Obwohl dies eine der wichtigsten Lehren aus der Pandemie-Ära ist, zeigt eine neue IDC-Studie*, die von Kinaxis ^® Inc. (TSX:KXS) gesponsert wurde, dass es nur langsame Fortschritte bei der Flexibilisierung und Widerstandsfähigkeit von Lieferketten gibt, während gleichzeitig Optimismus in Bezug auf Tools zur Orchestrierung von Lieferketten als Schlüsselfaktor für die Zukunft zum Ausdruck kommt.

Weniger als ein Fünftel (17 %) der weltweiten Lieferkettenführungskräfte gibt an, dass ihr Unternehmen innerhalb von 24 Stunden auf Störungen reagieren kann. Um die weit verbreitete Frustration zu unterstreichen, geben zwei Drittel (67 %) der Befragten zu, dass sie mit ihrer Reaktionszeit nicht "besonders zufrieden" sind.

Die umfassende Umfrage unter 1.800 Lieferkettenführungskräften aus der ganzen Welt zeigt die harte Realität, dass die meisten von ihnen damit zu kämpfen haben, ihre Abläufe angesichts einer Flut von Störungen durch geopolitische Konflikte, Naturkatastrophen und andere Unbeständigkeiten flexibel und anpassungsfähig zu halten. Während die durchschnittliche Krisenreaktionszeit bei beunruhigenden fünf Tagen liegt, zeigt die Umfrage, dass die Leistung in den verschiedenen Branchen unterschiedlich ist. Im Öl- und Gassektor beispielsweise geben 28 % der Befragten an, dass sie innerhalb eines Tages reagieren können, gegenüber 15 % in den Biowissenschaften und 14 % in der Luft- und Raumfahrt.

"Bei den vierteljährlichen Gewinnanrufen hört man häufiger als je zuvor, dass Lieferketten über den Erfolg entscheiden, und diese Daten beweisen, dass es in allen Branchen enorme Möglichkeiten gibt, die Widerstandsfähigkeit und Risikominderung zu verbessern", sagte John Sicard, Präsident und CEO von Kinaxis. "Modernste, KI-gestützte End-to-End-Orchestrierungstools, die Unternehmen Transparenz, Agilität und eine verbesserte Zusammenarbeit ermöglichen, können dazu beitragen, diese sich verstärkenden Trends anzugehen und Chief Supply Chain Officers zu Helden statt zu Sündenböcken zu machen, wenn sich das nächste Mal Probleme am Horizont abzeichnen."

Obwohl die Befragten in allen Regionen überwiegend "nicht sehr zufrieden" mit der Fähigkeit ihres Unternehmens sind, Schocks in der Lieferkette zu widerstehen und darauf zu reagieren, bleiben sie optimistisch, was das Potenzial der Technologie angeht, das Blatt zu wenden. 97 % der Befragten gaben an, dass bessere Orchestrierungstools eine mäßige (44 %) oder erhebliche (53 %) Auswirkung auf die Leistung der Lieferkette hätten.

Weitere wichtige Ergebnisse sind:

• Die Befragten aus der Industrie bewerten ihre Widerstandsfähigkeit am höchsten (47 %), während der Einzelhandel (29 %) und die Luft- und Raumfahrtindustrie (27 %) sie am niedrigsten einschätzen.
• 2 % der Befragten aus der Konsumgüterindustrie stufen ihre Lieferkettenorchestrierung als ausgereift ein, der höchste Wert unter allen Branchen.
• 25 % der Befragten planen, im nächsten Jahr auf neue Technologien umzusteigen, um die Ausfallsicherheit zu verbessern.
• 33 % wünschen sich Plattformen zur Orchestrierung der Lieferkette, die KI/GenAI-Funktionen bieten.
• 63 % sehen ihre Lieferkette in den nächsten 12 Monaten als eine Art Wettbewerbsvorteil, aber dieser Anteil sinkt auf 48 % in den nächsten 1-3 Jahren.
• 37 % gaben an, dass das größte Hindernis für die Einführung einer Lieferketten-Orchestrierungsanwendung darin bestand, dass sie nicht die richtige Anbieterlösung finden.

Weitere Informationen darüber, wie die Lieferkettenmanagement-Lösungen von Kinaxis Ihr Unternehmen unterstützen können, finden Sie unter Kinaxis.com.

Methodik: Die Studie wurde im Dezember 2023 von IDC im Auftrag von Kinaxis durchgeführt, und befragt wurden 1.800 Lieferkettenführungskräfte in Nordamerika (USA und Kanada), Europa (Großbritannien, Frankreich und Deutschland) und APAC (Japan, Taiwan, Indien und Australien).

*IDC InfoBrief, gesponsert von Kinaxis, Supply Chain Orchestration: Leveraging End-to-End Supply Chain Orchestration to Deliver Next Generation Supply Chain Management, Intelligence, and Responsiveness (doc #CA52004924, April 2024)

Über Kinaxis
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