Irankrieg: Notfallplanung für Lieferketten

Die faktische Schließung der Straße von Hormus zeigt, wie schnell Lieferketten unter Druck geraten. Matthew Woodcock (Coupa) plädiert dafür, Risikoplanung fest im Betrieb zu verankern und frühzeitig Handlungsalternativen zu entwickeln, statt nur auf Störungen zu reagieren.

Wenn Lieferketten unterbrochen werden, ist es vorteilhaft, sie mittels KI-Modellen schnell anpassen zu können.
Wenn Lieferketten unterbrochen werden, ist es vorteilhaft, sie mittels KI-Modellen schnell anpassen zu können.

Da die Straße von Hormus praktisch geschlossen ist, sind die Lieferketten zum und aus dem Persischen Golf direkt betroffen. Die Störung betrifft nicht nur Rohöl und Flüssigerdgas, sondern auch Petrochemikalien, Kunststoffe, Düngemittel und andere energieintensive Vorprodukte. Deshalb ist Notfallplanung in Zeiten wiederkehrender Disruptionen ein Muss. Klare Lösungen gibt es dabei selten. Vielmehr geht es darum, die jeweils bestmöglichen Optionen zu finden, um Lieferkettenrisiken zu steuern und erwartete Störungen zu bewältigen. 

Handlungsalternativen durch KI

Matthew Woodcock

Matthew Woodcock

Matthew Woodcock ist Regional Vice President, Supply Chain Strategy bei Coupa und unterstützt Unternehmen in der EMEA-Region beim Supply-Chain-Design und der Supply-Chain-Planung. Zuvor verantwortete er als Head of Group Logistics & Supply Chain bei Tarmac konzernweite Logistik- und Supply-Chain-Programme und leitete Initiativen in verschiedenen Industriezweigen, darunter im Baustoff-Bereich und in der verarbeitenden Industrie.

Um den globalen Handel in energie-, chemie- und zeitkritischen Gütersektoren zu stützen, brauchen Unternehmen vor allem eines: Handlungsalternativen. Und das wird heute durch KI-gestützte Szenariomodellierung zunehmend möglich. Mit vorausschauender Transparenz entlang mehrstufiger Lieferketten lassen sich Schwachstellen erkennen, bevor sie eskalieren und Risiken früher abfedern. 

Statt zu spekulieren, können Unternehmen sogenannte „Digital Twins“ verwenden, um ihre Netzwerke unter Stressbedingungen zu testen. Auf dieser Basis lassen sich klarere Strategien für Rohstoffkategorien entwickeln. Techniken zur Sourcing-Optimierung helfen Beschaffungsteams anschließend dabei, die Lieferantenbasis so auszurichten, dass sie die wichtigsten Restriktionen berücksichtigt. 

Auf die Daten kommt es an

Mit den richtigen Daten können KI-Modelle neben Zollszenarien auch Lieferengpässe, globale Energiepreissprünge, Störungen der Handelswege und die Auswirkungen von Sanktionen abbilden. Anhaltend höhere Energiepreise können zudem die Kosten für Lebensmittel, Agrarprodukte und Industriegüter erhöhen und damit den Inflationsdruck verstärken. 

Zudem können Unternehmen multimodale Transportrisiken in Modelle für Einstandskosten und Lieferantenkontinuität integrieren. So lassen sich Umleitungen, höhere Versicherungsprämien und längere Vorlaufzeiten frühzeitig berücksichtigen. Da sich Kosten und Vorlaufzeiten kurzfristig ändern können, braucht es die Umstellung von statischen Prognosen hin zu dynamischen, szenariobasierten Entscheidungen.

Lieferkette muss anpassungsfähig sein

 Letztendlich sollte Risikoplanung ein fester Bestandteil des operativen Betriebsmodells sein, vor allem in Phasen erhöhter Unsicherheit. Das kann bedeuten, Sicherheitsbestände sowie Annahmen zu Lieferzeiten neu zu bewerten. Reine Lagerpuffer werden künftig nicht ausreichen. Eine anpassungsfähige Lieferkette entsteht dort, wo Unternehmen vorausschauend und datenbasiert entscheiden. So wird Notfallplanung vom defensiven Kostenfaktor zu einem Instrument, das die Wettbewerbsfähigkeit absichert.