Digitalisierung in Supply Chains? Noch in den Kinderschuhen.

Nutzen Supply Chain Manager bereits die ganze Bandbreite neuster Technologien zur Digitalisierung ihrer Lieferketten? Sind Sie fit genug für das Internet der Dinge? Der Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik e.V. (BME) und Hochschule Fulda haben darauf die passenden Antworten gesucht.

Gemeinsam mit Carsten Knauer vom BME sowie unterstützt von Tobias Ruf, einem Studenten im Master-Studiengang „Supply Chain Management“, wurden im Herbst 2018 Managerinnen und Manager aus den Bereichen Supply Chain, Logistik, Einkauf und Beschaffung befragt. 251 Teilnehmerinnen und Teilnehmer sowie 12 Interviewpartner in Expertengesprächen trugen dazu bei, ein möglichst umfassendes Bild zur Anwendung von ausgewählten Digitalisierungstechnologien in Supply Chains zu erhalten. Grundlage für die Befragung waren 15 unterschiedliche Technologien, die auf Basis des Gartner Hype Cycles und dem DHL Trend Radar ausgewählt wurden.

Durchschnittlich nur knapp 9 Technologien bekannt

Bereits die Frage nach dem Bekanntheitsgrad der ausgewählten Digitalisierungstechnologien birgt Überraschungen: So sind zwar einige Technologien einem Großteil der Befragten „gut bekannt“. Aber bereits bei Blockchain, einem der Hype-Themen in den vergangenen 18 Monaten, ist der Bekanntheitsgrad gering: Weniger als die Hälfte der Teilnehmer kennt Blockchain als Digitalisierungstechnologie „gut“. Ähnlich überraschend ist das Ergebnis für Digital Identifiers, beispielsweise RFID. Bei spezifischen Technologien ist der niedrige Bekanntheitsgrad dagegen nicht erstaunlich. Durchschnittlich kennen die Befragten knapp 9 Technologien „gut“, wobei Teilnehmer von Großunternehmen ein umfassenderes Know-how aufweisen als diejenigen von kleinen Unternehmen.

Bekanntheitsgrad von Digitalisierungstechnologien (Quelle: Huth/Knauer/Ruf: BME-Logistikumfrage: Digitalisierung in Supply Chains, Eschborn 2019)

Cloud Computing, Roboter und Automatisierung, Big Data Analytics – und dann die große Lücke..

Neben dem Bekanntheitsgrad interessiert vor allem die derzeitige Nutzung der Digitalisierungstechnologien. Dabei wird deutlich: Drei Technologien werden häufig genutzt – und die anderen nur von einem teilweise verschwindend geringen Anteil der Unternehmen eingesetzt.

Derzeitige Nutzung ausgewählter Digitalisierungsstrategien (Quelle: Huth/Knauer/Ruf: BME-Logistikumfrage: Digitalisierung in Supply Chains, Eschborn 2019)

Cloud Computing, Roboter und Automatisierung sowie – mit Abstrichen – Big Data Analytics – sind die Technologien, die am weitreichendsten eingesetzt werden. Überraschend ist, dass sämtliche anderen Digitalisierungstechnologien von 18 % oder weniger der Teilnehmer, die die Technologie kennen, genutzt werden. Interessant ist weiterhin, dass bei 11 Technologien mehr als 40 % der Befragten keine Relevanz für das eigene Unternehmen sehen.

Bei den meisten Technologien dominieren im Übrigen die Großunternehmen – sie nutzen Digitalisierung derzeit deutlich intensiver, als dies KMU tun.

Viele Nutzenpotenziale und kaum negative Erfahrungen

Eines der wichtigen Entscheidungskriterien für den Einsatz von Digitalisierungstechnologien sind die erwarteten Nutzen und die damit verbundenen Kosten. Während häufig die Kosten (einigermaßen) gut abschätzbar sind, ist dies bei den Nutzenpotenzialen deutlich schwieriger und gleicht oftmals dem Blick in eine Glaskugel. Die Ergebnisse der BME-Logistikumfrage zeigen aber, dass die bisherigen Erfahrungen der Unternehmen mit dem Einsatz von Digitalisierungstechnologien sehr positiv sind.

