Supply Chain Risiken erkennen, bewerten und in Chancen umwandeln

Risikoanalyse mittels Simulation

Supply Chains sind heute mehr denn je komplexe Konstrukte, in denen unterschiedlichste Risiken berücksichtigt werden müssen, die den Erfolg eines Unternehmens maßgeblich beeinflussen.

Nehmen wir ein einfaches Beispiel: Die Lieferperformance eines Unternehmens hängt nicht nur von der eigenen Fertigungssicherheit (bzgl. Termin, Qualität, Menge) ab, sondern u.a. auch von der Zuverlässigkeit von Vormateriallieferanten oder externen Dienstleistern. So können folgende Risiken einen maßgeblichen Einfluss auf die Supply Chain haben:

  • Nachfrageschwankungen
    • Mengen, Preise und Änderungswünsche der Kunden
  • Performanceschwankungen
    •  Anlagenleistung und Anlagenzuverlässigkeit
    • Qualität, Transport und Durchlaufzeiten
    • Zuverlässigkeit von Subunternehmen
  • Vormaterialversorgung
    • Termin, Menge und Qualität

Die tatsächlichen Risiken und insbesondere auch deren Wechselwirkungen sind in der Praxis noch viel komplexer: Einzelrisiken wirken wie ein Domino-Effekt und verstärken so das Risiko für den Unternehmenserfolg.

Den erwarteten Unternehmenserfolg mittels Risikosimulation bewerten

Häufig läuft die Supply Chain Planung deterministisch, indem nur wahrscheinliche Werte verwendet werden. Dabei wird vernachlässigt, wie weit die »Risiko-Amplitude« ausschlagen kann, was in vielen Unternehmen dazu führt, dass die Risiken nicht ausreichend in der Planung berücksichtigt werden. Mittels Simulation lassen sich Risiken in der Supply Chain aufdecken und Aussagen darüber treffen, wie hoch das kumulierte Risiko für den Unternehmenserfolg ist (z.B. ausgedrückt in der KPI Gewinn). Erst eine solche Simulation ermöglicht es auch, verschiedene Handlungsalternativen ganzheitlich zu bewerten und Chancen in der Supply Chain zu identifizieren. Der B&C-Ansatz berücksichtigt zudem die individuelle bzw. strategiebasierte Risikoneigung des Unternehmens bzw. des Entscheiders.

Anwendungsfall: Planung mit unsicheren Anlagenkapazitäten in einer Supply Chain mit 4 Anlagen
Deterministische Planung vs. Risikosimulation

Im Standardansatz (deterministische Planung) wird die zugrundeliegende Unsicherheit auf einen einzelnen Wert reduziert. Dabei wird die tatsächliche Bandbreite der Unsicherheit vernachlässigt. In unserem Beispiel wird die Anlagenkapazität für eine Supply Chain mit 4 Anlagen betrachtet, wie in Abbildung 1 dargestellt. Dies hat zur Konsequenz, dass der relevante KPI, hier Gewinn (alternativ z.B. auch Liefertermintreue), ebenfalls auf einen einzigen Wert reduziert wird. Die möglichen Risiken werden den Entscheidern so vorenthalten und können zu kostspieligen Fehlentscheidungen führen, wie im Folgenden gezeigt wird. Die Einbeziehung einer Risikosimulation in die Planung zeigt die gesamte Spannweite der Unsicherheit auf. Durch das Simulieren vieler möglicher Kombinationen von Werten, wird der Einfluss der Unsicherheit auf den Gewinn sichtbar. Das Unternehmen erhält ein nahezu vollständiges Bild über die möglichen Ausprägungen der KPI (hier Gewinn), wie in Abbildung 2 illustriert.

Bessere Entscheidungen durch Risikosimulation treffen

Der Entscheider erhält durch eine Risikosimulation wertvolle Informationen über die Eintrittswahrscheinlichkeiten der möglichen Ausprägungen der gewählten KPI. In Abbildung 3 wird das Ergebnis der Risikosimulation für den Status Quo (lila Kurve) sowie für mögliche weitere Maßnahmen zur Beeinflussung des Risikos in Form einer Verteilungsfunktion abgebildet (siehe weitere Beschreibung auf der folgenden Seite). Die Verteilungsfunktion zeigt für jeden möglichen KPI-Wert die Wahrscheinlichkeit an, diesen oder einen niedrigeren Wert zu erreichen. Aus der Verteilungsfunktion geht hervor, dass ein Gewinn in Höhe von 6616 (Wert der KPI »Gewinn« in der deterministischen Planung, wie in Abbildung 1 gezeigt) nur in 14% der Fälle erzielt wird, während der Erwartungswert der KPI »Gewinn « (der beobachtete Mittelwert in der Simulation) mit 5953 deutlich geringer ist.

