Blockchain und Big Data

Revolutionen im Supply Chain Management – wie Digitaltechnik die Lieferkette zu sichern hilft
Wie Distributed-Ledger- und Big-Data- Technologien das Risikomanagement in der Lieferkette verändern.
TEXT: MATTHIAS SCHMIDT-STEIN

Gibt es Probleme in der Lieferkette, kann ein Unternehmen unter Umständen nicht mehr produzieren. Diese Erkenntnis scheint banal. Und dennoch: Viele Unternehmen in Deutschland haben keine oder nur unzureichende Notfallpläne in der Schublade liegen, wenn ihre Lieferkette in Gefahr gerät. Das jedenfalls ist das Ergebnis einer Studie des Bundesverbands Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik (BME) und von Riskmethods, einem Software-as-a-Service( SaaS)-Anbieter im Bereich Supply-Chain-Risk-Management. Ein Grund für die mangelhafte Absicherung: Die Lieferketten und damit das Supply-Chain-Management werden immer komplizierter und verwobener. Auch Unfälle, Naturkatastrophen und Unruhen auf der anderen Seite des Globus können sich auf die Produktion hierzulande auswirken. Dazu kommt: „Die Hälfte der Probleme entsteht jenseits der direkten Lieferanten, also bei den Vorlieferanten“, sagt Riskmethods-Gründer und -CEO Rolf Zimmer.

EIN DIGITALES LOGBUCH

Robert A. Küfner kennt Beispiele für solche Supply-Chain-Probleme. Im Medizintechnikbereich, etwa bei der Herstellung eines künstlichen Kniegelenks, sei es, wie in zahlreichen anderen Branchen, normal, dass mehrere Firmen die einzelnen Komponenten für ein Produkt liefern, das dann vom eigentlichen Hersteller zusammengebaut wird. „Der Produzent muss dann nachweisen können, dass alles den Normen und Zertifizierungsstandards entspricht“, sagt Küfner. Selbst mit Bitcoin zum Millionär geworden, sieht er hier das ideale Anwendungsfeld für die der Blockchain zugrunde liegende Distributed- Ledger-Technologie: „Wenn mehrere Unternehmen aus verschiedenen Industrien zusammenarbeiten müssen, können sie sämtliche Arbeitsschritte in einem unkompromittierbaren Layer abbilden“, sagt er.

Küfners Unternehmen Advanced Blockchain hat dafür eine Art digitales Logbuch entwickelt. Darin werden alle nötigen Daten gespeichert, damit später dokumentiert und nachvollziehbar ist, wo etwas schiefgelaufen ist und wo nicht. Schließlich könnten schon minimale Abweichungen vom Standard im Endprodukt zu großen Problemen führen – die Fehlerursachen ließen sich aber meist nur schwer lokalisieren. „Ein solches Logbuch ließ sich schon früher mit einer zentralen Serverlösung abbilden. Doch den darin erfassten Daten konnte man nicht wirklich trauen“, sagt er. Dank der Distributed- Ledger-Technologie seien die Datensätze nun vertrauenswürdig, weil manipulationssicher.

Damit so etwas funktioniert, müssen alle Maschinen – bei allen Lieferanten – smart und online sein. Noch ist das vielerorts Zukunftsmusik. Das liegt auch daran, dass die Geschäfte eigentlich prächtig laufen. „Selbst wenn der Chef die Prozesse umstellen will, blockieren die Mitarbeiter und Führungskräfte“, berichtet Küfner aus eigener Beobachtung. „Oft wird gesagt: ‚Never change a running System.‘“ Wer mit seiner Arbeit Erfolg habe, denke nicht daran, seine Produkte oder Prozesse innovativ weiterzuentwickeln – das gelte auch für das Supply-Chain-Management. Hinzu kommt: Wirklich sinnvoll wird der Einsatz der Blockchain-Technik erst, wenn dies entlang der gesamten Lieferkette geschieht. Technologie-Avantgardisten haben daher nur wenig Vorteile – aber möglicherweise hohe Kosten.

