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1. Die Notwendigkeit sichererer Ergebnisse inmitten der Unsicherheit

Angesichts von Unsicherheit, Komplexität und Volatilität müssen Automobilhersteller mehr Entscheidungssicherheit erreichen. Fortschrittliche Technologie ermöglicht es ihnen, eine Vielzahl von Was-wäre-wenn-Simulationen und Notfallplänen zu erstellen, um unterschiedliche Auswirkungen auf Zölle, geopolitische Risiken, alternative Lieferanten sowohl an Land als auch auf See, Nachfrageschwankungen und potenzielle Versorgungsunterbrechungen zu berücksichtigen. Die Nutzung einer agilen und präzisen Szenariomodellierung, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert, ermöglicht es Unternehmen, die möglichen Auswirkungen ihrer Entscheidungen auf Service-Levels, Cashflow, Kosten, Zuverlässigkeit, Risiko, Rentabilität und die allgemeine finanzielle Gesundheit zu bewerten.

Steigende Kundenanforderungen und regionale Geschmäcker haben es für Automobilplaner immer schwieriger gemacht, die Nachfrage genau zu prognostizieren. Produktionsplaner für Verbrennungsmotoren haben mit der schieren Anzahl von Komponenten und Ebenen innerhalb der Lieferkette zu kämpfen. Die Orchestrierung des Flusses von Tausenden von Teilen von zahlreichen Lieferanten stellt einen logistischen Albtraum dar, der es unglaublich schwierig macht, die Nachfrage nach bestimmten Konfigurationen vorherzusagen – und entweder Überbestände oder Teileengpässe zu vermeiden. Diese Komplexität wird durch die große Auswahl an verfügbaren ICE-Fahrzeugoptionen noch verstärkt, was zu einem Überbestand an sich langsam verkaufenden Modellen und dem Bedarf an teuren Rabatten führt.

Die Produktion von Elektrofahrzeugen ist zwar einfacher in Bezug auf die Anzahl der Komponenten, steht aber vor einem kritischen Engpass: der Batterieproduktion. Batterien sind der Schrittmacher der EV-Fertigung, die wichtigste und gefragteste Komponente. Die begrenzte Verfügbarkeit von Batterien kann die Fähigkeit eines EV-Herstellers, die Produktionsziele unabhängig von der Nachfrage zu erreichen, erheblich beeinträchtigen. Die Sicherung einer stabilen und ausreichenden Batterielieferkette ist für die Hersteller von Elektrofahrzeugen von größter Bedeutung, da Engpässe zu Produktionsverzögerungen und entgangenen Absatzchancen führen können. Darüber hinaus machen die rasante Entwicklung der Batterietechnologie und der Wettlauf um höhere Reichweiten und Ladegeschwindigkeiten die Produktionsplanung für Elektrofahrzeuge noch komplexer.

Die Herausforderung für die Automobilhersteller bleibt die gleiche: Entweder ertrinken sie in überschüssigen Lagerbeständen, die nicht mehr benötigt werden, oder sie haben nicht genügend Lagerbestände, um die aktuelle Nachfrage zu befriedigen – was sie dazu zwingt, hohe Preise für die Beschaffung fehlender Teile zu zahlen. Das Ergebnis ist eine Kaskade negativer Ergebnisse: unverkaufte Produkte, niedrigere Margen aufgrund von zu hohen Ausgaben für die Beschaffung und entgangene Verkaufschancen, weil die Nachfrage nicht gedeckt werden kann. 

Die schiere Anzahl an Optionen bei den Fahrzeugkonfigurationen gießt noch mehr Öl ins Feuer. Vorherzusagen, welche Konfiguration sich in welcher Region verkaufen wird, ist wie der Versuch, ein bewegliches Ziel im Dunkeln zu treffen. Dies führt oft zu einem Überbestand an sich langsam verkaufenden Modellen, die dann gewinnbringende Rabatte benötigen, um sie abzubauen. Allein in den USA lag das Angebot an verfügbaren unverkauften Neufahrzeugen zu Beginn des Jahres 2024 bei 2,61 Millionen Einheiten – ein Anstieg von 50 % gegenüber dem Vorjahr.  