Erfahrungen mit ausgewählten Digitalisierungstechnologien (Quelle: Huth/Knauer/Ruf: BME-Logistikumfrage: Digitalisierung in Supply Chains, Eschborn 2019)

Die obige Abbildung ist zeilenweise zu lesen. Dabei wird deutlich, dass Unternehmen vor allem die Kosteneinsparungen sowie die Zeitgewinne, die sich durch den Einsatz bestimmter Technologien ergeben, schätzen. Einzelne Technologien führen auch zu besonders bemerkenswerten Qualitätsverbesserungen.

Gleichzeitig machten die Unternehmen bisher kaum negative Erfahrungen. Einzig im Bereich der Wearables waren rund 11 % weniger zufrieden mit den Resultaten.

Deutlich zunehmende Nutzung innerhalb der nächsten Jahre zu erwarten

Trotz des derzeit noch recht überschaubaren Anwendungsstandes sieht die Zukunft deutlich positiver aus: Die Unternehmen planen eine deutliche Ausweitung der Aktivitäten im Bereich Digitalisierung.

Geplanter Einsatz ausgewählter Digitalisierungstechnologien (Quelle: Huth/Knauer/Ruf: BME-Logistikumfrage: Digitalisierung in Supply Chains, Eschborn 2019)

Zwar sind die bisher am intensivsten genutzten Technologien (Cloud Computing, Roboter und Automatisierung sowie Big Data Analytics) weiterhin „führend“, aber die Anwendung vieler anderer Technologien wird deutlich ausgeweitet. Dies betrifft vor allem das Internet of Things sowie den Einsatz von Sensoren und digitalen Identsystemen, aber auch die Nutzung von künstlicher Intelligenz.

Breite Anwendungsmöglichkeiten von Digitalisierungstechnologien

Wenn der zukünftige Anwendungsbereich von Digitalisierungstechnologien innerhalb von Supply Chains betrachtet wird, zeigen vor allem Big Data Analytics, Cloud Computing, das Internet of Things sowie künstliche Intelligenz, dass sie breite Anwendungsmöglichkeiten bieten.

Einsatzbreite ausgewählter Digitalisierungstechnologien (Quelle: Huth/Knauer/Ruf: BME-Logistikumfrage: Digitalisierung in Supply Chains, Eschborn 2019)

Für ausgewählte Digitalisierungstechnologien wurde erhoben, in wieviel unterschiedlichen Prozessen auf der obersten Ebene des SCOR-Modells (Supply Chain Operations Reference Model) sie laut Angaben der Befragten eingesetzt werden sollen. Die Einsatzbreite wird – im Vergleich zur derzeitigen Anwendung – bei allen Technologien ausgeweitet, zum Teil sogar sehr deutlich.

Angaben zur Studie

Huth, M./Knauer, C./Ruf, T.: BME-Logistikumfrage: Digitalisierung in Supply Chains, Eschborn 2019.

Die Studie steht auf der Internet-Seite des BME als kostenfreier Download zur Verfügung: http://www.bme.de/Digitalisierung_in_Supply_Chains

Gehaltssituation und -aussichten für Absolvent*innen im Bereich Logistik und SCM

Die Gehaltsreports der StepStone GmbH geben eine gute Übersicht über die Aussichten für Absolvent*innen in den Bereichen Logistik und SCM.

Gender-Ungerechtigkeit bei den Durchschnittsgehältern

Abbildung 1: Brutto-Durchschnittsgehalt für Einsteiger (Quelle: Eigene Darstellung auf Basis der Daten in StepStone GmbH (2018): StepStone Gehaltsreport für Absolventen 2018/2019, Düsseldorf, URL: https://www.stepstone.de/Ueber-StepStone/wp-content/uploads/2018/08/StepStone_Gehaltsreport-f%C3%BCr-Absolventen-18.19_Webversion.pdf)

Berufseinsteiger, mit denen Personen innerhalb der ersten zwei Jahre nach ihrem Studienabschluss gemeint sind, können in Einkauf, Logistik und SCM ein durchschnittliches Brutto-Jahresgehalt von rund 45.000 EUR erzielen (vgl. Abbildung 1). Eine Gender-Ungerechtigkeit bezüglich des Gehalts ist auch im Bereich Logistik und SCM noch vorhanden, nimmt allerdings ab. So verdienen Einsteigerinnen durchschnittlich 8,9 % weniger als ihre männlichen Pendants. (Bei den Fach- und Führungskräften ist das Gehaltsgefälle allerdings noch höher – dort verdienen Frau durchschnittlich 17,6 % weniger als Männer.)

