{"id":28448,"date":"2025-03-11T15:00:07","date_gmt":"2025-03-11T14:00:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mews-partners.com\/?p=28448"},"modified":"2025-12-05T11:43:31","modified_gmt":"2025-12-05T10:43:31","slug":"der-digitale-zwilling-eine-bevorstehende-revolution-fuer-supply-chains","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mews-partners.com\/de\/der-digitale-zwilling-eine-bevorstehende-revolution-fuer-supply-chains\/","title":{"rendered":"Der digitale Zwilling: Eine bevorstehende Revolution f\u00fcr Supply Chains?"},"content":{"rendered":"\t\t
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In einem zunehmend unvorhersehbaren globalen Umfeld sehen sich Unternehmen in ihren Lieferketten mit bislang unbekannten Herausforderungen konfrontiert. Die Volatilit\u00e4t der Kundennachfrage, gesetzliche Ver\u00e4nderungen, geopolitische St\u00f6rungen sowie der Druck zur Reduktion des CO\u2082-Fu\u00dfabdrucks erfordern ein hohes Ma\u00df an Agilit\u00e4t und multidimensionaler Analysef\u00e4higkeit. F\u00fchrungskr\u00e4fte und Supply-Chain-Manager m\u00fcssen heute eine Vielzahl komplexer und miteinander verkn\u00fcpfter Aspekte in ihre Entscheidungen einbeziehen. Damit wird die F\u00e4higkeit, Aktivit\u00e4ten pr\u00e4zise zu steuern, vor allem aber alternative Szenarien und Optimierungsm\u00f6glichkeiten zu simulieren, zu einem unverzichtbaren Element. Der digitale Zwilling, eine Technologie, die es erlaubt, ein Asset oder eine Organisation in all ihren Eigenschaften virtuell nachzubilden, bietet hier ein gro\u00dfes Potenzial. Doch wann wird das Realit\u00e4t? Wann sind Unternehmen bereit, vom digitalen Zwilling zu profitieren?<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wachsende Anforderungen an Transparenz und Entscheidungsunterst\u00fctzung in einem komplexen Umfeld<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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In den letzten Jahren reihten sich unvorhersehbare Krisen aneinander: der wirtschaftliche Stillstand w\u00e4hrend der COVID-Pandemie, der darauffolgende Nachfrageboom, die Havarie der Ever Given<\/em> im Suezkanal, die Invasion in die Ukraine, Sicherheitsrisiken im Roten Meer und vieles mehr. Diese Ereignisse f\u00fchrten regelm\u00e4\u00dfig zu akuten St\u00f6rungen in globalen Lieferketten, und gaben den Ansto\u00df zu tiefgreifenden strukturellen Ver\u00e4nderungen in der Supply Chain.<\/p>

Angesichts dieser raschen Umw\u00e4lzungen m\u00fcssen Akteure der Supply Chain flexibel reagieren und ihre Planungsprozesse ganzheitlich auf drei Ebenen betrachten: strategisch (Sortimentsgestaltung, Verhandlungen, S&OP & IBP), taktisch (Absatzplanung, Produktionsplanung) und operativ (Auftragsabwicklung, Produktion, laufende Materialfl\u00fcsse). Dadurch l\u00e4sst sich langfristiger Wert schaffen und gleichzeitig eine optimale Ressourcennutzung auf allen Ebenen erreichen, insbesondere in Zeiten, in denen Unternehmen zunehmend auch soziale und \u00f6kologische Aspekte hinterfragen m\u00fcssen.<\/p>

