Saisonale Planung verbessern mittels Supply Chain Optimierung - Ressourcen nicht unnötig...

Saisonale Planung

verbessern mittels

Supply Chain Optimierung

Wolfgang Schmidt

+49 221 973430

wolfgang.schmidt@x-integrate.com

• B2B / EDI

• Enterprise Application Integration

• Machine-to-Machine (M2M)

• SaaS & Cloud Service Integration

• Enterprise Service Bus

• Service Oriented Architecture

• Message Queuing

• Managed File Transfer

• Security

• Internet of Things (IoT)

• API Management

• Hybrid Cloud

• Prozessautomatisierung

• Prozesserhebung,

Simulation & Monitoring

• Rules/Decision Management

• Mathematische Optimierung

• Supply Chain Optimization

Optimierte, automatisierte und integrierte Prozesse Prozessintegrationen – flexibel entlang der Wertschöpfungskette

Entscheidungsprozesse – automatisiert und mathematisch optimiert

Daten- und Anwendungsschnittstellen – automatisiert und zuverlässig

Middleware Architekturen – maximal verfügbar, flexibel und skalierbar

Fachanwendungen – prozessorientiert, effizient und wertsteigernd

Consulting, Architecture, Infrastructure, Development, Support, Managed-Services, LoB-Solutions

BPM & Analytics ConnectivityIntegration

Eine Auswahl an Kunden

Finanzdienstleister Handel & Services Öffentliche Verwaltung

Automobilbranche

Telekommunikation

Pharma & Healthcare

Industrie

8. August 2016: Erdüberlastungstag (Earth Overshoot Day)

Ab diesem Tag lebt die Menschheit

auf Öko-Pump

Es wurden auf dem Planeten bereits

mehr Ressourcen für Nahrung,

Wasser oder Energie verbraucht, als

die Erde im ganzen Jahr regenerieren

kann

Rechnerisch wären heute 1,6 Erden

nötig, um unseren Bedarf nachhaltig

zu decken

Stakeholderdialog

Logistik und Supply Chain

Optimierung &

prescriptive Analytics

Einführung und Einordnung

Was kann Optimierung (prescriptive Analytics) leisten?

Mathematische Optimierung hilft Unternehmen dabei, über den

Einsatz begrenzter Ressourcen komplexe Entscheidungen zu

fällen und zielgerichtete Kompromisse zu machen

Ergebnis

Kosten

Ziele

Ressourcen

Compliance

Nutzen Sie das Kapital Ihrer Mitarbeiter & Ressourcen effektiver

Einsparung von Kosten beim Ressourceneinsatz

Reduzierung der Arbeitslast der Mitarbeiter (Planer, Betriebsleiter und Controller)

und Schaffung freier Kapazitäten.

Entdecken Sie bisher unbekannte Möglichkeiten und Ansätze

Automatische Evaluierung von Millionen Varianten

Rationalisieren Sie Entscheidungen

Beschleunigte Entscheidungen auf Basis (teil-)automatisierter, rationaler

Erkenntnisse, unter Einhaltung geschäftlicher Richtlinien und Vorschriften

Wie funktioniert Optimierung (prescriptive Analytics)?

What-If Analysis

INPUT

Anforderung

Verfügbare

Ressourcen

Kosten,

Erträge & Erfolge

Operationale

Beschränkungen &

Kundenpräferenzen

Unternehmensziele

Optimierte

Entscheidung

Geringste

Kosten

Maximaler

Gewinn

Bester

Handlungs-

zeitraum

Optimierter

Einsatz der

Ressourcen

Mathematisches

Modell

(eines oder mehrere)

Optimierungs-

maschine

Optimierung im Rahmen Business Analytics

Situations-

analyse

Vorhersagen

Handlungs-

empfehlungen

Stochastische

Optimierung

Wie lässt sich das beste Ergebnis unter Berücksichtigung von

Variablen erzielen?

Optimierung Wie kann das beste Ergebnis erreicht werden?

Entwicklung von

Vorhersagen

Was wird als nächstes passieren, wenn…?

Prognose Was ist, wenn diese Trends sich fortsetzen?

Simulation Was könnte passieren...?

Alert Welche Aktionen sind nötig?

Abfragen Was ist das genaue Problem?

Ad-hoc Reporting Wie viel, wie oft, wo?

Standard

Reporting

Wo stehen Sie jetzt?

prescriptive

predictive

descriptive

Komplexitätsgrad

We

ttb

ew

erb

svo

rsp

run

g

Unsere Optimierungs-Anwendungsfälle

Standortoptimierung

Supply Chain Optimierung

Produktionsoptimierung

Lageroptimierung

Belade- & Transport-

planung

Routenoptimierung

Unternehmensplanung

Einkaufsplanung

Supply Chain Optimizer

DemoBasis IBM Decision Optimization Center (DOC)

Agenda Demo: Supply Chain Optimierung mit DOC

Einführung: Supply Chain Optimierung

Supply Chain Optimierung mit DOC am Beispiel eines

AutomobilherstellersAusgangssituation

Eingabedaten (Potentielle Fabriken und Warenhäuser, Kunden,

Transportwege)

Views in DOC

Lösungslauf + Ziele

Alternatives Szenario

Lösung + Report

Optimierung der Transporte

zwischen Herstellern, Lagern,

Kunden und Zulieferern

Welche potentiellen Lager und

Fabriken sollen für die

Produktion und Lagerung

benutzt werden?

Welche Transportwege sollen

benutzt werden?

Supply Chain Optimierung

Werk Warenlager Kunde

Kurze Transportwege

Vermeidung von Leerfahrten

Kostengünstige Lieferkette

Hohes Service-Level bei

Einhaltung von Kapazitäten

Geringe Betriebs, Lager-,

Produktionskosten

Supply Chain Optimierung - Ziele

Werk Warenlager Kunde

Use Cases: Beispiel – Advanced Analytics (ILOG)

Start mit einem fertigem Asset und schneller Quick-Win

BranchenFertigung, Retail, Transport, Logistik, Versicherungen, Banken

Fachlösungen / Assets

Supply Chain Optimierung

Produktionsoptimierung

Standortoptimierung

Belade- & Transportplanung

Durchgangslagerplanung

Agentur/Kunden-Reallocation

Einkaufsplanung

Portfolio Optimierung, Trade-Matching

Links:

Stories …

PDFs

Vielen Dank!