Vulkanwolken und Finanzkrisen als Weckruf zur Besinnung – auch für Supply Chain Manager.
In den letzten Wochen haben uns Finanzkrisen und Vulkanwolken in Atem gehalten – und globale Lieferketten außer Tritt gebracht. Das ist an sich nicht so schlimm, zeigt aber die Anfälligkeit hoch vernetzter Supply Chains ohne große Reserven. Bedenklicher dagegen ist die Art und Weise, wie wir in solche Situationen geraten bzw. wie wir damit umgehen. Diese Verhaltensweisen treten natürlich auch im kleineren Maßstab auf, an Großereignissen werde sie jedoch plakativ sichtbar.
Beispiel Finanzkrise: Die hochkomplexen, mit mathematischen Modellen unterlegten Finanzderivate hat kaum jemand mehr verstanden. Zunächst war das eine Einladung zur Täuschung von Anlegern, dann platzte die Blase und die globale Vernetzung der Banken bewirkte eine sich selbst verstärkende Kettenreaktion. Das System hatte ein Eigenleben entwickelt. Gleichzeitig war großen Banken auch der Dienst am Kunden etwas abhanden gekommen.
Zu Aschewolke und Flugverbot schreibt David Gelernter, Yale-Professor und einer der Väter des World Wide Web, in der FAZ vom 26. April 2010: „Wir werden bevormundet von einer Software-Bürokratie, deren Entscheidungsgründe wir nicht mehr verstehen.“ Wer nichts von der isländischen Vulkanwolke über Europa gehört hat, könnte diesen Satz problemlos auch auf komplexe ERP-Systeme oder Supply Chain Simulationen beziehen. Es geht um unser Urteilsvermögen. Um die Fähigkeit, mit Intuition und Erfahrung, zu entscheiden, was zu tun ist. Dazu gehört die nötige Skepsis, um Datengrundlage und Berechnungslogik komplexer Verfahren kritisch zu prüfen. Am Ende geht es um die Frage, ob die Komplexität, in der wir uns häufig wieder finden, wirklich in der Natur der Sache liegt oder nicht doch hausgemacht ist. Um es an zwei Fällen klar zu machen:
(1) Zur Steuerung von Produktionsaufträgen in großen Fabriken werden in der Regel komplexe ERP- oder APS-Systeme genutzt. Jeder tut das, was das System vorschreibt, egal wie gut das Ergebnis ausfällt (Termintreue, Durchlaufzeiten, Ausbringung). Dass es anders besser gehen kann, zeigen Beispiele, wo man bewusst IT-Systeme ein Stück zurückgebaut und manuelle Verfahren eingesetzt hat. Anschauung liefert auch das Toyota Produktionssystem, in dem der Mensch als Mitdenker gefragt ist. Nicht seelenlose Perfektion und Automation sind das Ziel, sondern permanentes Lernen. Der gegenteilige Trend lässt sich in manchem angelsächsisch geprägten Großunternehmen beobachten. Dort verlässt man sich zunehmend auf den zentral programmierten Autopiloten.
(2) Im April 2001 hat sich der CFO von Cisco in der Harvard Business Review mit dem „real time“ Zahlenwerk des Unternehmens gebrüstet, das auch in der Lage sei, einen wirtschaftlichen Abschwung z.B. in Japan vorherzusehen und die Entscheider in die Lage versetze, blitzschnell zu agieren. Im selben April hat Cisco das Gegenteil bewiesen: ohne jede Vorwarnung erwischt der tatsächlich Abschwung Cisco auf dem linken Fuß. In der Folge verlieren 8.500 Mitarbeiter ihren Job und auf Bestände wird eine Abschreibung von 2,1 Milliarden Dollar fällig (www.cio.com: What went wrong at Cisco 2001). Komplexe, scheinbar perfekte Systeme, sind eher Teil des Problems als Teil der Lösung.
Worauf sollten sich Supply Chain Macher also besinnen?
- Systeme neigen dazu, ihren Sinn zu verlieren und nur noch Selbstzwecken zu dienen – also, bei allem Verständnis für lokale Optimierung, den optimalen Fluss von Information, Material und Finanzmittel zwischen Endkunden und Vor-Lieferanten nicht aus den Augen verlieren.
- Trotz Globalisierung und wachsender Anforderungen der Kunden ist undurchsichtige Komplexität in Lieferketten nicht zwangsläufig – überschaubare Regelkreise, oder auch mal lokal mit Köpfchen statt global, weil’s alle so machen.
- Komplexere Algorithmen taugen nicht immer und gute Planungs- und Steuerungslösungen können wir nicht einfach per Software kaufen. Auch wenn’s vielfach geglaubt wird – ohne denkende Menschen wird es nichts.
Der Mensch gestaltet das System. Zu seinem Knecht sollte er sich aber nicht machen (oder machen lassen).
