Die Corona-Pandemie hat die Wirtschaft hart getroffen. Was l\u00e4sst sich daraus lernen? Wie k\u00f6nnen sich Unternehmen k\u00fcnftig vor solchen Krisen m\u00f6glichst gut sch\u00fctzen? Sicher braucht es dazu verschiedene Ans\u00e4tze. Ein vielversprechendes Puzzlest\u00fcck liefern neue mathematische Methoden vom Fraunhofer-Institut f\u00fcr Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM: Mit ihnen l\u00e4sst sich berechnen, wie mit wenig Mehrkosten das Risiko f\u00fcr Lieferengp\u00e4sse deutlich gesenkt werden kann.<\/b><\/p>\n
Niemand hat damit gerechnet, schlie\u00dflich lief die Versorgung der Krankenh\u00e4user mit Atemmasken und anderen Hygieneartikeln bis dato reibungslos: Doch in der Corona-Krise kam es immer wieder zu Engp\u00e4ssen bei diesen Artikeln. Denn manche Versorgungsketten \u2013 auch Supply Chains genannt \u2013 die zuvor funktionierten, brachen aufgrund der notwendigen Einschr\u00e4nkungen im globalisierten Warenaustausch zusammen. Beispielsweise konnten chinesische Zuliefererfirmen oftmals bereits nicht mehr liefern, als hierzulande die Fabriken noch wie gewohnt produzierten \u2013 was daher auch die Herstellung von G\u00fctern in Deutschland in Mitleidenschaft zog. Auch andere Unw\u00e4gbarkeiten k\u00f6nnen internationale Zulieferer lahmlegen: Seien es Naturkatastrophen wie Tsunamis, Erdbeben, St\u00fcrme oder Hochwasser, seien es Streiks oder auch unvorhersehbare politische Ver\u00e4nderungen. H\u00e4ngt die Produktion einer Firma an nur einem Zulieferer, um zun\u00e4chst einmal Kosten zu sparen, kann das fatale Folgen bis hin zum Produktionsstillstand haben. Denn bis andere Zulieferer ihre Produktion entsprechend hochgefahren haben und die ben\u00f6tigten Produkte geliefert werden k\u00f6nnen, kann es durchaus eine ganze Weile dauern.<\/p>\n
Hier setzen mathematische Methoden aus dem Fraunhofer ITWM an. \u00bbDie Algorithmen analysieren, wie divers die Supply Chains in den verschiedenen Bereichen des Unternehmens aufgestellt sind, und wie gro\u00df dementsprechend das Risiko ist, sich im Ernstfall \u2013 also bei regionalen oder globalen Ausf\u00e4llen \u2013 ein drastisches Lieferproblem einzuhandeln\u00ab, sagt Dr. Heiner Ackermann, stellvertretender Abteilungsleiter am Fraunhofer ITWM in Kaiserslautern. \u00bbWie l\u00e4sst sich eine m\u00f6gliche Versorgungsl\u00fccke klein halten, und zwar bei nur wenig erh\u00f6hten Kosten?\u00ab Das ist \u00e4hnlich wie bei einem Hauskauf: Setzt man auf m\u00f6glichst geringe Zinsen, geht daf\u00fcr aber das Risiko ein, eine deutlich schlechtere Anschlussfinanzierung abschlie\u00dfen zu m\u00fcssen? Oder geht man auf Nummer sicher, zahlt etwas h\u00f6here Zinsen, hat die dennoch g\u00fcnstige Finanzierung daf\u00fcr aber bis zum Schluss gesichert?<\/p>\n
Auch f\u00fcr Unternehmen gilt es, zwischen Risiko und Kosten abzuw\u00e4gen: Setzen die Firmen alleinig auf den kosteng\u00fcnstigsten Anbieter, gehen sie damit ein hohes Risiko ein. Beziehen sie einen Rohstoff dagegen von mehreren verschiedenen Anbietern, sinkt das Risiko erheblich. \u00bbDie Differenz in den Kosten ist dabei deutlich geringer als die Differenz im Risiko\u00ab, sagt Ackermann. Das hei\u00dft: Die Risiken sinken bereits bei einem moderaten Anstieg der Kosten von weniger Prozent immens \u2013 mit einem kleinen Kostenanstieg l\u00e4sst sich also bereits viel Risiko umgehen. Wie das individuelle Optimum f\u00fcr eine Firma aussieht, l\u00e4sst sich mittels der Algorithmen herausfinden. \u00bb\u00dcber diese k\u00f6nnen die Unternehmen ihre Supply Chains multikriteriell optimieren \u2013 sprich eine f\u00fcr sie optimale Balance zwischen Kosten und Risiken finden\u00ab, erl\u00e4utert Ackermann. \u00bbF\u00fcr die Algorithmen, die dahinter liegen, ist es egal, ob die Lieferausf\u00e4lle durch ein Erdbeben oder einen Virus bedingt sind. Wir machen daher im Gegensatz zu bestehenden Software-L\u00f6sungen keine Annahmen, wie wahrscheinlich das Eintreten eines bestimmten Szenarios ist.\u00ab Die Unternehmer geben zun\u00e4chst einmal verschiedene Parameter ein, etwa in welchem Gebiet sie einen Ausfall f\u00fcr wahrscheinlich halten, und wie lange dieser dauern k\u00f6nnte. Die Algorithmen errechnen dann f\u00fcr eben diesen Rohstoff verschiedene Kosten-Risiko-Werte samt den zugeh\u00f6rigen m\u00f6glichen Lieferanten-Aufteilungen. Auch Optionen wie eine Lagerhaltung von kritischen Produkten, um kurzzeitige Lieferengp\u00e4sse abfedern zu k\u00f6nnen, werden dabei ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n
Eine weitere M\u00f6glichkeit, die die Algorithmen in Betracht ziehen: L\u00e4sst sich ein Rohstoff bei Lieferengp\u00e4ssen eventuell durch andere Materialien ersetzen? Wenn ja, kann dies von vorneherein mit ber\u00fccksichtigt werden. Die Methode errechnet also Kosten und Risiken f\u00fcr verschiedene Wege, die ein Unternehmen in punkto Zulieferer einschlagen kann. Bei der Firma Procter & Gamble ist bereits eine speziell auf die Bed\u00fcrfnisse zugeschnittene Variante der Methodik im Einsatz \u2013 in Form einer Software.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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