Einem Risiko ausgesetzt: Die versteckten Kosten fragmentierter Lieferkettendaten

Die wichtigsten Erkenntnisse:

1. In Ihrer Stückliste verbergen sich die Risiken.Echte Supply-Chain-Intelligenz bedeutet, jede einzelne Komponente den aktuellen geopolitischen und regulatorischen Risiken zuzuordnen, anstatt erst im Nachhinein aggregierte Kennzahlen zu überwachen.
2. Die Kosten, die man nicht sieht, sind diejenigen, die einen ruinieren.Abhängigkeiten von einem einzigen Lieferanten und blinde Flecken in den unteren Ebenen der Lieferkette bleiben unsichtbar, bis sie eine Notfall-Neugestaltung erzwingen. Bis dahin ist der Schaden bereits angerichtet.
3. Da Schwachstellen bereits bei der Konzeption entstehen, muss auch Intelligenz von vornherein einbezogen werden.Die Entscheidungen, die zu langfristigen Schwachstellen in der Lieferkette führen, werden in den Entwicklungswerkzeugen getroffen, nicht in Beschaffungssitzungen. Genau dort muss die Risikotransparenz angesiedelt sein.

Die Komponenten sind beschafft. Die Lieferanten sind zugelassen. Die Systeme sind eingerichtet. Warum dauert es dann immer noch drei Tage, bis eine einzige Compliance-Frage beantwortet ist?

Für die meisten Elektronikhersteller lautet die ehrliche Antwort immer gleich: weil die Daten, die diese Frage beantworten sollten, über ein Dutzend Systeme verstreut sind, keinem einzelnen Team gehören und fast niemandem vertrauenswürdig erscheinen. So sieht die Fragmentierung der Lieferkette aus der Innenperspektive tatsächlich aus. Das Problem ist nicht ein Mangel an Daten. Das Problem ist, dass die Daten an zu vielen Orten gespeichert sind, zu wenigen Menschen vertrauenswürdig erscheinen und die Unternehmen mehr kosten, als die meisten Führungsteams jemals berechnet haben.

Die unsichtbare Krise, die sich vor aller Augen verbirgt

Die Fragmentierung der Lieferkette ist kein technischer Sonderfall, der nur den größten oder komplexesten Unternehmen vorbehalten ist. Sie ist die tägliche betriebliche Realität fast jedes Elektronikherstellers, und die meisten Führungskräfte sind davon betroffen, ohne zu wissen, dass es dafür einen Begriff gibt.

So sieht die Fragmentierung der Lieferkette in der Praxis aus:

Technische Daten sind an einem Ort zu finden. Normen an einem anderen. Die Compliance-Vorschriften wiederum an einem ganz anderen Ort.

Die Informationen zu den Bauteilen sind über ERP-Systeme, PLM-Plattformen, CAD-Bibliotheken und Stücklisten-Tools verteilt – wobei keines dieser Systeme dieselbe Teilenummer verwendet.

Oder: Ein Ingenieur wählt in einem Tool eine Komponente aus, ein Kollege aus der Beschaffung kennzeichnet diese als nicht beschaffbar und ersetzt sie durch eine Alternative. Eine dritte Person, die für die Pflege des Entwurfs zuständig ist, nimmt weiter unten in der Kette eine weitere Änderung vor. Niemand hat den vollständigen Überblick, und die Entscheidungen summieren sich.

Letztendlich führt dies dazu, dass Ingenieure ihre eigenen Datenbibliotheken pflegen. Sie erstellen eine lokale Kopie eines Datenblatts oder einer Norm, auf die sie regelmäßig zurückgreifen. Sie entwickeln Umgehungslösungen und persönliche Abkürzungen – alles nur, weil sie keinen klaren, zuverlässigen Zugriff auf eine einzige Quelle haben, in der diese Informationen gespeichert sind.

Das Ergebnis ist mehr als nur Ineffizienz.Eine Umfrageunter mehr als 128.000 Ingenieuren und Konstrukteuren hat ergeben, dass ein einzelner Konstrukteur bei mangelhafter Stammdatenqualität jährlich über 1.250 Stunden mit der Suche nach, der Konfiguration oder der Neuerstellung von Bauteilen verschwenden kann – Kosten, die sich pro Ingenieur auf über 100.000 Dollar pro Jahr belaufen.

