblematik bestehenden Kosten waren höher als als geplant Koordinationsschwierigkeiten zwischen Fachbereichen und und IT IT Technologie ist für ist für Anwendung noch noch nicht reif genug Unklare Use Unklare Cases Use bzw. Cases bzw. Nutzenbewertung Nutzenbewertung 41% 37% 35% 31% 29% Viele kommen an Grenzen, überhaupt noch neue Dinge zu machen, weil die IT- Infrastruktur ineinander verwoben ist. Was alle im Augenblick als Aufgabe haben, ist es, ihre eigenen Hausaufgaben zu machen. - Director Supply Chain Management, Handel - 18

19 Technologien Daten als Wert Technologien als Bereitsteller Mobil Mobile Endgeräte erlauben Zugriff auf Daten; von überall und jederzeit. Für Kunden ist dies wesentlicher Kommunikationskanal, für Mitarbeiter der Supercomputer im Taschenformat. Analyse Die Schaffung einer qualitativ hochwertigen Datenbasis erlaubt die spätere Auswertung. Diese Datenbasis dient zur Vorhersage von Entwicklungen und Handlungsbedarfen. Sensorik Die lückenlose Aufnahme von Zustandsdaten wird in Zukunft eine zentrale Rolle spielen. Dazu zählt nicht nur die Aufzeichnung der geografischen Position, sondern auch von Temperaturen, Videobildern 19

20 Veränderungen der Wertschöpfungskette Strategische Landkarte Neue und angepasste Geschäftsmodelle Veränderte Kompetenzanforderungen Veränderungen der Wertschöpfungskette Innovative Technologien Datenanalyse Datenerhebung Informationsaustausch Assistenzsysteme Autonome Steuerung 20

21 Neue und angepasste Geschäftsmodelle Veränderte Kompetenzanforderungen Veränderungen in der Wertschöpfungskette 8,8 x 13,5 Innovative Technologien

22 Wertschöpfungskette Datengetriebene Entscheidungsfindung Der größte unbefriedigte Datenbedarf liegt vor bei 61% 61% der Datenbedarfe zu Materialflussstörungen sind unbefriedigt 27% der Unternehmen sind bereit, diese Daten zukünftig zu teilen Bedarfsprognosen Produktionsplanungsdaten Kostenstrukturdaten Daten mit dem größten Ausbau-Potenzial Bestandsdaten Bedarfsprognosen Produktionsplanungsdaten 22

23 Wertschöpfungskette Die Vision 4 von5 Unternehmen sagen, dass eine Vernetzung von Produkten, (Produktions-) Anlagen, Transportmitteln und Prozessen Intelligente Planung in Echtzeit IT als Wettbewerbsvorteil relevant oder sehr relevant ist! 23

24 Wertschöpfungskette Die Herausforderungen Kunden & Partner Struktur IT & Daten Individualisierung treibt Komplexität Integration der Supply Chain Austauschbarkeit vermeiden Produktion in Losgröße 1 Veränderte Rollen und neue Services Kürzere Wege durch 3D-Druck Daten in Echtzeit Verständnis des Kunden Online-Plattformen B2C/B2B 24

25 Wertschöpfungskette Die Strategiebausteine Customer Centricity Produktentwicklung und -gestaltung gemäß Kundenanforderungen Serviceorientierung Service-orientierte Architekturen, Enterprise API, Abbau von Legacy-Applikationen Customer/Supplier Relationship Management Zusammenarbeit effizient, vertrauensvoll und persönlich gestalten Kunden eine durchgängige Digital Experience bieten Internet of Things Daten entlang der Supply Chain sammeln, auswerten und zur Optimierung nutzen IT-driven Supply Chain IT als treibender Faktor für den Logistiker Aufbau von Kompetenzen in digitalen Technologien 25

26 Veränderungen der Wertschöpfungskette Strategische Landkarte Neue und angepasste Geschäftsmodelle Veränderte Kompetenzanforderungen Veränderungen der Wertschöpfungskette IT-driven Supply Chain Digital Experience Customer Centricity Innovative Technologien Datenanalyse Datenerhebung Informationsaustausch Assistenzsysteme Autonome Steuerung 26

27 Neue und angepasste Geschäftsmodelle Veränderte Kompetenzanforderungen 8,8 x 13,5 Veränderungen in der Wertschöpfungskette Innovative Technologien

