Das japanische Unternehmen Calbee gab im Juli 2026 die Entwicklung eines Simulations- und Optimierungssystems für die Lieferkette namens C-BOSS bekannt, eine Abkürzung für Calbee Business Optimization Simulation System. Das System führt die auf die verschiedenen Abteilungen und Geschäftsprozesse des Unternehmens verteilten Daten zusammen, um die gesamte Lieferkette zu simulieren. Dadurch soll es möglich werden, Optimierungsentscheidungen auf Unternehmensebene zu treffen, anstatt jeden Bereich isoliert zu bearbeiten.
Die Bedeutung des Projekts ergibt sich aus der Art der Geschäftstätigkeit von Calbee. Das 1949 gegründete Unternehmen produziert Kartoffelchips und andere Snacks, darunter Produkte wie „Jagarico“. Die Lieferkette des Unternehmens wird von Kartoffelanbausaisons, Produktionsregionen und Wetterbedingungen beeinflusst, während sich der Bedarf der Werke, die Produkte und die Märkte im Laufe der Zeit verändern.
Eine Lieferkette, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu verwalten ist
Calbee verwendet Kartoffeln, die in Hokkaido angebaut werden, in einem Zyklus, der sich ungefähr von der Erntesaison bis zum folgenden Frühjahr erstreckt; dabei wird die Ernte gelagert und schrittweise verwendet. Danach beginnt ein neuer Beschaffungszyklus mit anderen Quellen und Regionen. Diese Abfolge macht die Verwaltung der Rohstoffe komplexer, als lediglich Nachfrage und Produktion aufeinander abzustimmen, da die Qualität und der Zeitpunkt der Ernte sowie die Lagerbedingungen spätere Entscheidungen beeinflussen.
Außerdem verwaltet das Unternehmen laut dem Artikel mehr als 1000 Bestands- und Produkteinheiten sowie unterschiedliche Werkskapazitäten je nach Produkt. Bei Snacks verändert sich die Nachfrage abhängig von Jahreszeiten, Kampagnen und neuen Produkten, während die Haltbarkeit der Produkte eine unbegrenzte Erhöhung der Bestände nicht zulässt. Daher kann die Entscheidung, die Produktion an einen anderen Standort zu verlagern oder den Bestand an einem Standort anzupassen, andere Werke und Prozesse beeinflussen.
Von getrennten Daten zu einer einheitlichen Entscheidung
Vor der Entwicklung von C-BOSS sammelten die Abteilungen Daten und reagierten jeweils unabhängig auf Veränderungen. Calbee ist der Ansicht, dass dieser Ansatz umfassende Entscheidungen erschwert, insbesondere wenn sich Nachfrage- oder Beschaffungsbedingungen gleichzeitig verändern. Das neue System soll einen Mechanismus schaffen, mit dem die Auswirkungen von Entscheidungen auf das gesamte Netzwerk bewertet und anschließend ein Plan ausgewählt werden kann, der besser mit den Unternehmenszielen übereinstimmt.
Im Jahr 2023 begann das Unternehmen mit dem Aufbau eines Teams für die integrierte Planung von Geschäftsprozessen und Lieferkette im Rahmen von S&OP. Nach dem Vergleich von Standardlösungen und anderen Optionen entschied sich das Unternehmen, das System intern zu entwickeln. Nach Angaben des Unternehmens reichten fertige Softwarepakete nicht aus, um die besonderen Merkmale der Kartoffellieferkette oder die Anforderungen an eine bereichsübergreifende Prozessoptimierung zu berücksichtigen. Außerdem wollte das Unternehmen bei der Weiterentwicklung des Systems größere Flexibilität bewahren.
Warum ist diese Entwicklung wichtig?
Die Rolle von C-BOSS beschränkt sich nicht auf die Automatisierung eines einzelnen Planungsschritts. Der zentrale Wert des Projekts besteht darin, Entscheidungen zu Rohstoffen, Produktion, Beständen und Distribution in einem einzigen Modell zu verknüpfen. Für Calbee könnte dies dazu beitragen, die Auswirkungen einer Entscheidung vor ihrer Umsetzung sichtbar zu machen, anstatt sich auf eine nachträgliche Bearbeitung von Problemen zu verlassen. Der Artikel enthält jedoch keine Angaben zu Einsparungen, einer verbesserten Prognosegenauigkeit oder dem vollständigen Anwendungsumfang. Daher lassen sich die geschäftlichen Ergebnisse des Systems derzeit nicht messen.
Das Projekt ist ein Beispiel für den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Simulation bei der Steuerung komplexer industrieller Abläufe. Dabei besteht das Problem nicht nur in einem Mangel an Daten, sondern auch in deren Verteilung auf verschiedene Einheiten und in der Schwierigkeit, sie in eine gemeinsame Entscheidung zu überführen. Die Erfahrung von Calbee zeigt, dass die Entwicklung eines maßgeschneiderten Tools die bevorzugte Option sein kann, wenn Entscheidungen von betrieblichen Besonderheiten abhängen, die allgemeine Software nicht abdeckt.