Unterschiedliche Gehaltsaussichten sind auch mit der Unternehmesgröße verbunden. So bieten Unternehmen ab 1000 Mitarbeiter*innen ein durchschnittlich 19,7 % höheres Gehalt als kleine Unternehmen mit bis zu 500 Beschäftigten.

22 % mehr in der Automobilbranche

Abbildung 2: Brutto-Durchschnittsgehalt für Einsteiger nach Branchen (Quelle: StepStone GmbH (2018): StepStone Gehaltsreport für Absolventen 2018/2019, Düsseldorf, URL: https://www.stepstone.de/Ueber-StepStone/wp-content/uploads/2018/08/StepStone_Gehaltsreport-f%C3%BCr-Absolventen-18.19_Webversion.pdf)

Nicht uninteressant ist eine Branchenbetrachtung: Immerhin kann man in der Branche mit dem höchsten Einkommensniveau – dem Fahrzeugbau und der dazugehörigen Zulieferindustrie – durchschnittlich 21,9 % mehr verdienen als in der Branche mit dem niedrigsten Gehaltsniveau (Nahrungs- und Genussmittel). Abbildung 2 zeigt eine Übersicht über die Einstiegsgehälter in unterschiedlichen Branchen.

Bachelor- oder Master-Abschluss?

Abbildung 3: Brutto-Durchschnittsgehalt für Einsteiger nach Funktion und Studienabschluss (Quelle: StepStone GmbH (2018): StepStone Gehaltsreport für Absolventen 2018/2019, Düsseldorf, URL: https://www.stepstone.de/Ueber-StepStone/wp-content/uploads/2018/08/StepStone_Gehaltsreport-f%C3%BCr-Absolventen-18.19_Webversion.pdf)

Für Studierende stellt sich oftmals die Frage, ob man nach einem Bachelor-Studium in ein Unternehmen einsteigen sollte oder ob man anschließend noch ein Master-Studium absolvieren sollte. Interessanterweise sind die Gehaltsunterschiede in drei der vier Funktionen relativ gering: Hier bietet ein Master-Abschluss die Möglichkeit, durchschnittlich maximal 12,9 % mehr zu verdienen (vgl. Abbildung 3). Im Bereich Distributions- und Transportlogistik ist der Gehaltsunterschied allerdings erheblich: Master-Absolvent*innen können durchnittlich ein 32,0 % höheres Gehalt erreichen als „nur“ mit einem Bachelor-Abschluss.

Erfahrung sammeln!

Abbildung 4: Brutto-Durchschnittsgehalt Fach- und Führungskräfte in Abhängigkeit der Berufserfahrung(Quelle: StepStone GmbH (2018): StepStone Gehaltsreport 2018 für Fach- und Führungskräfte, Düsseldorf, URL: https://www.stepstone.de/ueber-stepstone/wp-content/uploads/2018/02/Stepstone_Gehaltsreport_Fach-und-Fuerungskr%C3%A4fte_WEB.pdf)

Wie entwickelt sich das Gehaltsniveau mit zunehmender Erfahrung? Vor allem Fach- und Führungskräfte in Supply Chain Management und Einkauf profitieren von zunehmender Erfahrung: Hier steigen die durchschnittlichen Jahres-Bruttogehälter um 57,8 % bzw. 60,0 % über den Zeitablauf.  Eine geringe Erhöhung gibt es im Prozessmanagement und in der Disposition mit Steigerungen von 46,2 % und 45 %.

Aber: Gehalt ist nur ein Entscheidungskriterium

Die in den Gehaltsreports ausgewiesenen Daten sind interessante Informationen für Absolvent*innen, die vor der Wahl stehen, in welcher Branche und in welcher Funktion sie denn beginnen sollten. Hier bestehen teilweise erhebliche Unterschiede in den Jahresgehältern.

Andererseits sollte das Jahresgehalt nicht überbewertet werden. Es ist nur ein Entscheidungskriterium von vielen. Aufgabenspektrum und Verantwortungsbereiche, Entwicklungsmöglichkeiten und soziale Absicherung, Teamspirit und gemeinsame Aktivitäten – und natürlich viele Parameter mehr sollten berücksichtigt werden, wenn ein erster oder ein neuer Job gesucht wird.

