Was wollen Kunden der chemischen Industrie?

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Als Beispiel nennt Rachor die integrierte Optimierung von Produktionsstandorten. In der Regel wird bei Verbundanlagen ein Stoffstrom nach festgelegten Quoten aufgeteilt und in die nachfolgenden Verarbeitungsbetriebe geleitet. Diese Quoten werden normalerweise nur selten angetastet. Es ist jedoch möglich, die Gesamtproduktion mit Advanced Analytics-Methoden in einem einzigen Modell so abzubilden, dass Preiskurven, erzielte Erlöse, Kosten und Verfügbarkeit von Rohstoffen, Kapazitäten, Nachfrage etc. mit einfließen. Dieses Modell lässt sich dann optimieren und auf seiner Grundlage wird festgelegt, welche Produkte in welcher Menge zu welchem Zeitpunkt produziert werden.

Dies gilt im Übrigen für fast alle Produkte, seien es Pigmente, Polyurethane oder Mineralien – je weiter man Downstream geht, umso größer sind die Möglichkeiten. „Ohne Zweifel sind die komplexen Zusammenhänge in der Chemieindustrie eine Herausforderung, bieten dadurch aber auch extrem viele Hebel“, so Rachor.

Disruptive Änderungen mit Supply Chain 4.0

Nach einer McKinsey-Studie von 2016 senkt Supply Chain 4.0 die Kosten für Transport und Lagerung um zusätzliche 15 bis 30 %. Umsatzverluste wegen Lieferunfähigkeit können sogar um 65 bis 75 % reduziert werden. Warum sollte sich die chemische Industrie mit dem Thema beschäftigen, wo sie doch noch die eher herkömmlichen Supply Chain Management-Themen meistern muss?

„Supply Chain 4.0 bietet gerade auch solchen Unternehmen interessante Möglichkeiten“, ist Rachor überzeugt. „Üblicherweise denken diese Firmen, dass sie erstmal die Basisaufgaben erledigen müssen, also zum Beispiel ein Tool wie SAP APO einführen, Statistiken erstellen, Datensätze aktualisieren etc., um z.B. ein vernünftiges Demand Planning durchzuführen“, so Rachor.

Mit Supply Chain 4.0 ist es aber möglich, gleich den nächsten Schritt zu gehen, alle möglichen unternehmensinternen und -externen Einflussfaktoren zu sammeln, die dann mithilfe von Predictive Analytics untersucht werden. Daraus wird eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für den Bedarf generiert. Man verwendet quasi ein neues Werkzeug.

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