Warum die Fragmentierung jetzt die Einnahmen gefährdet

Drei Faktoren haben dieses Problem im Laufe des letzten Jahrzehnts dramatisch verschärft, und was einst nur eine operative Unannehmlichkeit war, hat sich zu einem weitaus ernsteren Problem entwickelt: Produkte, die aufgrund von Datenlücken nicht auf den Markt gelangen.

Der erste Punkt ist die zunehmende Verbreitung von Tools. Plattformen wie PLMs, ERPs und Lieferantenportale bieten für sich genommen einen echten Mehrwert. In ihrer Gesamtheit verstärken sie jedoch die Fragmentierung. Eine Komponente kann in einem Tool ausgewählt, in einem zweiten anders beschrieben, über ein drittes beschafft und in einem vierten als veraltet markiert werden. Keine dieser Informationen lässt sich miteinander abstimmen. Im Internet findet man wiederum andere Angaben, und Ihr Lieferant schlägt darüber hinaus noch eine Alternative vor. Dieses Problem tritt immer häufiger auf.

Der zweite Faktor sind Fusionen und Übernahmen. Heutzutage ist es selten, dass ein Hersteller nicht mindestens zwei PLM-Systeme einsetzt, oft weil er Unternehmen übernommen hat, die ihre eigenen Systeme mitbrachten. Diese Systeme wurden nie für die Zusammenarbeit konzipiert. Teilenummerierungsschemata, Genehmigungsworkflows und Datenstandards, die innerhalb eines Unternehmens perfekt funktionierten, sorgen bei einer Fusion zweier Organisationen für Chaos. Die Notlösung wird zum Standardverfahren, und die Fragmentierung verschärft sich.

Der dritte und vielleicht heimtückischste Punkt ist, dass niemand systemweit die Verantwortung für dieses Problem trägt. Es handelt sich nicht um ein rein technisches Problem. Es handelt sich nicht um ein rein beschaffungstechnisches Problem. Daher geht jeder seinen eigenen Weg, ohne das Problem jemals als Ganzes anzugehen. Gerade in diesen Lücken zwischen den Funktionen gedeiht die Fragmentierung.

Die Folgen sind erheblich. Früher hat die Fragmentierung die Arbeit der Ingenieure verlangsamt. Heute verhindert sie, dass Produkte auf den Markt kommen. Und da30 %der Hersteller weltweit in den kommenden sechs Monaten mit einem weiteren Rückgang der Rentabilität rechnen, sind die Kosten für die Beibehaltung des Status quo keine abstrakte Angelegenheit.

Was Sie fragmentierte Daten tatsächlich kosten

Die Kosten fragmentierter Lieferkettendaten tauchen selten in einer einzigen Budgetposition auf. Stattdessen zeigen sie sich in Form von technischen Änderungsaufträgen, die durch Dateninkonsistenzen ausgelöst werden. Sie zeigen sich in Form von reaktiven Beschaffungsentscheidungen, die auf der Grundlage veralteter Lieferanteninformationen getroffen werden. Sie zeigen sich in Form von Compliance-Risiken, wenn ein Unternehmen nicht nachvollziehen kann, auf Grundlage welcher Version einer Norm eine Entscheidung getroffen wurde. Und sie zeigen sich auf Führungsebene, wenn ein Vorstand ein klares Bild der Lieferantenrisiken oder der ESG-Situation wünscht und die Erstellung drei Tage dauert, weil ein Ingenieur die Daten manuell aus sechs verschiedenen Quellen zusammenstellen muss.

Die Partnerschaft zwischenTexas Instrumentsund Accuris zeigt, welche Möglichkeiten sich eröffnen, wenn dieses Problem direkt angegangen wird. Vor Beginn der Zusammenarbeit sahen sich die Kunden von TI mit manuellen Suchen nach Ersatzteilen, begrenzter Transparenz hinsichtlich der Risiken durch das Auslaufen von Produkten und häufigen Produktionsverzögerungen aufgrund unerwarteter Einstellungen von Komponenten konfrontiert. Hohe Kosten für die Neukonstruktion und ein schwindendes Kundenvertrauen verschärften die Herausforderung zusätzlich.

