Armor Express nutzt Predictive Analytics für Lieferketten, um mehr Leben zu retten

Leben retten – ein Gerät nach dem anderen

Nicht alle Held:nnen tragen einen Umhang. Die Männer und Frauen, die in Rettungsdiensten und beim Militär tätig sind und dort ihr Leben riskieren, tragen stattdessen Kleidung, die sie vor Messerklingen, Schusswaffen und Schrapnellen schützt. Und einer der weltweit führenden Entwickler, Hersteller und Anbieter von Schutzausrüstung, der diese lebensrettenden Produkte anfertigt, ist Armor Express.

Jede Schutzausrüstung besteht dabei aus den verschiedensten Komponenten. Von schützenden Platten bis hin zu verschiedenen Schnallen, Gurtbändern und Klettverschlüssen: Eine Schutzweste kann aus bis zu 15 verschiedenen Materialien von verschiedenen Anbietern weltweit bestehen.

Ohne die richtigen Daten wird es für Armor Express zur Herausforderung, die Bestellung der Rohmaterialien auf die Anforderungen der Kunden abzustimmen. Ist diese Zuordnung nicht präzise genug, führt dies gegebenenfalls zu mehr oder weniger Bestellungen als benötigt oder zu unnötig langen Lieferzeiten. „Früher haben wir uns bei der Lieferkette auf Tabellen und das Wissen in den Köpfen unserer Mitarbeiter verlassen“, so Jeff Gordon, Director of Procurement, Warehousing, and Analytics bei Armor Express. „Deshalb haben wir oft auch die falsche Menge an Rohmaterialien gekauft. Und da es keine Struktur oder Rechenschaftspflicht gab, wussten wir gar nicht, dass diese Probleme überhaupt bestehen. Aber wenn man in unserer Branche Bestellungen falsch handhabt, gefährdet das Menschenleben.“

Von manuell gepflegten Tabellen bis hin zu Predictive Data Analytics in nur wenigen Monaten

Auch wenn der Due-Diligence-Prozess bei Armor Express vorsah, dass mehrere verschiedene Datenplattformen getestet werden, war für Gordon aufgrund seiner bisherigen Erfahrung klar, dass nur eine Lösung infrage kam. „Wir haben zwar auch Lösungen wie Tableau und Data Miner getestet. Mich hatten die Möglichkeiten und die Leistung von Alteryx jedoch bereits überzeugt“, so Gordon. „In einer anderen Position hatte ich mit Alteryx den Lagerbestand verwaltet. Daher war ich mir sicher, dass es sich um die schnellste Lösung handelt – und auch die beste für unsere Kund:innen.“

Gordons erste Aufgabe bestand darin, Workflows zu erstellen, mit denen sich aktuelle offene Aufträge identifizieren lassen, und eine solide Strategie für die weitere Verwendung zu entwickeln. Gordon wollte jedoch wissen, welche Möglichkeiten es darüber hinaus in Hinblick auf die Entwicklung von Prognosemodellen gibt, und wandte sich daher an die Alteryx Community. „Die Alteryx Community ist fantastisch!“, sagt Gordon. „Ich wurde direkt an Mark Frisch von Marquee Crew verwiesen, einem anerkannten Alteryx Partner, der schon viele Kunden dabei unterstützt hat, die Plattform bestmöglich zu nutzen.“

Gordon und Frisch entwickelten gemeinsam Prognosemodelle auf der Alteryx Plattform, die SKU-Daten von Produkten mit Kundenaufträgen und der Produktionsmenge zusammenführen. „Bei der gemeinsamen Arbeit am Prognosemodell haben Jeff und Armor Express alles selbst in die Hand genommen und dabei neue innovative Funktionen entwickelt, wie z. B. die Ermittlung der Nachfrage von eingestellten Produktionslinien“, so Mark Frisch, Gründer und CEO von Marquee Crew. „Diese Funktion gibt es so nur bei Alteryx. Mit einer anderen Standardplattform wären diese Ergebnisse nicht möglich gewesen.“

Die neuen Modelle liefern sogar den Lieferanten von Armor Express wertvolle Nachfrage- und Produktionsdaten, sodass diese die Lieferung von Rohmaterialien präziser planen können. „Unser Modell in Alteryx erstellt laufend Prognosen basierend auf Tausenden von Variablen: von Produktdaten bis hin zu Rohmateriallieferungen“, erklärt Gordon. „Die Daten, die wir erhalten, sind sehr präzise. Im Zusammenspiel mit dem Wissen unserer Beschaffungs- und Fertigungsteams entsteht eine unschlagbare Kombination.“

Da mehrere Beteiligte im gesamten Unternehmen einfachen Zugriff auf datenbasierte Einblicke in Alteryx benötigen – von der Führungsebene bis hin zu Führungskräften in der Beschaffung und Produktion – hat Armor Express die Plattform zudem mit Microsoft Power BI integriert, sodass Entscheidungsträger:innen wichtige Datasets nach Bedarf schnell visualisieren können.

„Es kann eine Herausforderung sein, allen Beteiligten zu vermitteln, wie wichtig Rohdaten sind“, sagt Gordon. „Aber mit den präzisen, leicht zugänglichen Erkenntnissen in Alteryx wird das Bauchgefühl unserer Mitarbeiter durch Fakten ergänzt, sodass diese zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Entscheidungen treffen können.“

Sofortige Einsparungen von 500.000 USD – mit weiterem Spielraum

Das Team kann Prognosedaten nutzen, um fundiert abschätzen zu können, wie sich die Nachfrage entwickelt, und die Lieferkette entsprechend anpassen. Wird beispielsweise eine Produktreihe eingestellt, lässt es sich vorhersagen, welche Produkte Kunden stattdessen kaufen werden. Das Prognosemodell, das Gordon in Alteryx entwickelt hat, funktioniert so gut, dass bereits ab dem ersten Tag 500.000 USD an Lagerbestandskosten eingespart werden konnten.

Da durch die prädiktiven Analysen der schwierigste Part bereits erledigt wird, haben Gordon und sein Team mehr Zeit, die Vorlaufzeiten für Aufträge zu optimieren, Kundenbeziehungen zu pflegen und sogar Kunden von Mitbewerbern von sich zu überzeugen. „Der Hauptvorteil von Alteryx besteht darin, dass die Lösung uns mit Wissen versorgt“, sagt Gordon. „Unsere Mitarbeiter sind jetzt in der Lage, Bestellungen schneller zu erledigen, ohne Kompromisse bei den Standards machen zu müssen, für die wir bekannt sind.“

Das Potenzial von Predictive Modeling durch Verwendung von Echtzeit-Datenfeeds erweitern

Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie viel Wert Armor Express auf Transparenz legt. Selbst die Lieferanten des Unternehmens haben einen Unterschied bemerkt –einer von ihnen ist sogar der Meinung, Armor Express nutze nun das beste Modell und den besten Einkaufsplan der Branche.

„Wer neugierig ist, kann mit Alteryx viele Erfolge erzielen“, sagt Gordon. „Wir haben die Unbekannten aus der Gleichung genommen. Inzwischen stellen mir immer mehr Mitarbeitende analytische Fragen. Es geht nicht mehr darum, was wir tun, sondern darum, wie wir es noch besser tun können.“