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2 0 | w w w c o m p u t e r - a u t o m a t i o n d e · 0 9 -2 5 Op e r a t i v e Re s i l i e n z Lieferketten im Stressmodus von Robert Kellner Zersplitterte Systeme fragile Liefernetzwerke fehlende Transparenz Unternehmen stehen zunehmend unter Druck ihre Supply Chains krisenfester zu machen Doch der Weg zur Resilienz führt nicht nur über mehr Kontrolle sondern über bessere Datenarchitekturen Operative Resilienz erfordert nicht nur schnelle Prozesse sondern belastbare Informationen – verfügbar in Echtzeit auswertbar bis auf Auftragsebene und anschlussfähig an strategische Entscheidungen Technisch bedeutet das eine Abkehr von starren Datensilos hin zu integrierten Plattformarchitekturen in denen Daten aus Produktion Logistik Einkauf Bestandsmanagement oder Qualitätssicherung konsolidiert und kontextualisiert werden Aktuelle Zahlen verdeutlichen den Handlungsdruck Laut einer aktuellen IDC-Studie im Auftrag von Intersystems sehen 56 % der befragten Unternehmen die mangelnde Echtzeit-Datenverfügbarkeit als zentrales Hindernis für resiliente Lieferketten 55 % beklagen die schlechte Datenqualität als Blockade bei der Operationalisierung entsprechender Strategien Operative Resilienz durch konsolidierte Datenarchitekturen Eine resiliente Supply Chain erkennt Risiken bevor sie eskalieren etwa durch Abweichungen bei Lieferzeiten Qualitätsmängel oder Engpässe in der Produktion Voraussetzung ist eine IT-Infrastruktur die Daten nahtlos aus verschiedenen Systemen aggregiert anreichert und in einem zentralen Kontext verfügbar macht Häufig scheitert diese Integration jedoch an inkompatiblen Schnittstellen unvollständigen Datenmodellen oder schlicht an der fehlenden Interoperabilität zwischen Altund Neusystemen Datenplattformen wie beispielsweise ‚ IRIS ‘ von Intersystems können als Grundlage für unternehmensweite Datenkonsolidierung dienen indem sie Echtzeitintegration Analytics und Transaktionsverarbeitung kombinieren Die Architektur ermöglicht es Daten aus OTund IT-Systemen etwa Maschinensteuerung ERP WMS oder SCM miteinander zu verknüpfen und mit zentralen Identifikatoren wie Auftragsoder Chargennummern zu versehen Diese Semantik ist essenziell für die Nachverfolgbarkeit Fehlerursachenanalyse und automatisierte Prozesssteuerung Ein Beispiel Das Gesundheitsunternehmen Paltac hat mithilfe von ‚ IRIS ‘ eine skalierbare hochverfügbare Datenarchitektur aufgebaut die in der Lage ist täglich Millionen von Datensätzen zu verarbeiten Damit kann das Unternehmen auf Schwankungen im Logistikaufkommen flexibel reagieren Lagerbestände optimieren und Engpässe frühzeitig erkennen Die Plattform hat es Paltac ermöglicht durchgängige Transparenz über alle Lagerund Logistikprozesse zu schaffen Ein entscheidender Vorteil in einem Marktumfeld mit hoher Volatilität Laut einer Umfrage von Intersystems konnten Unternehmen mit vollständig integrierten Datensystemen eine 25 bis 30 % schnellere Reaktion auf Störungen entlang ihrer Lieferkette realisieren – ein bedeutender Resilienzgewinn Transparenz über die gesamte Supply Chain Resilienz beginnt mit Sichtbarkeit Sie entsteht durch eine technische Infrastruktur die Daten aus verteilten Quellen in Echtzeit nutzbar macht Datenplattformen ermöglichen es heterogene Systeme über standardisierte APIs Messaging-Protokolle und Datenpipelines miteinander zu verbinden Die Datenströme werden dabei nicht nur gesammelt sondern auch normalisiert angereichert und für die Weiterverarbeitung bereitgestellt Zentrales Element ist die semantische Verknüpfung der Daten Über sogenannte Business Identifiers wie Kundenaufträge Produktionschargen oder Lieferanten-IDs lassen sich unterschiedliche Datenpunkte logisch zusammenführen Die resultierende Datenbasis erlaubt es prozessübergreifende Auswertungen zu fahren von der Lieferhistorie über Qualitätsabweichungen bis hin zur Energieeffizienz einzelner Fertigungsschritte Mit einem integrierten Regelwerk können zudem automatisierte Reaktionen definiert werden etwa Warnmeldungen bei Temperaturabweichungen im Lager automatische Neubestellungen bei Unterschreitung von Bi ld s to ck ad ob e c om Lali da