Angesichts des schieren Tempos des Wandels in Kombination mit der Komplexität führen führende Automobilhersteller KI-gestützte Techniken ein, um Veränderungen in den Nachfragemustern früher zu erkennen und dann autonom in Echtzeit zu korrigieren. Grenzenlose Szenarioplanung bedeutet, langfristige, mittelfristige und Echtzeitperspektiven zu integrieren, um einen ständig verfügbaren, digitalen Zwilling des Unternehmens zu erstellen, der seine logistische und finanzielle Situation ganzheitlich darstellt. Der Vorteil besteht darin, dass die Automobilhersteller der Disruption einen Schritt voraus sein und das Ergebnis sowohl in Bezug auf die Kunden- als auch auf die Geschäftsergebnisse optimieren können.

2. Mangelnder Transparenz und Sichtbarkeit auf allen Ebenen 

Die Automobilindustrie ist auf ein komplexes Ökosystem von Händlern, Erstausrüstern (OEMs), Tier-1- und Tier-2-Zulieferern, externen Logistikdienstleistern (3PLs) und elektronischen Fertigungsdienstleistungen angewiesen.

Diese Komplexität wird durch zunehmende Umweltvorschriften noch verschärft, die eine verbesserte Nachverfolgung und Rückverfolgung über die gesamte Lieferkette von der Beschaffung bis zum Vertrieb erfordern. Automobilhersteller müssen jetzt die Herkunft und den Lebenszyklus von Materialien und Komponenten sorgfältig überwachen, um regulatorische und Compliance-Risiken zu minimieren. Dies gilt insbesondere für Schlüsselkomponenten wie EV-Batterien, bei denen eine verbesserte Sendungsverfolgung für die Beleuchtung der End-to-End-Lieferkette von entscheidender Bedeutung ist.

Eine effektive Planung und Zusammenarbeit über diese Ebenen hinweg ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass alle Rohstoffe und Komponenten genau dort sind, wo sie benötigt werden, wenn sie benötigt werden. Um dies zu erreichen, müssen Automobilunternehmen die gesamte Lieferkette aus der Vogelperspektive betrachten, mit Echtzeit-Einblick in die Lagerbestände aller Lieferanten, um potenzielle Lieferlücken zu schließen, die durch Nachfragespitzen oder Lieferantenunterbrechungen verursacht werden.

Ohne diese End-to-End-Transparenz haben Automobilhersteller Schwierigkeiten, die Kontrolle über die Lieferkette zu behalten, was sie anfällig für Verzögerungen, erhöhte Kosten und potenzielle Produktionsunterbrechungen macht.

End-to-End-Transparenz ist entscheidend, um Unterbrechungen im Fluss von vorgelagerten Rohstoffen und nachgelagerten Fertigwaren zu antizipieren und die Kundennachfrage zu erfüllen. Durch die Visualisierung der gesamten Lieferkette – von Zulieferern und Fabriken bis hin zu Distributionszentren, Einzelhändlern und Kunden – können Automobilhersteller die Auswirkungen von Angebotsänderungen, Nachfrageverschiebungen und anderen Störungen in Echtzeit bewerten und so proaktive Strategien zur Risikominderung ermöglichen, die sowohl schlank als auch widerstandsfähig sind.

Sobald beispielsweise eine Störung identifiziert wird, kann fortschrittliche Technologie die Pläne mithilfe von Was-wäre-wenn-Szenarien dynamisch neu kalibrieren, um Risiken zu mindern und finanzielle Ergebnisse zu optimieren. Unterstützt durch KI und maschinelles Lernen (ML) ermöglichen digitale Lösungen Unternehmen, Kompromisse einzugehen, konkurrierende Prioritäten auszugleichen und mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und Agilität zu reagieren – oft ohne menschliches Eingreifen.

Im Falle von verpassten Teilelieferungen kann moderne Technologie Alternativen analysieren, wie z. B. die Beschleunigung eines Austauschs von der ursprünglichen Quelle oder die Beschaffung von Teilen von einem anderen Ort. Optimierungs-Engines können auch die Geschwindigkeit der Spediteure und die Effizienz der Routen bewerten, um Unterbrechungen zu minimieren, die kostengünstigste Lösung zu gewährleisten und eine schnelle Wiederherstellung nach Unterbrechungen der Lieferkette zu ermöglichen.