Durch die Integration von Accuris BOM Intelligence und die Erweiterung ihrer Querverweisdatenbank von 100.000 auf fast 2 Millionen Komponentenalternativen konnte TI die Effizienz bei der Querverweissuche um 52 % steigern. Ebenso aussagekräftig: Die Anzahl der Suchanfragen nach Komponentenalternativen, die „keine Ergebnisse“ lieferten, sank von 94 % auf nur noch 9 %. Diese eine Zahl verdeutlicht das Ausmaß der Informationslücke, die durch Fragmentierung entsteht, und zeigt, welche Informationen wiederherstellbar werden, wenn diese Lücke geschlossen wird.

Wie sich fundierte Informationen zur Lieferkette darstellen

Die Lösung für das Problem der Fragmentierung ist nicht ein weiteres Tool. Es ist eine grundlegend andere Beziehung zu Daten – eine, bei der eine einzige verlässliche Quelle zum Rückgrat für Entscheidungen in den Bereichen Technik, Beschaffung, Compliance und Führung gleichermaßen wird.

In der Praxis bedeutet dies, zentrale Anlaufstellen zu schaffen, auf die sich alle stützen können: eine Liste zugelassener Hersteller, eine Liste zugelassener Normen und eine unternehmensweite Teilebibliothek, auf die sich funktionsübergreifende Teams verlassen können. Es ist nicht erforderlich, alle Datenquellen von heute auf morgen zu beseitigen. Es ist jedoch unerlässlich, dass die Informationen, auf die sich Ingenieure bei ihren Konstruktionsentscheidungen stützen, aktuell, verifiziert und gemeinsam genutzt sind.

Die damit verbundene Veränderung ist erheblich. Derzeit arbeiten die meisten Ingenieure in einem Zustand kontrollierter Unsicherheit: Ich hoffe, dass dies der richtige Standard ist. Ich hoffe, dass dies das richtige Datenblatt ist. Ich hoffe, dass dieser Lieferant noch zuverlässig ist. Verlässliche Informationen verändern diese Dynamik. Ingenieure treffen ihre Konstruktionsentscheidungen auf der Grundlage aktueller und vertrauenswürdiger Daten. Sie wissen, dass es sich um den richtigen Standard handelt, anstatt nur darauf zu hoffen.

Die bereichsübergreifenden Auswirkungen gehen über den Bereich der Technik hinaus. Wenn Beschaffung, Betrieb, Planung, Qualitätssicherung und Finanzen auf dieselbe Informationsgrundlage zurückgreifen, verschwinden nach und nach die unkoordinierten Entscheidungen und Notfalleskalationen, die zu einer Zersplitterung der Teams führen. Und was entscheidend ist: Derselbe Datensatz, der einem Ingenieur bei der Auswahl von Bauteilen als Grundlage dient, kann auch die Fragen einer Führungskraft zur Lieferantenkonformität, zu DRC-Anforderungen oder zur ESG-Bilanz beantworten – nur aus einer anderen Perspektive.

Wo KI zum Einsatz kommt (und wo nicht)

KI ist nicht die Lösung für die Datenfragmentierung. Das sind vielmehr einheitliche, vertrauenswürdige Daten. Sobald diese Grundlage jedoch geschaffen ist, wird KI zu einem echten Kraftmultiplikator.

Ich sehe das so: Daten sind Fakten. Erkenntnisse sind die Kombination aus Maßnahmen und Relevanz. Die Aufgabe der KI besteht darin, Erkenntnisse zu gewinnen, und nicht darin, noch mehr Inhalte zu generieren, die Ingenieure dann durchforsten müssen. Der Wert liegt in der kontextbezogenen Intelligenz. Anstatt eine Reihe von Suchergebnissen zu liefern, die ein Ingenieur dann manuell auswerten muss, kann ein gut implementiertes KI-System die eigentliche Frage beantworten: Wie lautet der aktuelle Standard für die thermische Leistungsreduzierung bei dieser Komponentenfamilie? Eine Antwort, mit einer Begründung, die auf verifizierten internen Daten basiert.

