Wie Wetterextreme und Klimakrise die Lieferketten gefährden

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Von Stürmen verwüstete Infrastrukturen, verheerende Flutkatastrophen und ganze Landstriche im Griff von Hitzewellen, Dürren oder Waldbränden: Extremwetterereignisse wie diese haben in der jüngeren Vergangenheit deutlich zugenommen. Und laut einer aktuellen Studie der Organisation „Save The Children“ wird sich das so schnell nicht ändern. Aus der Untersuchung geht hervor, dass nachfolgende Generationen deutlich mehr Wetterextreme erleben werden, wenn die großen Industriestaaten ihre bisherigen Zusagen im Pariser Klimaschutzabkommen zur Reduzierung der Emissionen nicht anheben.

Klimakrise muss in Risikoanalysen einfließen

Die Lebensqualität junger Menschen könnte in Zukunft nicht nur durch die Wetterbedingungen eingeschränkt werden, sondern auch durch deren komplexe Folgen. Experten rechnen beispielsweise auch bei den Auswirkungen auf die Wirtschaft mit hohen Schäden: Ohne zusätzliche Klimaschutzmaßnahmen drohe die weltweite Wirtschaftsleistung in den nächsten 80 Jahren durchschnittlich um sieben bis 14 Prozent zu schrumpfen – mancherorts sogar deutlich mehr. Zu diesem Schluss kommt eine Studie des Berliner Klimaforschungsinstituts MCC und des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung.

Laut Umweltbundesamt sind vor allem südasiatische Länder durch Wetterextreme bedroht. Für global agierende Unternehmen heißt das, dass sie ihre Lieferketten künftig deutlich robuster aufstellen und agiler planen müssen, um sich auf die Effekte von Naturkatastrophen und Wetterextremen einzustellen. Doch auch lokal agierende Unternehmen sollten ihre Lieferkettenstrategien anpassen und die Klimakrise in ihrer Risikoanalyse berücksichtigen – das hat nicht zuletzt die Flutkatastrophe in Nordrhein-Westfalen im Sommer 2021 gezeigt.

Basis für eine fundierte Entscheidungsfindung

Um sich auf die künftigen Klimaszenarien einzustellen, brauchen Unternehmen in Zukunft bessere Analysemöglichkeiten und ein deutlich weit gefassteres Supply Chain Risk Management. Das geht nur mit der richtigen Technologie: Um mit den Informationen der Lieferanten, Kunden, Partner und Wetterdienste ganzheitliche, belastbare Prognosen zu erstellen, sind nahtlos integrierte Datensysteme gefragt. Nur so erkennen Logistikexperten frühzeitig etwaige Geo-Risiken und können ihre Lieferketten gezielt anpassen.

Die SAP Partner Planalytics und Esri unterstützen Unternehmen dabei, ihre Lieferketten mit solchen Risikoanalysen robuster und widerstandsfähiger zu gestalten. Dafür verfolgen sie zwei zentrale Ansätze: wetterabhängige Bedarfsanalysen und Location Intelligence. Mit den Technologien führen Unternehmen die relevanten Datenströme so zusammen, dass sich ein schlüssiges Gesamtbild der Situation ergibt – die Basis für eine fundierte Entscheidungsfindung.

Bessere Verbraucherprognosen, weniger Unterbrechungen

Weil das Wetter nicht nur im Katastrophenfall eine signifikante Rolle für Unternehmen spielt, sondern auch in ganz alltäglichen Ausprägungen Einfluss auf das Geschäft nimmt, profitieren Unternehmen dauerhaft von wetterbasierten Prognosen. Vor allem im Hinblick auf das Konsumverhalten ist der Effekt des Wetters gut erforscht – es beeinflusst die Stimmung der Menschen und wirkt sich unmittelbar auf ihre Kaufgewohnheiten aus. So haben kanadische Forscher beispielsweise herausgefunden, dass Menschen an sonnigen Tagen bereit sind, mehr Geld für bestimmte Produkte auszugeben, als sie es an bewölkten Tagen tun würden. Können Unternehmen auf solche Variablen schnell reagieren, sind sie klar im Vorteil. Die Klimakrise macht es allerdings immer schwerer, entsprechende Tendenzen zu erkennen – das Wetter wird unberechenbarer. Umso wichtiger ist es, witterungsbedingte Einflussfaktoren mit automatisierten Analysen zu antizipieren, um frühzeitig auf ungünstige Entwicklungen zu reagieren.

Große Unternehmen wie Unilever oder Henkel setzen Planalytics beispielsweise ein, um mit wetterabhängigen Bedarfsanalysen ihren Warennachschub besser zu steuern. Sie können anhand der Daten die Nachfrage präziser einschätzen und ihre Lagerbestände besser kalkulieren. Für den Handel mit schnell verderblichen Waren sind solche Daten ebenfalls sehr hilfreich, da die Unternehmen die Lager- und Transportbedingungen mit den richtigen Prognosen erheblich optimieren können. Gilt es darüber hinaus, die Auswirkungen von Extremwetterphänomenen in die eigenen Bedarfsprognosen, Wiederbeschaffungslösungen und Data Warehouses einzuspeisen, bieten sich die Lösungen ebenfalls an. Mit Planalytics können Unternehmen die Metriken dazu direkt in SAP-Systeme wie die SAP Analytics Cloud einbetten. Das ermöglicht es Führungskräften und Logistikexperten, wetterabhängige Lieferkettenmodelle zu erstellen. Der Effekt: bessere Verbraucherprognosen und weniger Unterbrechungen.

Effiziente Warenverteilung mit raumbezogenen Analysen

Im Supply Chain Risk Management spielt der Raumbezug eine zentrale Rolle: Logistiker müssen wissen, wo sich Optimierungspotenziale eröffnen und an welchen Stellen die Prozesse ins Stocken geraten. Um solche Fragen besser zu beantworten, setzen Unternehmen auf geografische Informationssysteme und raumbasierte Analysen. Sie helfen den Planern dabei, die Transparenz der Lieferketten zu erhöhen und bessere Entscheidungen zu treffen. Der Bekleidungshersteller Fruit of the Loom nutzt die Technologie von Esri beispielsweise, um seine Transportkosten zu senken und Waren effizient auf die passenden Distributionszentren zu verteilen. Das Unternehmen stimmt das Inventar jeder Filiale mit den Daten auf die Bedürfnisse der Kunden vor Ort ab.

Weil Lösungen für Location Intelligence alle Aspekte eines komplexen Netzwerks visualisieren, können Unternehmen raumbezogene Abhängigkeiten leicht erkennen. Potenzielle Risiken für die Lieferketten werden dabei sowohl im globalen als auch im lokalen Maßstab schnell identifiziert und eingeordnet – ganz egal, ob es sich um ungünstige Wetterbedingungen, Lieferverzögerungen oder Lagerengpässe handelt. Die in Echtzeit visualisierten Daten geben unmittelbar Aufschluss darüber, wie sich Unregelmäßigkeiten auf die Prozesse auswirken.

 

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