SCRM: Eine Landkarte für ESG-Risiken

Die Lieferkettenproblematik hält an und im Zuge dessen werden Strategien neu überdacht. So kosteten Lieferkettenstörungen im Zusammenhang mit der Pandemie laut der im Mai 2022 veröffentlichten Accenture-Studie „From Disruption to Reinvention – The future of supply chain in Europe“ die Eurozone im Jahr 2021 knapp 113 Milliarden Euro an verlorenem Bruttoinlandsprodukt (BIP). Und über alledem schwebt das ab 2023 sukzessive in Kraft tretende Lieferkettengesetz, das die Haftung von Unternehmen mit Sitz in Deutschland für Menschenrechtsverletzungen in ihrer Lieferkette regelt.

Laut einer Umfrage von Coupa wissen zudem 60 Prozent der Befragten nicht, ob ihre Lieferanten die im Gesetz genannten Vorschriften bezüglich der Bereiche Umwelt, Soziales und Unternehmensführung einhalten. Vielen ist nicht bekannt, mit wem genau sie Geschäfte machen.

Kurzum: Unternehmen stehen nicht nur vor schwerwiegenden Entscheidungen zur (Re-)Organisation ihrer Lieferketten und der Eindämmung der Schäden, sondern sie haben auch den Überblick über ihre Lieferketten verloren. Doch dieser ist beispielsweise für die ESG-Compliance unerlässlich. Ein systematisches Risikomapping mittels KI ist daher spätestens jetzt nicht mehr nur ein „Nice to have“, sondern ein Muss, wollen Unternehmen die Kontrolle über ihre Supply Chains wiedererlangen.

Der detaillierte Überblick fehlt

In keinem Bereich ist die Globalisierung weiter vorangeschritten als beim grenzüberschreitenden Warenhandel. So nahm nach Angaben der World Trade Organization (WTO) der Wert der Exporte zwischen 1960 und 2008 real um das 15,6-Fache zu. 2019 lag der nominale Wert des globalen Warenexports bei 19 Billionen US-Dollar.

Die Zunahme an Handel bedeutet auch eine Zunahme an komplexen Verflechtungen in der Lieferkette. Man sollte daher meinen, dass bereits seit Jahren, spätestens seit der fortschreitenden Technologisierung, innovative Konzepte zur genauen Rückverfolgung und Einordnung etwaiger Risiken entlang der Supply Chain auf breiter Basis etabliert worden seien. Erschreckenderweise ist dem nicht so. Noch immer verlassen sich Unternehmen überwiegend auf Kontaktpersonen und Zulieferer vor Ort. Eine detaillierte Übersicht? Fehlanzeige! Das Ergebnis der mangelnden Organisation spüren Unternehmen und Endverbraucher nun deutlich. Laut einer internationalen Atreus-Studie vom Juli 2022 leiden die Firmen vor allem unter Umsatzeinbußen, stornierten Aufträgen und Kundenverlust. Rund 45 Prozent der Befragten rechnen damit, dass die derzeitigen Herausforderungen sie noch die nächsten 19 bis 24 Monate begleiten werden.

Gerade in Deutschland stuft man die wirtschaftlichen Konsequenzen als ernstzunehmend ein. Führungskräfte hierzulande nennen vor allem folgende Lösungsansätze: neue Lieferanten vor Ort erschließen, Diversifizierung der Lieferanten, Preiserhöhung, Erhöhung des Lagerbestands und das Ersetzen von Rohstoffen. Angesichts der Lage und des Zugzwangs eine nachvollziehbare Vorgehensweise – dies wird jedoch nicht ausreichen, um der Problematik Herr zu werden und langfristig bestmöglich aufgestellt zu sein. Denn die genannten Lösungen adressieren nicht die Überwachung der Lieferkette: Je weniger Einblick Unternehmen in diese haben und je mehr Drittanbieter in der Lieferkette vertreten sind, desto größer das Risiko und die Zahl möglicher und unvorhergesehener Unterbrechungen. Deshalb ist es essenziell, alle Informationen über die Risiken der Lieferkette zu erfassen und kontinuierlich zu überwachen. Dies ist mit Blick auf die Komplexität der Supply Chains in der heutigen Zeit nur mittels geeigneter Technologie – KI-basiert und automatisch – möglich.

Am einfachsten sind die Vorteile und Funktionsweise von automatisiertem Risikomapping an einem Praxisbeispiel zu verdeutlichen: Der chinesische Zulieferer Kelin Environmental Equipment Co. Ltd. meldete am 17. November 2018 Insolvenz an. Kein englischsprachiges Medium berichtete über die Schließung des Anbieters von Rauchgasreinigungs- und -behandlungslösungen. So fand das Ereignis quasi im stillen Kämmerlein statt, während die Supply Chain Risk Monitoring Software des Wiener Anbieters Prewave bereits mehr als zwei Monate zuvor die erste Risikowarnung aufwies. Auf behördliche Anordnung hin wurde Kelins Bankkonto eingefroren. Acht Tage später eine neue Meldung: Arbeitnehmer erhielten ihren Lohn nicht mehr. Gefolgt von einer Nachricht zum Managementwechsel wurde im November schließlich die Insolvenz bekannt gegeben.

Künstliche Intelligenz als Filter

Dieses einfache Beispiel zeigt den Vorteil und die Tragweite von KI-gestütztem, automatisiertem Risk Monitoring für Unternehmen in dieser stark globalisierten Welt. Anhand der automatisierten Überwachung öffentlich zugänglicher Quellen in verschiedenen Landessprachen wurden die Probleme bei Kelin frühzeitig beziehungsweise überhaupt erkannt. Und durch intelligente Filterung aller verfügbaren Informationen – sogenanntes Noise Cancelling – können genau jene gelistet werden, die einen Einfluss auf den Handel beziehungsweise die Lieferketten und somit auf Unternehmen haben.

Gerade im Hinblick auf die derzeitige Lieferkettenproblematik und das seit Januar 2023 sukzessive in Kraft tretende Lieferkettengesetz sind intelligente Lösungen mehr denn je gefragt. Ob Unterbrechungen verhindern und Risiken verstehen, die richtige Entscheidung bezüglich Lieferanten treffen und die Überprüfung von Nachhaltigkeitsrisiken: Systematisches, KI-basiertes Risikomapping ist vielseitig einsetz- und für die derzeitigen Herausforderungen unabdingbar. Mittlere bis große Unternehmen, die auf eine Vielzahl von Lieferanten für ihre Geschäfte angewiesen sind, müssen sich weitaus mehr einfallen lassen als die oben genannten Strategien, die nur einen kleinen Tropfen auf den heißen Stein darstellen. Sie müssen auf Technologie setzen, um der Lage Herr zu werden und künftig wettbewerbsfähig zu bleiben. tm

Autor: Harald Nitschinger, Mitgründer und Managing Director bei Prewave, Wien.