Einen zusätzlichen Mehrwert liefert der Vergleich unterschiedlicher Maßnahmen zur Risikoreduktion und deren Effekt auf die Verteilungsfunktion der KPI, welcher ohne eine simulationsbasierte Analyse verdeckt bliebe. Die ganzheitliche Bewertung von Maßnahmen ist sogar unter Einbezug der Risikoneigung des Unternehmens bzw. des Entscheiders möglich.

So können beispielsweise folgende Maßnahmen evaluiert werden:

  1. Status Quo beibehalten (lila Kurve)
  2. Predictive Maintenance einführen (graue Kurve)
  3. Externen Dienstleister nutzen (grüne Kurve)
  4. Kombination von Predictive Maintenance und einem externen Dienstleister (gelbe Kurve)

Der Effekt der jeweiligen Maßnahmen auf die Verteilung des Gewinns ist ebenfalls in Abbildung 3 dargestellt. Bei allen Maßnahmen ist die Schwankungsbreite der KPI »Gewinn« geringer (teilweise um ein Vielfaches) und damit das Ergebnis wesentlich stabiler als im Status Quo. Die Simulation liefert auch eine Aussage darüber, welche Maßnahme am erfolgversprechendsten ist. In diesem Fall ist dies Maßnahme 4, die zu einem erwarteten Gewinn von 6554 (ggü. 5953 im Status Quo) bei einer deutlich geringeren Schwankungsbreite führt. Eine deterministische Planung hätte keinen Handlungsbedarf aufgezeigt, da die Chancen und Risiken nicht berücksichtigt werden und somit nicht bewertbar sind. Maßnahmen zur Risikoreduktion sind in der Regel mit zusätzlichen Kosten verbunden. Der resultierende zusätzliche Nutzen bzw. der »verborgene« Business Case wird erst durch die systematische Analyse des Risikos aufgedeckt.

Fazit

Da Unsicherheiten in der Realität stets vorhanden sind, liefert die deterministische Planung eine verzerrte Entscheidungsgrundlage, die zu kostspieligen Fehlentscheidungen führt. Der Einsatz einer Risikosimulation ermöglicht eine deutliche Verbesserung der Planungs- und Entscheidungsqualität. Mögliche Anwendungsgebiete sind sehr vielseitig: Mit unserem Ansatz lassen sich strategische Themen optimieren, wie z.B. Standortplanung und Dimensionierung. Aber auch operative Fragestellungen, wie die Bewertung des Auftragsbuchs (bzgl. Liefertermintreue, Zusatzkosten Mehrarbeit, Windfall, etc.), können beantwortet werden. Zur Umsetzung des Konzepts in der Praxis bieten wir einen konkreten Beratungsansatz an.

Unser Beratungsansatz

Im Rahmen unserer Beratungsprojekte werden wir häufig mit Unsicherheiten in der Supply Chain konfrontiert, welche in der unternehmerischen Planung auf allen Ebenen vernachlässigt werden. Je strategischer Unsicherheit »vorausgedacht« und mit geeigneten Maßnahmen gegengesteuert wird, desto größer ist der positive Effekt, den richtig gewählte Maßnahmen im operativen Geschäft erzielen (Abbildung 4).

Wir empfehlen mindestens im Rahmen der jährlichen Budgetplanung Unsicherheiten dezidiert zu berücksichtigen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Eine reine Szenarioanalyse »Best-Case & Worst-Case« ist oftmals nicht hinreichend, um eine ausreichende Absicherung der Unsicherheit zu unterstützen.

Wir erarbeiten und implementieren mit unseren Kunden daher einen Standardprozess zur systematischen Evaluation und Entscheidungsfindung, der in die jeweiligen Planungsprozesse (z.B. Budgetprozess) integriert wird.

Der Schlüssel ist Risiken transparent zu machen, deren Auswirkungen zu verstehen und mit bestmöglichen Maßnahmen dem Risiko entgegenzuwirken (Abbildung 5). Wir freuen uns, wenn wir auch Sie bei der Bewältigung von Unsicherheiten in Ihrer Supply Chain unterstützen und Sie bei der Optimierung Ihrer Supply Chain beraten können. Für weitere Insights, Praxisbeispiele oder Möglichkeiten zum Einsatz von Risikosimulation kontaktieren Sie uns gerne.

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