3. Vertriebs- und Betriebsplanung, die von der Ausführung abgekoppelt ist

In der globalen Automobilindustrie gibt es keine Einheitsgröße. Automobilunternehmen müssen sich mit einer Vielzahl unterschiedlicher Teile auseinandersetzen, um die Kundennachfrage zu bedienen. Elektrofahrzeuge haben im Vergleich zu Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor andere Motoren, Batteriesysteme und Elektronik – während intelligente oder autonome Fahrzeuge fortschrittliche Sensoren, Chips und Software erfordern. Auch unterschiedliche Karosserieformen, die auf einem gemeinsamen Chassis aufgebaut sind, erfordern unterschiedliche Teile.

Die zunehmende Vielfalt erschwert die Produktionsplanung und erschwert die Optimierung der Kapazitätsauslastung. Aufgrund von schwankender Nachfrage und Unterbrechungen können Hersteller Schwierigkeiten haben, ihre Fabriken mit voller Kapazität zu betreiben. Sie könnten ungenutzte Produktionslinien haben oder gezwungen sein, Überstunden zu machen, um unerwartete Aufträge zu erfüllen, was den Gewinn schmälert. Die Herausforderung ist für traditionelle OEMs, die sowohl die Produktion von Verbrennungsmotoren als auch von Elektrofahrzeugen unter einen Hut bringen müssen, noch ausgeprägter. Sie müssen die inhärente Komplexität jeder Lieferkette und jedes Herstellungsprozesses bewältigen und gleichzeitig die oft unterschiedlichen Anforderungen dieser parallelen Produktionsströme koordinieren.

Selbst kleine Änderungen der Nachfrage oder des Angebots können sich durch den gesamten Produktionsprozess ziehen und ständige Anpassungen des Zeitplans erfordern. Laufende Veränderungen in Nachfrage, Angebot und Produktkonfiguration erschweren die Etablierung eines Perlenkettenmodells, das auf einen optimierten und konsistenten Produktionsfluss abzielt. Dies kann zu Ineffizienzen, höheren Kosten und verpassten Lieferterminen führen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind mehr Zusammenarbeit und Transparenz in der gesamten Lieferkette erforderlich. Eine verbesserte Kommunikation zwischen Produktion und Vertrieb ist erforderlich, um die Genauigkeit der Verpflichtungstermine für die Kunden zu gewährleisten und kundenspezifische Fahrzeuganfragen zu unterstützen.

"Nur 30 % der Automobilexperten geben an, dass sie über eine digitale oder Echtzeit-Anwendung und -Schnittstelle in beide Richtungen mit den Zulieferern kommunizieren."

Boston Consulting Group (BCG)

Um dies zu erreichen, müssen Hersteller eine nahtlose Vertriebs- und Betriebsplanung und -ausführung ermöglichen. Ein durchgängiger, vernetzter und reaktionsschneller digitaler Supply-Chain-Zwilling kann die Entscheidungsfindung über Volumenplanung, Mix-Planung, Slotting, Sequenzierung und Feinplanung hinweg synchronisieren. Dies trägt dazu bei, Echtzeit-Einblicke zu gewinnen, um die Bedürfnisse der Verbraucher genau zu bewerten und die Lieferkette anzupassen, während gleichzeitig die Rentabilität erhalten und die Kapazität maximiert wird.

4. Hohes Maß an Risiken in der Lieferkette

Die Hersteller stellen ihre Lieferkettenstrategien zunehmend um, um geopolitische Störungen, lange Vorlaufzeiten und schwankende Nachfrage abzumildern und ihre Abhängigkeit von weit entfernten ausländischen Lieferanten zu verringern, indem sie ihre lokalen und Nearshore-Lieferantennetzwerke erweitern. Dieser Trend, der oft als Reshoring oder Nearshoring bezeichnet wird, zielt darauf ab, widerstandsfähigere und reaktionsschnellere Lieferketten zu schaffen. Ford ist ein Beispiel dafür, da das Unternehmen mit dem US-amerikanischen Halbleiterchiphersteller GlobalFoundries zusammengearbeitet hat, um seine Abhängigkeit von Lieferanten aus Übersee zu verringern.

