Beispiel lösungsskizze wirtschaftsinformatik.

Lösungsskizze: Optimierung des Bestandsmanagements mit Hilfe von Business Intelligence (BI)-Lösungen

1. Problemstellung

Ausgangssituation:
Ein mittelständisches Unternehmen aus der Handelsbranche hat Schwierigkeiten, seine Lagerbestände effizient zu verwalten. Es kommt häufig zu Überbeständen und Engpässen, was die Lagerkosten erhöht und zu Lieferverzögerungen führt. Die aktuellen manuellen Systeme sind nicht in der Lage, die große Menge an Daten effektiv zu analysieren oder Vorhersagen zur Nachfrage zu treffen.
Ziel:
Implementierung einer Business Intelligence (BI)-Lösung, um die Bestandsplanung zu optimieren, den Lagerumschlag zu verbessern und die Kosten zu senken. Die Lösung soll dabei Datenanalyse, Vorhersagen und automatisierte Berichte nutzen.

2. Anforderungen an die Lösung

Datenerfassung und Integration:
Es müssen Daten aus verschiedenen Quellen integriert werden, einschließlich ERP-System, Verkaufssystem, Liefersystem und externe Marktdaten. Das System muss in der Lage sein, Echtzeitdaten zu verarbeiten.
Bestandsprognosen:
Die BI-Lösung muss in der Lage sein, historische Daten zu analysieren und anhand von Predictive Analytics Vorhersagen über zukünftige Bestandsanforderungen zu treffen.
Dashboards und Berichte:
Es müssen visuelle Dashboards bereitgestellt werden, die den aktuellen Lagerbestand, Trends und mögliche Engpässe aufzeigen. Zusätzlich müssen automatisierte Berichte erstellt werden, die dem Management eine schnelle Entscheidungsfindung ermöglichen.
Benutzerfreundlichkeit:
Die Lösung muss für nicht-technische Nutzer einfach zu bedienen sein, mit intuitiven Benutzeroberflächen, die leicht anpassbar sind.

3. Lösungskonzept

3.1 Business Intelligence (BI)-Plattform wählen

BI-Tool: Die Wahl eines geeigneten BI-Tools ist der erste Schritt. Hierbei könnte ein Tool wie Microsoft Power BI, Tableau oder Qlik Sense verwendet werden, die sich durch einfache Bedienbarkeit und eine starke Datenvisualisierung auszeichnen.
Kriterien für die Wahl: Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Integration mit bestehenden ERP-Systemen und die Fähigkeit, Echtzeitdaten zu verarbeiten.

3.2 Datenintegration

Datenquellen: Integration von internen Datenquellen (ERP-System, Warenwirtschaftssystem) und externen Datenquellen (Marktdaten, Wetterdaten für saisonale Nachfrage).
ETL-Prozess (Extract, Transform, Load): Aufbau eines ETL-Prozesses, um die Daten regelmäßig zu extrahieren, zu transformieren und in das BI-System zu laden. Dies stellt sicher, dass aktuelle Daten zur Verfügung stehen.

3.3 Datenanalyse und Prognosemodell

Predictive Analytics: Aufbau eines Prognosemodells auf Basis von Vergangenheitsdaten und externen Faktoren (z. B. saisonale Schwankungen, Marktentwicklungen). Hierfür könnten Techniken des Maschinellen Lernens eingesetzt werden, um genaue Vorhersagen über zukünftige Lagerbestände zu treffen.
Lageroptimierung: Die Datenanalyse soll dabei helfen, den optimalen Lagerbestand zu bestimmen, basierend auf dem tatsächlichen Bedarf und den Lieferzeiten.

3.4 Visualisierung und Dashboards

Dashboards erstellen: Entwicklung von interaktiven Dashboards, die wichtige KPIs wie den Lagerumschlag, Bestandsreichweite und Engpässe visualisieren.
Alerts und Benachrichtigungen: Implementierung von automatischen Benachrichtigungen bei Erreichen kritischer Lagerbestände, um frühzeitig Nachbestellungen einzuleiten.
Berichte und Analysen: Erstellung von Berichten für das Management, die regelmäßig die Entwicklung der Bestände sowie Vorhersagen über zukünftige Anforderungen aufzeigen.

4. Implementierungsplan

4.1 Phase 1: Planung und Anforderungsanalyse

Workshops mit Stakeholdern: Ermittlung der Anforderungen durch Workshops mit den beteiligten Abteilungen (Einkauf, Lager, Vertrieb).
Datenanforderungen klären: Identifikation der relevanten Datenquellen und der zu analysierenden KPIs.

4.2 Phase 2: Datenintegration und Systemaufbau

Datenintegration: Einrichtung des ETL-Prozesses für die Datenquellen.
Systemintegration: Anbindung des BI-Systems an das bestehende ERP-System und die Logistiksoftware.

4.3 Phase 3: Modellierung und Visualisierung

Datenmodellierung: Aufbau eines Datenmodells, das auf den Anforderungen der Bestandsprognose basiert.
Dashboard-Entwicklung: Entwicklung der interaktiven Dashboards und Berichte.
Testing: Durchführung eines umfassenden Tests des Systems, um sicherzustellen, dass alle Daten korrekt integriert und angezeigt werden.

4.4 Phase 4: Schulung und Rollout

Schulung: Schulung der Endbenutzer, insbesondere des Lagerpersonals und des Managements, im Umgang mit der BI-Lösung.
Systemeinführung: Rollout der Lösung im gesamten Unternehmen mit laufendem Support.

5. Vorteile der Lösung

Bessere Entscheidungsfindung: Durch die Nutzung von Echtzeitdaten und präzisen Prognosen können Entscheidungen über Nachbestellungen und Lagerverwaltung schneller und fundierter getroffen werden.
Kostenreduzierung: Die Optimierung der Bestände führt zu geringeren Lagerkosten und verhindert Überbestände sowie Lagerengpässe.
Erhöhte Effizienz: Automatisierte Berichte und Alerts helfen dem Unternehmen, schnell auf Veränderungen in der Nachfrage zu reagieren.
Wettbewerbsvorteil: Eine bessere Lagerverwaltung führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit, da Produkte schneller geliefert und Lagerausfälle vermieden werden.

6. Risiken und Herausforderungen

Datenqualität: Unvollständige oder inkonsistente Daten können zu ungenauen Prognosen führen. Es muss sichergestellt werden, dass die Datenquellen sauber und korrekt sind.
Benutzerakzeptanz: Das System muss benutzerfreundlich genug sein, damit alle Mitarbeiter es effektiv nutzen. Schulungen sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die BI-Lösung effizient eingesetzt wird.
Technische Integration: Die Integration des BI-Systems in bestehende ERP- und Logistiksysteme kann technisch anspruchsvoll sein und erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen den IT-Teams.

7. Fazit

Die Implementierung einer Business Intelligence (BI)-Lösung zur Optimierung des Bestandsmanagements bietet erhebliche Vorteile für das Unternehmen. Die Lösung hilft, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Entscheidungen auf der Grundlage von datengetriebenen Prognosen zu treffen. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Datenquellen zu integrieren und eine benutzerfreundliche Schnittstelle bereitzustellen, die den Mitarbeitern hilft, diese neuen Werkzeuge effektiv zu nutzen.