InterSystems Supply Chain Orchestrator

Daten sind die Lebensader jedes Lieferkettenunternehmens. Mit der wachsenden Datenmenge nimmt jedoch auch die Zahl der Datensilos zu. Unternehmen sind bestrebt, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, Mehrwert für Kunden zu schaffen, Risiken zu reduzieren, schneller auf geschäftliche Anforderungen zu reagieren und die Konkurrenz durch Innovation zu überholen. Der Zugriff auf interne und externe Daten sowie deren Integration und Umwandlung in verwertbare Erkenntnisse bleiben jedoch eine Herausforderung.

InterSystems Supply Chain Orchestrator™ ist eine KI-gestützte Decision Intelligence Plattform, die Unternehmen den Weg zur nächsten Generation agentenbasierter und autonomer Lieferkettenprozesse eröffnet. Unternehmen können damit eine Smart Data Fabric Architektur aufbauen, die Datenzugriff, Geschäftskontext, fortschrittliche Analysen, Workflow-Orchestrierung und KI-Funktionen miteinander verbindet. So werden fragmentierte Lieferkettendaten in fundierte Entscheidungen und direkt ausführbare Maßnahmen überführt.

Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal von Supply Chain Orchestrator ist die Bereitstellung aller erforderlichen Datenmanagementfunktionen auf einer einzigen, erweiterbaren Plattform mit durchgängig einheitlicher Architektur. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, mehrere unterschiedliche Datenmanagementdienste zu implementieren, zu konfigurieren und miteinander zu integrieren.

Supply Chain Orchestrator bietet ein umfassendes Framework mit integrierten, vorkonfigurierten Bausteinen für Lieferketten. Diese beschleunigen und vereinfachen die Entwicklung kundenspezifischer Anwendungen:

• Erweiterbares Datenmodell für Lieferketten
• Eingebaute Analytics-Cubes für Lieferketten
• KPI-Framework zur Leistungsbewertung
• Automatische Problemerkennung
• Issue Lifecycle Management
• Advanced Analytics zur Problemlösung
• Supply-Chain-spezifische APIs
• Szenarioanalyse
• KI-Assistent mit Supply-Chain-Agenten
• Daten-Engine für ein breites Spektrum an Datentypen und Zugriffsmodellen – darunter multimodale, vektorbasierte, strukturierte und unstrukturierte Daten
• Datenintegration und Interoperabilität
• Business Intelligence
• Engine für Geschäftsprozesse und Geschäftsregeln

Trotz vieler Gemeinsamkeiten weist jede Lieferkette individuelle Besonderheiten auf. Entsprechend unterscheiden sich auch die Anwendungsfälle der einzelnen Unternehmen. Ein einheitliches Datenmodell nach dem Prinzip „One size fits all“ kann daher niemals sämtliche Anforderungen aller Lieferketten erfüllen. Aus diesem Grund muss sich ein kanonisches Lieferkettendatenmodell erweitern und an die jeweiligen Anforderungen eines konkreten Anwendungsfalls anpassen lassen. Das in Supply Chain Orchestrator enthaltene Datenmodell unterstützt folgende Funktionen:

• Individuelle Datenattribute: Eigene Datenattribute können jedem bestehenden Datenobjekt im Modell hinzugefügt werden. Dies geschieht entweder durch die Anpassung einer Datenobjektklasse oder einfach per API-Aufruf.
• Eigene Datenobjekte: Fehlt eine benötigte Geschäftseinheit im Standardmodell, lässt sich ein neues Objekt anlegen. Dies wird durch eine neue Klassendefinition oder ebenfalls durch einen API-Aufruf ermöglicht.
• API-Unterstützung für Erweiterungen des Datenmodells: Über APIs lassen sich benutzerdefinierte Attribute hinzufügen und neue individuelle Objekte erstellen. Darüber hinaus stehen APIs zur Verfügung, mit denen sich das aktuelle Datenmodell untersuchen lässt. Ebenso stehen Schnittstellen bereit, um Details zum aktuellen Datenmodell abzurufen – etwa, welche Objekte systemseitig definiert oder benutzerdefiniert sind und welche Attribute für jedes Objekt gelten.
• API-Unterstützung für den Datenzugriff: Nach der Erweiterung des Datenmodells kann über APIs auf die zusätzlichen Elemente zugegriffen werden. Beispielsweise lassen sich Daten zum erweiterten Datenmodell hinzufügen, anhand benutzerdefinierter Attribute oder Objekte abfragen und über CRUD-Operationen – Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen – an jeder Stelle des erweiterten Datenmodells bearbeiten.
• Updatesichere Erweiterungen: Sämtliche Erweiterungen des Datenmodells bleiben bei Updates von Supply Chain Orchestrator erhalten – auch dann, wenn das kanonische Datenmodell in einer neuen Version erweitert wird. Bei einem Update ist keine zusätzliche Datenmigration erforderlich. Bei einem Update ist keine zusätzliche Datenmigration erforderlich.