Die Entwicklung der Resilienz von Lieferketten umfasst die Überarbeitung des Designs des Lieferkettennetzwerks, um globale und regionale Lieferkettenströme neu zu konfigurieren, kritische Komponenten von lokalen Lieferanten zu beziehen und Kompromisse entsprechend Bedarf, Kosten, Service und Risikoszenarioanalyse durchzuführen. Obwohl Reshoring und Nearshoring einige geopolitische Risiken abschwächen können, bringen sie auch neue Herausforderungen in der Lieferkette mit sich. Der Aufbau neuer Lieferantenbeziehungen braucht Zeit und kann zu anfänglichen Engpässen, Qualitätsproblemen oder Kapazitätsengpässen führen, wenn diese neuen Partnerschaften aufgebaut und ausgebaut werden. Diese Herausforderungen können den reibungslosen Fluss von Teilen und Materialien stören, was sich auf die Produktionspläne auswirkt und die Kosten erhöht.

In Kombination mit den sich ändernden Kundenanforderungen ist die Automobilindustrie bestrebt, einen agileren und anpassungsfähigeren Ansatz für Beschaffung, Lagerung und Transport zu verfolgen – nicht nur für Einzelteile und Rohstoffe, sondern auch für montierte Komponenten, Fahrzeuge für die Vorendmontage und sogar fertige Fahrzeuge.

Dies erfordert eine vollständig integrierte, ganzheitliche Sicht auf die gesamte Lieferkette, von der Rohstoffgewinnung bis zur Auslieferung des Endprodukts. Hersteller müssen robuste Planungs- und Prognosefähigkeiten entwickeln, flexible Fertigungssysteme implementieren und eine enge Zusammenarbeit mit ihrem Lieferantennetzwerk aufbauen. Dies versetzt sie in die Lage, eine konsistente und zuverlässige Versorgung mit Komponenten zu gewährleisten, Unterbrechungen zu minimieren und letztendlich die Kundennachfrage zu erfüllen.

5. Ein Mangel an fortschrittlicher Technologie, um die heutige Komplexität zu bewältigen

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, ein Formel-1-Auto zu fahren, das von einem Verbrennungsmotor aus den 1900er Jahren angetrieben wird. Niemand würde das bauen – und es wäre nicht in der Lage, mit konkurrenzfähigen Autos mit modernen Motoren mitzuhalten. Doch viele Automobilhersteller haben ein ähnliches Handicap: Sie verlassen sich auf veraltete, veraltete Systeme, die den Anforderungen des heutigen dynamischen Marktes nicht gewachsen sind.

Diese Altsysteme, die oft vor Jahrzehnten entwickelt wurden, arbeiten in Silos und schaffen blinde Flecken für Informationen, die die kritische Entscheidungsfindung behindern. Die Automobilhersteller haben Schwierigkeiten, neue Technologien in diese veralteten Systeme zu integrieren, so dass sie mit Lösungen konfrontiert sind, die keine Echtzeit-Transparenz, keinen ganzheitlichen Überblick über die Lagerbestände in der gesamten Lieferkette oder die Möglichkeit bieten, Nachfrageschwankungen genau vorherzusagen. Isolierte, statische und unzusammenhängende Entscheidungsfindung über mehrere Plattformen hinweg führt zu Verzögerungen bei der Reaktion auf Veränderungen im Nachfragemix und Lieferunterbrechungen, was zu Ineffizienzen und erheblichen Auswirkungen auf die Rentabilität führt.

Um diese Herausforderungen zu meistern und ihre Abläufe zu modernisieren, müssen die Automobilhersteller über veraltete, isolierte Angebote hinausgehen. Sie müssen einen modernen Motor in diesen Rennwagen einbauen. Ein durchgängiger, vernetzter und reaktionsschneller digitaler Supply-Chain-Zwilling synchronisiert die Entscheidungsfindung in den Bereichen Volumenplanung, Mischungsplanung, Slotting, Sequenzierung und Feinplanung.