Diese Vorgehensweise ist zwar nicht grunds\u00e4tzlich neu, muss aber heute in einem v\u00f6llig anderen Tempo umgesetzt werden: Entscheidungen, und damit auch die Analysen, die ihnen zugrunde liegen, m\u00fcssen in immer k\u00fcrzerer Zeit getroffen werden. Klar ist: Die manuelle Erstellung von Analysen, die zahlreiche Dimensionen (wirtschaftlich, \u00f6kologisch, Service-Impact\u2026) auf unterschiedlichen Granularit\u00e4ten (global, national, Lager- oder Werksebene) und unter Einbeziehung zahlreicher Stakeholder (Spediteure, Lieferanten, Kunden\u2026) integrieren m\u00fcssen, passt nicht mehr zu diesem neuen Anspruch. Ebenso ist es in einem so unsicheren Kontext nicht mehr ausreichend, ein oder zwei Szenarien zu testen. Zur Notwendigkeit schnellerer Entscheidungen kommt deren wachsende Komplexit\u00e4t hinzu.<\/p>

Es geht also darum, mehr Parameter zu simulieren, und das deutlich schneller. Klar ist: Die Kombination der (unbestreitbaren) Expertise von Supply-Chain-Teams in klassischen Tools wie Tabellenkalkulationen reicht nicht mehr aus.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Das Potenzial des digitalen Zwillings<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Bei dieser scheinbar unl\u00f6sbaren Aufgabe k\u00f6nnte Technologie zumindest einen Teil der L\u00f6sung darstellen: Der digitale Zwilling erf\u00fcllt auf dem Papier eine ganze Reihe aktueller Anforderungen. Bei einem digitalen Zwilling handelt es sich allgemein um ein digitales, pr\u00e4zises Abbild eines physischen Assets oder einer Organisation (hier der physischen Supply Chain), das die Visualisierung von Material- und Informationsfl\u00fcssen in Echtzeit erlaubt, Projektionen verifiziert und vor allem Optimierungsm\u00f6glichkeiten simuliert.<\/p>

Anders als herk\u00f6mmliche, statische Dashboards, stellt der digitale Zwilling auch eine interaktive, benutzerfreundliche Plattform bereit, auf der Supply-Chain-Manager Szenarien testen, Auswirkungen von Entscheidungen vorhersagen und Prozesse an vielf\u00e4ltigen Zielen ausrichten k\u00f6nnen. Man stelle sich vor, dass beispielsweise eine F\u00fchrungskraft in Echtzeit die Auswirkungen eines Lieferantenwechsels auf Lieferfristen, Kosten, CO\u2082-Bilanz oder Resilienz gegen\u00fcber geopolitischen Risiken analysieren kann.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Ein digitaler Zwilling der Supply Chain erm\u00f6glicht genau das, indem er eine statische Sichtweise in ein dynamisches Steuerungs- und Entscheidungsinstrument verwandelt. Simulationen, unterst\u00fctzt durch k\u00fcnstliche Intelligenz (KI), erlauben es, weitaus mehr Parameter zu ber\u00fccksichtigen als bisher, wodurch Entscheidungen fundierter und schneller getroffen werden k\u00f6nnen. Die Technologie versetzt Supply-Chain-Verantwortliche in die Lage, Entscheidungen in Echtzeit zu simulieren, zu prognostizieren und zu optimieren \u2013 und so ihre Lieferketten agiler und widerstandsf\u00e4higer zu machen. Gleichzeitig kann sie Risiken und Chancen aufdecken, die bislang verborgen waren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Zahlreiche Barrieren m\u00fcssen noch \u00fcberwunden werden<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Nat\u00fcrlich klingt all das bislang noch sehr theoretisch, und tats\u00e4chlich k\u00f6nnen nur wenige Organisationen von sich behaupten, ihre Lieferkette bereits mithilfe eines digitalen Zwillings transformiert zu haben. Der Grund daf\u00fcr ist, dass weiterhin deutliche Herausforderungen bestehen.<\/p>