Durch die integrierten Analysefunktionen und das kanonische Lieferkettendatenmodell können Unternehmen unmittelbar Nutzen aus ihren Lieferkettendaten ziehen, sobald diese geladen wurden, beispielsweise mithilfe von Business Intelligence Dashboards oder Berichten. In einer Smart Data Fabric Architektur müssen Daten nicht aus einem transaktionalen Schema in ein separates Analyseschema verschoben werden. Analyse-Cubes können direkt auf dem Lieferkettendatenmodell definiert werden. Um diesen Prozess zusätzlich zu beschleunigen, stellt Supply Chain Orchestrator vorkonfigurierte Data-Cube-Frameworks für zentrale Datenobjekte der Lieferkette bereit. Dazu zählen unter anderem Aufträge, Lieferungen, Bestände und Problemfälle. Diese Cubes können für die Konfiguration individueller Dashboards, die Erstellung von Business Intelligence Berichten oder die Nutzung durch andere unterstützte BI-Werkzeuge verwendet werden. Die standardmäßig enthaltenen Data Cubes lassen sich auf Grundlage von Erweiterungen oder Anpassungen des Datenmodells um neue Kennzahlen und Dimensionen ergänzen. Darüber hinaus können unabhängig davon vollständig neue Cubes konfiguriert werden. Neben klassischen BI- und Reporting-Anwendungen bilden die Cubes außerdem die Grundlage für das KPI-Framework von Supply Chain Orchestrator.

Viele Aktivitäten in der Lieferkette werden anhand von KPIs gesteuert. Diese können unterschiedlichen Zwecken dienen, beispielsweise der Überwachung geschäftlicher Ziele oder der Erkennung von Risiken innerhalb der Lieferkette. Zwar gibt es eine Reihe verbreiteter Lieferketten-KPIs wie die vollständige und termingerechte Lieferung – On Time In Full, kurz OTIF – oder die Bestandsalterung. Die konkrete Logik hinter diesen Kennzahlen kann sich jedoch von Unternehmen zu Unternehmen unterscheiden. Supply Chain Orchestrator bietet daher ein KPI-Framework, mit dem sich Kennzahlen auf Grundlage der unternehmensspezifischen Logik konfigurieren lassen. Folgende Details können für einen KPI definiert werden:

• KPI-Logik: Beispielsweise die konkrete Definition, ab wann ein Versandauftrag als verspätet gilt.
• KPI-Dimensionen: Möchte ein Unternehmen verspätete Versandaufträge nach Ländern und Produkten analysieren, können Land und Produkt als Dimensionen des KPI festgelegt werden.
• KPI-Schwellenwerte: Für jeden KPI können zwei Schwellenwerte definiert werden: eine Beobachtungsschwelle und eine Warnschwelle.
• KPI-Werttyp: Ein KPI kann entweder einen absoluten Wert oder einen Prozentwert darstellen. Absolute Werte sind beispielsweise die Anzahl verspäteter Aufträge oder die Höhe des Umsatzes. Prozentwerte können beispielsweise den Anteil verspäteter Aufträge abbilden.
• Kennzeichnung als Problemfall: Ein KPI kann so konfiguriert werden, dass automatisch ein Problemfall erzeugt wird, sobald ein Datensatz die entsprechenden KPI-Bedingungen erfüllt. Wird beispielsweise der KPI für verspätete Versandaufträge entsprechend eingerichtet, erzeugt das System für jeden verspätet versendeten Auftrag automatisch einen Problemfall und verfolgt diesen weiter.

Störungen und Risiken innerhalb der Lieferkette werden in Supply Chain Orchestrator als Problemfälle abgebildet. Diese können automatisch auf Grundlage von KPIs erzeugt, durch Geschäftsprozesse ausgelöst oder aus externen Systemen importiert werden. Sobald ein Problemfall in Supply Chain Orchestrator gespeichert ist, kann sein gesamter Lebenszyklus innerhalb des Systems gesteuert werden. Dazu gehören unter anderem die Festlegung des jeweiligen Status, die Durchführung von Analysen und die Bereitstellung direkt umsetzbarer Erkenntnisse. Supply Chain Orchestrator bietet außerdem vorkonfigurierte Analysefunktionen. Diese helfen Unternehmen, unterschiedliche Kategorien von Problemfällen, deren jeweilige geschäftliche Auswirkungen sowie statistische Informationen zum Bearbeitungsstatus zu verstehen.