Cloud-basierte Lösungen bieten eine kostengünstige und skalierbare Alternative, die es Unternehmen ermöglicht, auf Abruf auf Spitzentechnologien wie KI und ML zuzugreifen. Durch den Einsatz einer einheitlichen, KI-fähigen Cloud-Plattform können Automobilunternehmen den wahren Wert ihrer Daten erschließen. KI-Algorithmen können riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren und so wertvolle Einblicke in die Dynamik der Lieferkette liefern, potenzielle Risiken identifizieren und optimale Handlungsoptionen empfehlen. Dies ermöglicht es Unternehmen, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem sich schnell entwickelnden Automobilmarkt zu verschaffen.

Steigern Sie die Leistung und meistern Sie die Herausforderungen von heute mit Blue Yonder

Blue Yonder bietet ein umfassendes Angebot an KI-gestützten Lösungen, die Automobilherstellern helfen, diese Komplexität zu bewältigen und operative Exzellenz zu erreichen. Unsere Lösungen umfassen KI-gesteuerte Planung, Sequenzierung, Terminierung, Lagerhaltung und Logistik – alles nahtlos integriert in ein n-Tier-Supply-Chain-Netzwerk. Dies ermöglicht einen modernen Ansatz für die Automobilherstellung, der die Gewinne maximiert und das Risiko minimiert.

Ganz gleich, ob Automobilhersteller ihre Lieferketten optimieren wollen, um den Übergang zu neuen Fahrzeugtypen zu unterstützen, die betriebliche Agilität zu verbessern oder eine engere Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern zu fördern, Blue Yonder bietet die Tools, die sie für ihren Erfolg benötigen, darunter:

• Die integrierte Planung von Nachfrage- und Angebotsszenarien ermöglicht es Automobilherstellern, eine Reihe von Was-wäre-wenn-Simulationen und Notfallplänen zu erstellen, die auf Nachfragerealisierung, Lieferunterbrechungen und Nachhaltigkeitsszenarien basieren. Sie können die richtige Mischung zwischen Verbrennungs-, Elektrofahrzeug- und Hybridfahrzeugen ermitteln und Strategien zur Reduzierung des Betriebskapitals entwickeln, z. B. die Verbesserung der Prognosegenauigkeit und die Optimierung des Lagerbestands.
• Multi-Tier-Transparenz und Zusammenarbeit versetzen Automobilhersteller in die Lage, das Lieferkettennetzwerk zu beleuchten und die N-Tier-Zusammenarbeit zu fördern, um die Transparenz zu verbessern, Premium-Fracht zu reduzieren und den CO2-Fußabdruck zu verringern.
• Die Synchronisierung der Ausführung ermöglicht es den Automobilherstellern, die Logistik auszulagern, um eine effektivere strategische Zusammenarbeit zu ermöglichen, was zu einer besseren Kontrolle über die Logistikfunktionen, geringeren Frachtkosten und geringeren CO2-Emissionen führt.
• Configure-to-Order hilft OEMs, sich vom traditionellen "Make-to-Stock"-Ansatz zu verabschieden, bei dem die Zone überflutet werden muss, bei dem ein Lagerbestand von 60 Tagen erforderlich ist. Stattdessen können sie sich für ein hybrides "Push"- und "Pull"-basiertes Modell entscheiden, das Configure-to-Order, verschiedene ICE-, EV- und Hybridantriebe nutzt, um die Lagerbestände zu reduzieren und EV-Initiativen zu finanzieren.
• Die vernetzte Vertriebs- und Betriebsplanung und -ausführung ermöglicht die Erstellung eines durchgängigen, vernetzten und reaktionsschnellen digitalen Supply-Chain-Zwillings, der die Entscheidungsfindung über Volumenplanung, Mix-Planung, Slotting, Sequenzierung und Feinplanung hinweg synchronisiert.

Automobilhersteller können durch den Einsatz von Blue Yonder-Lösungen eine höhere Effizienz, erhöhte Ausfallsicherheit und höhere Rentabilität erzielen. Sie können die wichtigsten Herausforderungen der Automobilindustrie meistern, einschließlich der Erfüllung der sich ständig ändernden Nachfrage, und sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil in diesem sich schnell entwickelnden Markt verschaffen.