Die erste ist technischer Natur: Die Einf\u00fchrung eines digitalen Zwillings erfordert enorme Datenmanagement-Anstrengungen, um \u00fcber verl\u00e4ssliche und vor allem vergleichbare (also standardisierte) Daten zu verf\u00fcgen. Ansonsten droht das bekannte Prinzip: \u201eGarbage in, garbage out\u201c. Die Datenqualit\u00e4t war in Lieferketten jedoch historisch immer ein Schwachpunkt. Dar\u00fcber hinaus stellen die verf\u00fcgbaren Rechenkapazit\u00e4ten, sowohl innerhalb der Supply Chain, als auch insgesamt im Unternehmen, nach wie vor ein Hindernis dar, insbesondere f\u00fcr komplexe Algorithmen zu Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen. Besonders problematisch ist dies, da im Supply Chain Bereich die verf\u00fcgbaren Daten stark fragmentiert sind und von verschiedenen Tools, Sensoren und Systemen, sowie zahlreichen unterschiedlichen Stakeholdern kommen. Neben einem sehr gut organisierten Datenmanagement braucht es also auch effizientere, st\u00e4rker vereinheitlichte Datenarchitekturen, nicht nur innerhalb der Supply Chain, sondern organisations\u00fcbergreifend, da ein \u201evollst\u00e4ndiger\u201c Digital Twin zwangsl\u00e4ufig eine bereichs\u00fcbergreifende Sichtweise erfordert.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Die zweite gro\u00dfe Herausforderung betrifft die Teams. Strategisch denkende F\u00fchrungskr\u00e4fte ben\u00f6tigen zunehmend komplexe Analysen, simulationsgest\u00fctzte Einblicke \u00fcber die gesamte Lieferkette hinweg und ein klares Verst\u00e4ndnis der Auswirkungen zentraler Entscheidungen. Auf operativer Ebene hingegen, bei den Experten, die die Simulationsinputs definieren sollen, fehlt es oft an Ausbildung und Sensibilisierung f\u00fcr solche Tools, trotz erheblicher Fortschritte in den letzten 15 Jahren. Kurzgesagt fehlt damit ein zentrales Bindeglied in der Kette, ausgepr\u00e4gte technische Kompetenzen sind im Bereich der Supply Chain weiterhin Mangelware. Und obwohl Schulungen im Supply Chain Bereich zunehmend Themen wie Modellierung, KI und Datenmanagement einbeziehen, reichen sie noch nicht aus, um einen gro\u00dffl\u00e4chigen Kompetenzaufbau zu erm\u00f6glichen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Kurzum: Es besteht ein grundlegender Bedarf an Change-Management. So gut ein Tool auch entwickelt sein mag, ohne begleitende Transformation wird es als undurchsichtige Blackbox wahrgenommen, die die Expertise des Teams in Frage stellt und folglich abgelehnt wird. Es ist entscheidend, die Kluft zwischen fachlicher Expertise und technologischer Leistungsf\u00e4higkeit zu \u00fcberbr\u00fccken. Paradoxerweise k\u00f6nnte so selbst bei erfolgreicher Implementierung eines digitalen Zwillings eine Verbesserung in der Entscheidungsfindung ausbleiben, wenn die durchgef\u00fchrten Simulationen eine zu gro\u00dfe Masse an Szenarien und Parametern ergeben, die die Mitarbeiter \u00fcberfordert.<\/p>

FAZIT<\/h4>

Das Thema Digitaler Zwilling in der Supply Chain steht beispielhaft f\u00fcr viele technologische Entwicklungen, und offenbart ein klassisches Paradoxon: Unternehmen, die zu sp\u00e4t adaptieren, geraten ins Hintertreffen; wer jedoch zu fr\u00fch oder unvorbereitet startet, l\u00e4uft Gefahr, durch mangelnde Anpassungsf\u00e4higkeit zu scheitern. Der Schl\u00fcssel liegt in einer geordneten Herangehensweise, wie im Artikel aufgezeigt, etwa durch konsequentes Datenmanagement und systematische Kompetenzentwicklung in den Teams. Sind diese Voraussetzungen erf\u00fcllt, stehen die Technologien bereit, mit all ihren neuen Fragen, aber auch zahlreichen L\u00f6sungen, die nur darauf warten, eingesetzt zu werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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