28 Kompetenzen Keine Klarheit bei den Kompetenzen aber Einigkeit darüber, dass Veränderungen notwendig sind. Marktgetriebene Veränderungen: 70 % der Logistikunternehmen sehen individualisierte Kundenerwartungen als zukünftig relevant oder sehr relevant an* Technologiegetriebene Veränderungen: Individuelle Anpassung der Systeme an Kundenprozesse. (**AbteilungsleiterIn Logistiksysteme, Handel) Digitalisierung, Transparenz und Vernetzung: Informationsflut für Mitarbeiter*** Mangel an qualifiziertem Personal unter den Top 5 Trends bei externen Entwicklungen* Hürden bei der Weiterqualifizierung sind für Logistikunternehmen vor allem fehlende Ressourcen (ca. 50 %) und die Gefahr der Abwanderung nach Weiterqualifizierung (ca. 38%)*, aber auch Fragen wie Wie können neue erweiterte Aufgabenbereiche definiert werden (Fahrer vs. Transportmanager)? *** Inwiefern können Kompetenzen extern zugekauft werden (Steuerungsintelligenz vs. Auswertung der Daten)? (**ProjektleiterIn, Dienstleistung) Welche Kompetenzen können intern entwickelt werden und wo muss diesbezüglich angesetzt werden (Qualifikation vs. Einstellung)? *** *Basierend auf Fragebogen **Basierend auf Interviews ***Basierend auf Fokusgruppen 28

29 Kompetenzen Mehr als eine Kombination bestehender Profile Supply Chain Manager Fachkraft für Lagerlogistik IT-Fachmann Digital Supply Chain Manager Transportmanager + Fahrer Mathematiker Datenspezialist Lager- Manager? 29

30 Kompetenzen Data Scientist als Schlüssel zum Erfolg Business Domänenwissen Storytelling- Fähigkeiten Modellierungs-& Analyse-Fähigkeiten Data Engineering- Fähigkeiten Informatik- Fähigkeiten Bspw. Marketing & CRM, Manufacturing, Engineering Bspw. Datenvisualisierung, Business Intelligence Reporting, Präsentation & Kommunikation Bspw. Multivariate Analysen, Analytical Modeling Design, Simulation & System Dynamics Bspw. Datenintegration, Data Warehousing, Datenqualitätsmanagement Bspw. Cloud-Anwendungen, Software Service Engineering, Entwurf verteilter Systeme oder als Illusion der datenanalysierenden Wollmilchsau? Kenntnisse in Mathematik & Informatik Fachwissen aus dem Anwendungsgebiet Data Scientist muss die richtigen Fragen, die dazu passenden Daten & Verfahren und Antworten zu finden Es wird immer schwieriger, das eine Package zu finden. (**AbteilungsleiterIn für Supply Chain Management, Handel) Zentrale Frage: Wie können diese Fähigkeiten im Unternehmen integriert werden? ** Basierend auf Interview Quellen: Eigene Darstellung, in Anlehnung an:

31 Kompetenzen Digital Competence Screening Digital Framework Aggregation zu Aktionen Zuordnung von Kompetenzen Gap-Analyse Competence Screen Interview- und datenbasierte Ermittlung der datenbasierten Leistungen und deren Darstellung mithilfe des digital Frameworks (Regelkreise, Akteure). Aggregation einzelner Elemente zu Aktionen (z.b. programmieren) bezogen auf die Bereitstellung der datenbasierten Leistungen. Zuordnen der Kompetenzen (z.b. Programmierung, Data Warehousing) zu den einzelnen Aktionen. Gap-Analyse hinsichtlich fehlender Kompetenzen und Maßnahmenfestlegung. Darstellung des benötigten Digital Framework, der dazugehörigen Aktionen und Kompetenzen sowie der Maßnahmen. Vgl. zum Competence Screening: Rusch, M., David, U. (2015). Competence Screening: Introducing a Concept for Competence Management in Service Divisions. In: Sundbo, J., Fuglsang, L, Sørensen, F, Balsby, N (Hrsg.), The 25th Annual RESER Conference "Innovative Services in the 21st Century Proceedings (S ). Roskilde: Universitet Roskilde sowie Rusch, M., David, U. (2016). Competence Screening - Instrument zur kompetenzbasierten und lebensphasenorientierten Prozessgestaltung. In: Hasebrook, J. P., Zinn, B., Schletz, A. (Hrsg.), Lebensphasenorientiertes Kompetenzmanagement, ein Band der Reihe Kompetenzmanagement im demografischen Wandel, herausgegeben von Prof. Truschkat, Prof. Kauffeld und Prof. Knackstedt. [im Druck] 31

32 Kompetenzen Integration von Data Scientist-Fähigkeiten Competence Screen Darstellung des notwendigen Digital Framework, der dazugehörigen Aktionen und Kompetenzen sowie der Maßnahmen***. Pilotprojekte zur Digitalisierung* Interne Orientierung an Stärken & Präferenzen der Mitarbeiter* Zukauf von Kompetenzen Cloud-Lösungen (SaaS, IaaS, PaaS)* Interdisziplinäre & generationsübergreifende Teams* Kooperation mit Hochschulen Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen* Förderung von Intrapreneurship Teilnahme an Förderinitiativen* Disruptions- Checks* Interne Lern- Logistikzentren/ Interne Weiterbildung* *Besonders auch für KMU geeignet ***Basierend auf Interviews und Fokusgruppen mit Praxispartnern 32

