Die Netzwerkanalyse ist eine systematische Methode zur Untersuchung und Visualisierung von Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Akteuren oder Elementen in einem System. Im Einkauf ermöglicht sie die strategische Bewertung von Lieferanten-Abnehmer-Beziehungen sowie die Identifikation von Risiken und Optimierungspotentialen in der Lieferkette.
Beispiel: Ein Automobilhersteller führt eine Netzwerkanalyse seiner 250 Hauptlieferanten durch und identifiziert dabei 3 kritische Tier-2-Lieferanten, die 65% seiner Just-in-Time-Produktion beeinflussen, woraufhin gezielte Risikomanagement-Maßnahmen implementiert werden.
Die Netzwerkanalyse ist eine methodische Herangehensweise zur Untersuchung von Beziehungen und Interaktionen innerhalb komplexer Netzwerke im Beschaffungswesen. Sie betrachtet Lieferantenmanagement, Kunden, Produkte und weitere Akteure als Knotenpunkte in einem Netzwerk und analysiert die Verbindungen dazwischen. Durch diese Analyse können Unternehmen Muster erkennen, die Effizienz steigern und strategische Entscheidungen fundierter treffen.
Im Beschaffungsbereich ermöglicht die Netzwerkanalyse ein tiefgehendes Verständnis der Lieferantenbeziehungen und Lieferkettenstrukturen. Sie hilft, kritische Lieferanten zu identifizieren, Risikomanagement frühzeitig zu erkennen und Beziehungen strategisch zu steuern. Durch die Analyse von Netzwerkdynamiken können Einkäufer effektivere Verhandlungsstrategien entwickeln und die Effizienz der Beschaffungsprozesse verbessern.
Aufbauend auf dem theoretischen Verständnis der Netzwerkanalyse ist es in der Praxis entscheidend, die Lieferantenbeziehungen innerhalb der Lieferkette effektiv zu managen. Die traditionelle manuelle Kartierung von Lieferantennetzwerken stößt in einer zunehmend komplexen und globalisierten Wirtschaft an ihre Grenzen. Daher besteht die Notwendigkeit, moderne Ansätze einzuführen, die die Analyse großer Datenmengen ermöglichen und tiefere Einblicke in verborgene Netzwerkstrukturen bieten.
Traditioneller Ansatz: In der Vergangenheit erfolgte die Netzwerkanalyse oft durch manuelle Erfassung und Darstellung der Beziehungen zwischen Lieferantenmanagement, Kunden und internen Abteilungen. Dies geschah meist mithilfe von Tabellenkalkulationen oder einfachen Diagrammen. Charakteristisch für diesen Ansatz waren zeitaufwändige Datensammlungsprozesse und eine begrenzte Aktualität der Informationen. Die Hauptschwierigkeiten lagen in der Pflege der Daten, der fehlenden Dynamik bei Veränderungen und der eingeschränkten Möglichkeit, komplexe Zusammenhänge zu erfassen.
Network Analytics: Der moderne Ansatz nutzt fortschrittliche Data-Science-Methoden und Big-Data-Technologien, um die Netzwerkanalyse effizienter und effektiver zu gestalten. Durch die Integration von Echtzeitdaten aus ERP-Systemen, CRM-Plattformen und externen Datenquellen können Unternehmen detaillierte Einblicke in ihre Netzwerke gewinnen. Risikomanagement und maschinelles Lernen ermöglichen die Identifikation von Mustern, die in manuellen Analysen verborgen bleiben. Dies führt zu einer verbesserten Entscheidungsfindung, der Fähigkeit, Risiken frühzeitig zu erkennen, und zur Prozessoptimierung innerhalb der Lieferkette.
Ein führender Automobilhersteller implementierte eine datengetriebene Netzwerkanalyse, um seine komplexe Lieferkette zu optimieren. Durch die Erfassung und Analyse von Daten aus über 500 Lieferanten konnte das Unternehmen kritische Knotenpunkte identifizieren. Dies ermöglichte eine Reduzierung von Lieferengpässen um 30 % und eine Verbesserung der Lieferzuverlässigkeit um 20 %. Die Anwendung von Network Analytics führte zudem zu Kosteneinsparungen von über 15 Millionen Euro pro Jahr durch effizientere Logistikprozesse und bessere Verhandlungspotenziale mit strategischen Lieferanten.
Die Netzwerkanalyse ist ein unverzichtbares Instrument im modernen Einkauf, das durch systematische Untersuchung von Lieferantenbeziehungen strategische Entscheidungen ermöglicht. Sie hilft bei der Identifikation kritischer Lieferanten, der Risikominimierung und der Optimierung von Beschaffungsprozessen. Trotz Herausforderungen wie Datenverfügbarkeit und Komplexität bietet sie, besonders in Kombination mit neuen Technologien wie KI und Blockchain, enormes Potenzial für ein effektives Lieferkettenmanagement.