Fahrzeugbau / Automotive

Daimler Truck – Mehrwert von digitaler Vernetzung in der Supply Chain

In dem Maße, wie die Lieferketten in der Automobilindustrie zunehmend vernetzt werden, steigt die Notwendigkeit enorm, die Supply-Chain noch stärker und agiler abzusichern. Dies nicht nur wegen volatiler Lieferketten einzelner Komponenten, sondern auch deshalb, weil die Abhängigkeiten über die Vielzahl der Lieferanten noch weiter ansteigen wird. Dies gilt für alle OEM und auch für die großen Tier-1 und Tier-2.

Daimler Truck gehört schon immer zu den Unternehmen, die einerseits über die eigenen Standorte hoch vernetzt sind und auf der anderen Seite hohe Anforderungen an die Stabilität der eigenen Prozesse und Prozesse bei den Lieferanten stellen und diese zusätzlich mit hierfür geeigneten Prozessen, Maßnahmen und Systemen steuern.

Letztendlich kommt es darauf an, die für die Versorgung relevanten Netzwerke so miteinander zu organisieren, dass der gesamten Planungs-, Steuerungs- und Produktionsprozess in den Werken des eigenen Netzes und zu den Lieferanten zeitgleich synchronisiert und permanent optimiert werden.

Wie das bei steigenden Herausforderungen für die Lieferketten gelingt und über das Netzwerk mit den Partnern umgesetzt wird, zeigt auch der Vortrag von Nils Weinacht und Martin Patozka:

Daimler Truck – Nils Weinacht, Manager Supply Chain Digitalization
und Martin Patotzka, SC Digitalization, Mannheim
Mehrwert von digitaler Vernetzung in der Supply Chain

Datenbasierte E2E-Transparenz und Optimierung für hoch vernetzte Prozessketten

Neben den technologischen Aspekten ist für eine erfolgreiche Zusammenarbeit der OEM mit den Zulieferern und Dienstleistern gewinnt die Kooperation und Kollaboration mit hierfür geeigneten Partnern an Bedeutung – z.B. die Zusammenarbeit zwischen den IT- und Prozessbereichen, etablierten Unternehmen und agilen Start-ups.

Insgesamt wird im Beitrag von Daimler Truck Vortrag deutlich, wie über die aktuellen Entwicklungen neue Potenziale der digitalen Vernetzung in der Lieferkette erschlossen werden. Darüber hinaus wird in diesem Vortrag das Projekt als Wegbereiter für das zukünftige digitale Lieferkettenmanagement der nächsten Generation erkennbar.

Es hebt die strategische Vision hervor, die sich aus den innovativen Ansätzen ergibt:

(1)   Digital Supply Chain Twin – Hierbei liegt der Fokus darauf, standardisierte Berichte und Analysen für verschiedene Werke und Legacy-Systeme in einer heterogenen Unternehmenslandschaft darzustellen und zu nutzen. Eine einheitliche, transparente Sicht auf komplexe Prozesse und eine fundierte Entscheidungsfindung wird ermöglicht.

(2)   Kontinuierliche Optimierung in Echtzeit – über die bloße Analytik hinaus wird besonderes Augenmerk auf die Verknüpfung analytischer Einblicke mit datengesteuerten Empfehlungen und deren Umsetzung gelegt. Dies führt zu einem geschlossenen Regelkreis-Ansatz, vergleichbar mit einem permanent nachgeregelten "Kommandozentrum".

(3)   Einbindung fortschrittlicher Technologien – sie spielt eine zentrale Rolle. Dabei kommt es auch darauf an, maschinelles Lernen dafür zu nutzen, die Prozesse der Lieferkette, insbesondere im Bereich der Prognosen, zu verbessern.

Insgesamt ist der Beitrag von Daimler Truck auf dem AKJ-Kongress am 11./12. Oktober auch ein Beispiel dafür, wie innovative Konzepte erfolgreich sind, die über die bloße Weiterentwicklung standardisierter ERP-Systemen hinausgehen und neue Mehrwerte für die Fabrik und Supply Chain in der Automobil- und Zulieferindustrie bereitstellen.

Mit den Referenten der Unternehmen/Institutionen BMW, Bosch, Continental, DaimlerTruck, Google Automotive, Infineon, Lila Logistik, Rehau Automotive, SVOLT, ZF Group, den Moderatoren von abat+, AKJ Automotive, HFT Stuttgart, htwsaar, Hörmann Automotive, NGK, Schaeffler, und einer gezielten Auswahl innovativer Aussteller.

Vertieft wird der Erfahrungsaustausch mit den Teilnehmern, Referenten, Moderatoren und ausgewählten Ausstellern/Innovationstreibern auch nach den Vorträgen zusätzlich in der Netzwerkveranstaltung am Abend und digitalen „Innovation-Pitches“.

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