Die Governance wird dadurch gewährleistet, dass die KI ausschließlich innerhalb Ihrer vertrauenswürdigen Datenumgebung eingesetzt wird. Sie sollte nicht ohne menschliche Überprüfung auf das offene Internet zugreifen oder öffentliche Quellen nutzen. Wir haben aus erster Hand erlebt, was passiert, wenn diese Grenze verschwimmt: Ein LLM hat eine Compliance-Vorschrift aufgegriffen, die seit einem Jahrzehnt nicht mehr relevant war, weil es irgendwo im Internet eine Übereinstimmung bei der Teilenummer gefunden hatte. Die Antwort wirkte plausibel. Das war sie jedoch nicht. Das Modell an interne, verifizierte Daten zu binden, verhindert genau das – und schafft das Vertrauen, das Unternehmen benötigen, bevor sie auf von KI generierte Empfehlungen reagieren.

Die Rolle des Menschen im System darf nicht unterschätzt werden. Diese Systeme sind kein Ersatz für das technische Urteilsvermögen. Sie sind eher wie ein Exoskelett – sie erweitern die Fähigkeiten, beschleunigen die Arbeit, ermöglichen eine Genauigkeit von bis zu 98 % und übergeben dann an die Person, die die endgültige Entscheidung trifft. Das ist das richtige Modell. Und wenn es auf Bereiche wie das End-of-Life-Management angewendet wird, ist die Wirkung unmittelbar: Eine Teilauslaufmitteilung, die früher eine Woche manueller Auswirkungsanalysen über Programme, Standards und Anforderungen hinweg erforderte, kann nun in der Zeit, die zum Verfassen einer Eingabeaufforderung benötigt wird, nachverfolgt und bewertet werden.

Wo soll ich anfangen?

Man muss nicht alles auf einmal lösen. Schon wenn Informationen – wenn auch nur teilweise – leichter auffindbar sind, ändert sich das Ergebnis.

Hier ist der Einstieg:

1) Erfassen Sie die Fragmentierung.Ermitteln Sie Ihre zehn wichtigsten Datenquellen, die die größten Probleme verursachen – jene, bei denen Sie wissen, dass die Erledigung eines bestimmten Schritts fünf bis zehn Stunden manuelle Arbeit bedeutet. Achten Sie auf veraltete Standards, widersprüchliche Komponentendaten und Anwendungen, die keine Anbindung an externe Lieferketteninformationen haben. Benennen Sie das Problem, bevor Sie versuchen, es zu lösen.

2) Verantwortlichkeiten festlegen.Fragmentierung entsteht, wenn Aufgaben zwischen verschiedenen Funktionen liegen. Innerhalb der Organisation muss jemand die durchgängige Verantwortung für die Datenqualität übernehmen – nicht als Aufgabe der IT, sondern als strategische unternehmerische Verantwortung. Ohne diese Verantwortung entwickelt jedes Team weiterhin seine eigenen Notlösungen, wodurch sich das Problem weiter verschärft.

3) Richten Sie eine zentrale Quelle für die wichtigsten Daten ein.Beginnen Sie mit Ihrer Liste der zugelassenen Normen, Ihrer Teilebibliothek und Ihren Lieferantendaten. Machen Sie diese Quelle zur ersten Anlaufstelle für alle. Das wird zwar nicht alle Unstimmigkeiten von heute auf morgen beseitigen, aber es wird sofort verändern, worauf sich Ingenieure verlassen können – und damit auch, auf welche Entscheidungen sich das Unternehmen stützen kann.

Die Unternehmen, die hier die Initiative ergreifen, holen nicht nur verlorene Entwicklungsstunden wieder auf. Sie bauen eine Art von Lieferkettenintelligenz auf, die Prüfungen, Störungen und dem Druck seitens der Unternehmensleitung standhält. Genau darum geht es, und der erste Schritt besteht darin, ehrlich zu sein, was die Frage betrifft, wo sich die Daten heute tatsächlich befinden.

Sind Sie bereit, den aktuellen Stand Ihres Unternehmens zu bewerten? Laden Sie den „Accuris Supply Chain Intelligence Risk Check“ herunter.