Ein wesentlicher Bestandteil des Problemfallmanagements ist die Analyse. Sie kann folgende Fragen beantworten:

• Schweregrad: Wie stark wirkt sich das Problem auf das Unternehmen aus?
• Dringlichkeit: Wie zeitkritisch ist das Problem? Ursachenanalyse: Was hat das Problem ausgelöst?
• Auswirkungsanalyse: Welche Folgen entstehen, wenn der Problemfall nicht angemessen bearbeitet wird?
• Präskriptive Analyse und Handlungsempfehlungen: Welche Maßnahmen werden empfohlen, um das mit dem Problemfall verbundene Risiko und dessen geschäftliche Auswirkungen zu reduzieren?

Die Analyse unterscheidet sich je nach geschäftlicher Herausforderung. Supply Chain Orchestrator stellt jedoch die zentrale Infrastruktur und ein Framework bereit, um die Entwicklung und Konfiguration der für diese Analysen erforderlichen Geschäftsprozesse und Regeln zu vereinfachen. Damit eignet sich die Plattform sowohl für Systemintegratoren als auch für Anbieter und Entwickler von Anwendungssoftware.

Für den Zugriff auf sämtliche Funktionen von Supply Chain Orchestrator stehen APIs zur Verfügung. Dazu gehören:

• Datenmodell-APIs zur Untersuchung und Erweiterung des Datenmodells.
• Datenzugriffs-APIs für das Datenmanagement, einschließlich CRUD-Operationen zum Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen beliebiger Lieferkettendaten sowie umfassender Suchfunktionen. Sämtliche Datenzugriffs-APIs unterstützen eine benutzerdefinierte Seitennummerierung und Sortierung. Dies vereinfacht insbesondere die Entwicklung entsprechender Benutzeroberflächen.
• KPI-bezogene APIs, beispielsweise zum Auflisten definierter KPIs, zum Erstellen neuer KPIs, zum Abrufen einzelner oder mehrerer KPI-Werte sowie zum Abrufen der mit einem KPI verbundenen Datensätze.
• Eine API für das Problemfallmanagement, unter anderem zur Erstellung neuer Problemfälle, zur Suche und zum Abruf von Details einschließlich der Analyseergebnisse, zur Durchführung von Analysen und zum Abschluss von Problemfällen.

Zusätzlich zu diesen Schnittstellen stellt Supply Chain Orchestrator zahlreiche weitere APIs für unterschiedliche Bereiche der Datenplattform bereit.

Anders als KI-Lösungen, die als eigenständige Co-Piloten oder isolierte KI-Assistenten arbeiten, bindet Supply Chain Orchestrator KI direkt in operative Entscheidungsprozesse ein. Unternehmen können sich damit von reiner Transparenz über intelligente Entscheidungsunterstützung bis hin zur autonomen Ausführung weiterentwickeln.

Wir bei InterSystems sind überzeugt, dass erfolgreiche agentenbasierte Lieferketten vier grundlegende Fähigkeiten benötigen:

• Eine intelligente und kontextbezogene Datengrundlage.
• Decision Intelligence, die Analysen mit Geschäftswissen und operativem Kontext verbindet.
• KI-Agenten, die menschliche Entscheidungen unterstützen und Routineaufgaben automatisieren.
• Workflow-Orchestrierung und Governance, durch die Entscheidungen in konkrete Maßnahmen überführt werden.

Supply Chain Orchestrator vereint diese Fähigkeiten in einer einheitlichen Architektur.

Wirksame KI beginnt mit vertrauenswürdigen, kontextualisierten und zugänglichen Daten. Supply Chain Orchestrator stellt eine einheitliche Datengrundlage bereit, die transaktionale, analytische, operative und KI-bezogene Workloads auf einer Plattform unterstützt. Diese intelligente Datengrundlage beseitigt Datensilos und liefert zugleich den geschäftlichen Kontext, den zuverlässige KI-gestützte Entscheidungen benötigen.

Supply Chain Orchestrator verbindet Unternehmensdaten, operativen Kontext, Geschäftsrichtlinien und Supply Chain Expertise, um intelligente Entscheidungen zu unterstützen. Dabei geht es nicht nur darum, Fragen zu beantworten. Die Plattform hilft Unternehmen, Handlungsoptionen zu verstehen, Zielkonflikte und Auswirkungen abzuwägen und die jeweils beste Vorgehensweise zu bestimmen. So können Unternehmen über Dashboards und Reporting hinausgehen und verwertbare Erkenntnisse sowie konkrete Unterstützung für operative Entscheidungen erhalten.