Datenquellen

Buchempfehlung: Buxmann/Schmidt – Künstliche Intelligenz

Das Thema „Künstliche Intelligenz„, kurz KI (bzw. im englischsprachigen Raum AI für „Artificial Intelligence“), erfährt derzeit eine Renaissance. Nachdem es schon vor Jahrzehnten ein „hot topic“ war, erfährt es nun durch leistungsfähige(re) Algorithmen und einer erheblichen Ausweitung des verfügbaren Datenvolumens einen Aufschwung.

Um sich nicht nur in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz einzulesen, sondern auch anhand konkreter Praxisbeispiele einen Einblick in die Anwendungsmöglichkeiten von KI zu gewinnen, lohnt sich das vor Kurzem von Peter Buxmann und Holger Schmidt herausgegebene Buch „Künstliche Intelligenz – Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg„, das bei Springer Gabler erschienen ist und mit 206 Seiten Umfang insbesondere auch für Einsteiger und/oder Praktiker einen machbaren Umfang aufweist.

Buxmann und Schmidt gestalten den konzeptionellen Rahmen für die Anwendungsfälle aus der Praxis. Sie gehen zunächst auf die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens ein, sodass auch ein Nicht-Informatiker einen ersten Überblick erhält. Weiterhin zeigen Sie in Kapitel 2 die ökonomischen Effekte auf, die sich aufgrund einer stärkeren Verbreitung der Künstlichen Intelligenz ergeben.

Die Beispiele für Künstliche Intelligenz in der Praxis nehmen rund Dreiviertel des Buchs ein. Hier erhalten Sie als Leser*in Informationen von vielen der „Big Player“: Darunter finden sich SAP, Amazon, Microsoft, der Software AG, IBM und Volkswagen. Die Beiträge weisen ein überwiegend hohes Niveau auf, ohne so in die Tiefe zu gehen, dass sie nur mit einem Informatik-Studium verständlich wären. Sie lassen sich gut lesen, so dass das Buch als guter und praxisnaher Einstieg in die Materie verstanden werden kann. Einzig die Beiträge von Amazon und Microsoft enttäuschen, weil sie zu oberflächlich sind – hier wäre ein tieferer Einblick wünschenswert gewesen.

Abgerundet wird das Buch von zwei kurzen Kapiteln von Buxmann und Schmidt: Zunächst gehen die Herausgeber auf kritische Aspekte ein, die mit KI verbunden sein können. Abschließend zeigen sie anhand der digitalen Transformationspyramide auf, wie KI zu Wettbewerbsvorteilen führen kann.

Fazit: Ein sehr gutes Einsteigerbuch für Nicht-Expert*innen, die sich sowohl die konzeptionellen Grundlagen als auch einzelne Anwendungsbeispiele aneignen möchten.


Buxmann, P./Schmidt, H. (Hrsg.): Künstliche Intelligenz – Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg, Berlin, Springer Gabler, 2019.

JOINOLOG proposal officially approved

Yesterday, I received the official approval for our proposed joint research project ‚JOINOLOG‘ by DLR/BMBF. JOINOLOG as an acronym stands for ‚Jordan Innovation Center for Logistics‘. The overall project aims to design and establish such an innovation center in Jordan that leads to focused applied research and the generation and implementation of innovations in the field of research. JOINOLOG will sustainably improve the strengths and competitiveness of the Jordanian logistic innovation ecosystem by research and knowledge transfer in the brought field of logistics, like transport systems or infrastructural measures.

The project is conducted by a consortium led by Fulda University of Applied Sciences. The consortium consists of: German-Jordanian University (GJU), Aqaba Logistics Village (ALV), the Higher Council for Science and Technology (HCST) in Jordan, Speditions- und Logistikverband Hessen/Rheinland-Pfalz e.V. (SLV), and House of Logistics and Mobility (HOLM) GmbH.

The approval applies to the prepartory phase of the project, which starts on 1 November 2018 and has a planned duration of one year. The outcome of the preparatory phase are the organizational structure of JOINOLOG and definition of core processes at JOINOLOG as well as the conditions and governance structures that should enable a better development and transfer of innovations.