33 Veränderungen der Wertschöpfungskette Strategische Landkarte Neue und angepasste Geschäftsmodelle Veränderte Kompetenzanforderungen Competence Screening Integration von Data-Scientist- Fähigkeiten Veränderungen der Wertschöpfungskette IT-driven Supply Chain Digital Experience Customer Centricity Innovative Technologien Datenanalyse Datenerhebung Informationsaustausch Assistenzsysteme Autonome Steuerung 33

34 Neue und veränderte Geschäftsmodelle Veränderte Kompetenzanforderungen 8,8 x 13,5 Veränderungen in der Wertschöpfungskette Innovative Technologien

35 Geschäftsmodelle Geschäftsmodelle Business Model Canvas Zentrale Frage: Wie lassen sich Geschäftsmodelle beschreiben?*** Status Quo WIE? WAS? WER? Wertangebot 45 % der Logistikunternehmen sehen Flexibilität als zukünftigen Wettbewerbsvorteil (relevant bzw. sehr relevant)* Treiber sind die Endkunden in Kombination mit dem Handel bzw. IT-Dienstleister* Erst 4 % der Logistikunternehmen haben ihr Geschäftsmodell umfassend digital transformiert* Kostenstruktur Schlüsselpartnerschaften Schlüsselaktivitäten Kundenbeziehung Kundensegmente Schlüsselressourcen WERT? Kanäle Einnahmequellen *Basierend auf Fragebogen ***Basierend auf Fokusgruppen Quellen: Osterwalder, Alexander; Papadakos, Trish (2015): Value Proposition Design. Entwickeln Sie Produkte und Services, die Ihre Kunden wirklich wollen. Beginnen Sie mit [Die Fortsetzung des Bestsellers Business Model Generation!]. Frankfurt am Main: Campus. 35

36 Geschäftsmodelle Zukunftsszenarien der Logistik Szenario 1 Ein Akteur der SC oder Wettbewerber wertet Daten der Kunden des Logistikunternehmens aus Daten und Erkenntnisse werden an das Logistikunternehmen verkauft Szenario 2 Ein Akteur der SC oder Wettbewerber wertet Daten der Kunden des Logistikunternehmens aus Daten und Erkenntnisse werden an die Konkurrenz des Logistikunternehmens verkauft Wettbewerbsvorteil für die Konkurrenz Zur Verfügung stehende Daten müssen vom Logistikunternehmen selbst genutzt werden, sonst werden diese von Wettbewerbern genutzt! Szenario 3 Verlust von Wertschöpfungsanteilen durch Akteure, die sich zwischen dem Logistikunternehmen und dessen Kunden platzieren Beispiel Plattformen Plattformen - auch im B2B sorgen für größere Transparenz über mehrere SC-Stufen hinweg, es droht der Verlust des Endkunden-Zugangs. (**GeschäftsführerIn, Spedition & ProjektleiterIn, Dienstleistung) ** Basierend auf Interview 36

37 Geschäftsmodelle Geschäftsmodellmuster für die Logistik Digitally charged products Object Self Service: Technologie zur Gewichtsmessung Automatische Nachbestellung Verändert: Data-as-a-payment: Verlader eigene Daten an Logistikdienstleister: Optimierung Auftragsplanung Preisnachlass für Verlader Verändert: WIE? WAS? WER? Kostenstruktur Kundensegmente Schlüsselressourcen WERT? Kanäle Einnahmequellen Digitally charged pretransportation Schlüsselpartnerschaften Schlüsselaktivitäten Wertangebot Kundenbeziehung Digitalisierung Kundenschnittstelle: Webbasierte Konfiguration der Transport-DL Automatisierte Disposition Verändert: Digitally charged transportation Analytics for optimization: Daten werden zur Routenoptimierung & zur besseren Personalplanung im Lager des Kunden genutzt Verändert: Quelle: Osterwalder, Alexander; Papadakos, Trish (2015): Value Proposition Design. Entwickeln Sie Produkte und Services, die Ihre Kunden wirklich wollen. Beginnen Sie mit [Die Fortsetzung des Bestsellers Business Model Generation!]. Frankfurt am Main: Campus. 37

38 Veränderungen der Wertschöpfungskette Strategische Landkarte Neue und angepasste Geschäftsmodelle GM komplett digitalisieren, nicht punktuell Ausgangspunkt Datenverfügbarkeit Analyticsgetriebene GM-Innovation Paymentgetriebene GM-Innovation Veränderte Kompetenzanforderungen Competence Screening Integration von Data-Scientist- Fähigkeiten Veränderungen der Wertschöpfungskette IT-driven Supply Chain Digital Experience Customer Centricity Innovative Technologien Datenanalyse Datenerhebung Informationsaustausch Assistenzsysteme Autonome Steuerung 38

39 Vielen Dank. Erste Ergebnisse jetzt online im Kongressband weitere Ergebnisse folgen in Kürze! Besuchen Sie die Trendstudien-Website: logistiktrends.bvl.de Icons made by Madebyoliver from 39