Supply Chain Orchestrator stellt spezialisierte KI-Agenten bereit, die menschliche Entscheidungen unterstützen und intelligente Geschäftsprozesse ermöglichen:

• Datenagenten ermöglichen technischen Anwendern und Fachanwendern, Informationen aus dem gesamten Unternehmen zu finden, darauf zuzugreifen, sie aufzubereiten, anzureichern und in den erforderlichen Kontext einzuordnen.
• Geschäftsprozessagenten überwachen operative Abläufe, erkennen Abweichungen, koordinieren Workflows und empfehlen oder veranlassen Maßnahmen auf Grundlage kundenspezifischer Geschäftsrichtlinien, Regeln und Prozesse.
• Gedächtnis- und Kontextagenten bewahren den geschäftlichen Kontext, das Wissen der Organisation, historische Entscheidungen, kundenspezifische Arbeitsweisen und branchenspezifisches Fachwissen.

Unternehmen führen KI mit unterschiedlicher Geschwindigkeit und unter unterschiedlichen Governance-Anforderungen ein. Supply Chain Orchestrator unterstützt daher mehrere Stufen operativer Autonomie:

• Entscheidungsunterstützung mit aktiver menschlicher Beteiligung – Human in the Loop: KI-Agenten analysieren Situationen, erstellen Empfehlungen und legen Anwendern verschiedene Optionen zur Freigabe vor.
• Automatisierung unter menschlicher Aufsicht – Human on the Loop: Anwender behalten die Kontrolle, während Agenten freigegebene Workflows ausführen und Routineentscheidungen übernehmen.
• Vollständig autonome Ausführung: KI-Agenten überwachen Ereignisse, treffen Entscheidungen und lösen innerhalb vordefinierter Richtlinien und Governance-Grenzen automatisch Maßnahmen aus.

Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, den Automatisierungsgrad schrittweise zu erhöhen und gleichzeitig die operative Kontrolle sowie die Einhaltung regulatorischer Vorgaben zu gewährleisten.

Der Supply Chain Orchestrator™ AI Assistant unterstützt die Interaktion in natürlicher Sprache und ermöglicht Fachanwendern den Zugriff auf die Funktionen von Supply Chain Orchestrator. Anwender können beispielsweise Lieferkettendaten in ihrer eigenen Sprache und mit der in ihrem Unternehmen üblichen Terminologie abfragen. Ebenso können sie sich die Gründe für eine von Supply Chain Orchestrator ausgesprochene Empfehlung erläutern lassen.

Der KI-Assistent konzentriert sich auf folgende Fähigkeiten:

• Zugriff auf Lieferkettendaten: Anwender können sowohl konkrete Dateneinträge wie einen bestimmten Kundenauftrag als auch aggregierte Daten abfragen, beispielsweise den Umsatz nach Region und Zeitraum.
• Entscheidungsunterstützung: Der KI-Assistent hilft Anwendern, die Geschäftslogik und Regeln zu verstehen, auf denen die im Rahmen der Problemfallanalyse erzeugten Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen basieren.
• Gedächtnisverwaltung: Ein leistungsfähiges Gedächtnis verbessert die Benutzererfahrung mit KI-Lösungen in vielerlei Hinsicht. Es hilft der KI beispielsweise, eine bestimmte Branche besser zu verstehen. Zugleich reduziert es den Umfang erforderlicher Eingaben, indem benutzerspezifische Präferenzen und Einstellungen gespeichert und berücksichtigt werden.

Supply Chain Orchestrator ist eine leistungsfähige Decision Intelligence Plattform für Unternehmen jeder Branche. Es ermöglicht Anwendungsentwicklern, Funktionen aus verschiedenen Anwendungen durch Konfiguration und Zusammensetzung zu bündeln.

Angesichts wachsender Datenmengen müssen Lieferkettenunternehmen Entscheidungen in Echtzeit treffen. Die zentrale Herausforderung besteht darin, Datensilos aufzubrechen, durchgängige Transparenz zu schaffen und eingebettete prädiktive sowie präskriptive Analysen in Echtzeit bereitzustellen. Nur so können Unternehmen schneller und präziser auf Abweichungen und Störungen reagieren. Mit dem Fokus auf Datenaustausch in Echtzeit und vertrauenswürdige Erkenntnisse ermöglicht Supply Chain Orchestrator Unternehmen, ihre Lieferkettenprozesse zu optimieren und die Gesamteffizienz zu steigern.

Durch die nahtlose Integration unterschiedlicher Datenquellen unterstützt Supply Chain Orchestrator Entscheidungsträger dabei, bessere Ergebnisse zu erzielen und Mehrwert für ihre Kunden zu schaffen. In einer Zeit zunehmender Komplexität im Supply Chain Management liefert Supply Chain Orchestrator ein einheitliches und verlässliches Abbild der gesamten Lieferkette – auf Basis integrierter Daten.

1 – Optimierung der Lieferketten-Performance durch einheitliche Daten