„Selbst wenn der Chef die Prozesse umstellen will, blockieren die Mitarbeiter und Führungskräfte“

Vorerst dürfte sich der Einsatz der Blockchain im Supply-Chain-Umfeld auch deshalb auf den Transport von und den Handel mit Gütern beschränken. Die Reederei Mærsk und IBM haben ein Joint Venture angekündigt, dass eine Handelsplattform auf Basis der Technologie entwickeln soll. Vor allem die Bürokratiekosten für die Dokumentation der Warenströme sollen sinken. Sie können bis zu 20 Prozent der Gesamtkosten ausmachen. Noch müssen Mærsk und IBM zwar neben Spediteuren und potentiellen Kunden auch die Zollbehörden von ihrem Vorhaben überzeugen – doch erste Staaten sollen schon Interesse angemeldet haben. Geplant ist der Start der Plattform jedenfalls noch in diesem Jahr.

SO VIELE DATEN WIE NIE ZUVOR

Schon heute spielt eine ganz andere digitale Technologie eine gewichtige Rolle im Supply-Chain-Management, insbesondere im Risikomanagement: Big Data. Denn auch ohne smarte Maschinen sind heutzutage so viele Daten wie nie zuvor verfügbar, auf die das Risikomanagement zurückgreifen kann. Daraus machen Dienstleister wie Riskmethods ein Geschäft: Aus den Lieferantendaten, die die Kunden ihnen liefern, ermitteln sie verschiedene Risiken. Sitzt der Lieferant etwa in einer Erdbebenregion oder droht ein Streik an einem Hafen auf dem Weg, dann fließt eine entsprechende Risikobewertung in die Analyse mit ein. Auch Besitzstrukturen des Unternehmens können eine Rolle spielen.

Dazu greift die Software zum Beispiel auf Datenbanken der Rückversicherer und Quellen wie das „World Factbook“ des amerikanischen Geheimdienstes CIA zurück. „Die Ereignisse, die dabei hervorstechen, sortiert der Algorithmus nach Relevanz, zum Schluss kommt ein Mensch und prüft“, erklärt Zimmer. Erst dann landen die Infos beim Kunden, etwa in der App auf dem Smartphone, während gleichzeitig die Deep- Learning-Algorithmen der Software trainiert werden.

„Die Kunst ist es, spezifische Informationen aus dem allgemeinen Grundrauschen herauszufiltern.“

„Die Kunst ist es, spezifische Informationen aus dem allgemeinen Grundrauschen herauszufiltern“, sagt Zimmer. Für die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens, das keinen Lieferanten auf den Philippinen hat, ist es zum Beispiel irrelevant, ob dort ein Taifun wütet. Für ein Unternehmen, das etwa auf Waren aus Südostasien angewiesen ist, kann das aber eine überaus wertvolle Information sein. Deshalb sei eine SaaS-Lösung in solchen Fällen deutlich sinnvoller als eine statische, beim Kunden installierte Software, sagt Zimmer. „Der Kunde schickt uns ein Set an Parametern, welche Informationen über seine Lieferanten für ihn wichtig und für sein Risikomanagement relevant sind. Das ist dann unser Filter.“

Kunden, die über mögliche Risiken bei ihren Zulieferern Bescheid wissen und rechtzeitig gewarnt werden, können bares Geld sparen – indem sie schnell und gezielt auf sich abzeichnende Lieferprobleme reagieren. Zimmer verdeutlicht das am Fall eines Chemieunternehmens: Das war auf die Zulieferung von Basischemikalien angewiesen. Als es in der Raffinerie des Lieferanten zu einer Explosion kam, drohte die Versorgung ins Stocken zu geraten. Dank des zeitnahen Alerts konnte das Chemieunternehmen noch am selben Tag entscheiden, die Chemikalie von einem alternativen Lieferanten zu beziehen – und so die Produktion zweier wichtiger Produktgruppen sichern. Eine gute Viertelmillion Euro habe das Unternehmen so laut Zimmer gespart – denn der Marktpreis stieg in der Folgezeit aufgrund des knapperen Angebots.

Je länger und komplexer die Lieferketten werden, desto fehleranfälliger sind sie. Auch das ist eine banale Feststellung. Doch Technologien wie Big Data, Deep Learning und die Blockchain können das Risiko eines Zwischenfalls reduzieren – oder zumindest die Wahl der richtigen Reaktion erleichtern. Bis die Technologien wirklich weitverbreitet sind, könnte zwar noch einige Zeit vergehen. Doch Robert A. Küfner dürfte recht haben, wenn er fragt: „Wann, wenn nicht jetzt, fangen wir an, dass die Maschinen smart werden?“