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Kann die Graphentechnologie die Lieferkette richtig transparent machen?

Laut Emil Eifrem könnte die Grafiktechnologie entscheidend sein, um die erforderlichen Details zu erzielen

Die heutigen Lieferketten sind groß und breit gefächert, was sie unglaublich nützlich macht - sie sind schließlich der Hauptschmierstoff des globalen Kapitalismus.

Von Emil Eifrem, CEO von Neo4j

Emil Eifrem, CEO von Neo4j

Aber - sie sind auch ein fruchtbarer Boden für Anfälligkeiten wie Betrug, Kontamination, unsichere Produktionsstätten und unbekannte Produktquellen. All dies sind Faktoren, die die Transparenz lebendiger und komplexer machen. Zum Beispiel nur sechs Jahre nach dem Pferdefleisch-Kontaminationsskandal, der Großbritannien erschütterte, eine kürzlich durchgeführte Untersuchung stellten fest, dass jedes fünfte Fleischprodukt eines Supermarkts entgegen der offiziellen Kennzeichnung immer noch billigere Teile von verschiedenen Tieren enthält.

Dies zeigt, dass die Hersteller genaue Informationen über die Produkte benötigen, aus denen das fertige Produkt hergestellt wird, sowie über alle Teilnehmer an der Lieferkette. Tatsächlich kennen die meisten Marken nur ihre direkten Lieferanten, so dass sie nur einen geringen Einblick in das größere Netzwerk ihrer Hauptpartner haben.

Betrachten wir die stark regulierte Pharmaindustrie. In dieser intensiv untersuchten Branche müssen Pharmaunternehmen in der Lage sein, zu identifizieren, wo sich ein einzelnes Medikament in der Lieferkette befindet, falls ein Sicherheitsrisiko oder ein Rückruf gemeldet wird. In einem solchen Szenario ist es unerlässlich, dass Artikel schnell vom Markt genommen werden können, um das Risiko für die Verbraucher und die Kosten für Rechtsbehelfe zu minimieren.

Die Aufsichtsbehörden fordern außerdem, dass einzelne Arzneimittel eindeutig als authentisch nachweisbar sind. Seit Februar dieses Jahres schreibt die EU-Richtlinie über gefälschte Arzneimittel vor, dass Arzneimittel einen eindeutigen Produktidentifizierungscode tragen müssen und dass Hersteller und Händler detaillierte Aufzeichnungen führen müssen, während alle Produkte über eine zentrale Datenbank der in der EU verkauften Arzneimittel protokolliert werden müssen Länder.

Es gibt auch soziale Themen in der Supply Chain Diskussion. Verbraucher wünschen sich zunehmend ethisch erzeugte Waren - sie möchten, dass Produkte nachhaltig beschafft und hergestellt werden und dass sie ihre Herkunft verstehen, damit sie fundierte Entscheidungen treffen können. Die Transparenz der Lieferkette hilft Pharmaunternehmen dabei, die Anforderungen an die soziale Verantwortung von Unternehmen zu erfüllen, und mit einer besseren Übersicht über ihre Lieferketten können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Praktiken beispielsweise in Drogentestszenarien die Tierrechte einhalten.

Wie ein beziehungsorientierter Ansatz helfen könnte

Die Transparenz der Lieferkette ist daher ein Problem. Wie gehen wir damit um? Hier scheint es erforderlich zu sein, dass Hersteller und Markeninhaber detaillierte Informationen über alle Produkte, Lieferanten und Einrichtungen in ihrem gemeinsamen Ökosystem austauschen können. Außerdem müssen Unternehmen in der Lage sein, über Tausende von Produkten hinweg ohne Leistungsprobleme nach jedem Produkt zu suchen, das von bestimmten Rohstoff- oder Anlagenproblemen betroffen ist.

Die technische Herausforderung, diese Ziele zu erreichen, kann schwierig sein. Mit Hunderttausenden von Produktlinien, die an mehreren Standorten hergestellt und auf Hunderten von Märkten verkauft werden, übertrifft die Verfolgung aller Lagereinheiten den Standard, mit dem Unternehmen Daten organisieren müssen, nämlich die Verwendung relationaler Datenbanksysteme - wie Oracle oder Microsoft SQL Server. Allein die Anzahl der eindeutigen Seriennummern kann Milliarden betragen, und CIOs benötigen eine hochskalierbare Methode, um die riesigen Seriennummernmengen zu verwalten.

Das Problem ist, dass eine einfache und schnelle Navigation durch alle Daten, um zu erkennen, wie eine Produktionslinie oder bestimmte Paletten und deren Inhalte verbunden sind, unmöglich ist, wenn die Daten in einer SQL-basierten Datenbanktechnologie gespeichert sind. Und mit zunehmender Konnektivität und dem Umstieg auf das Internet der Dinge wird diese Komplexität wahrscheinlich nicht abnehmen.

Relationale Datenbanken, in denen Informationen (Produkt, Palette, Produktionsstandort, Seriennummer usw.) in Zeilen und Spalten gespeichert sind, sind schlecht für die Identifizierung von Beziehungen innerhalb von Datensätzen ausgestattet. Diese Verbindungen sind jedoch unerlässlich, um den Verbleib eines bestimmten Produkts zu ermitteln, die Lieferkette zu überwachen, zu analysieren und zu durchsuchen sowie wichtige Daten über Produktionsstandorte und Produkte auszutauschen.

Problematisch ist auch, dass herkömmliche Datenbanken in Echtzeit funktionieren. Die Leistung leidet, wenn die Größe des Datasets zunimmt. Die gute Nachricht ist, dass eine Software namens Graph Database Technology als Lösung auftaucht, da sie komplexe Datenabhängigkeiten aufzeichnen kann. Die Idee ist, dass Sie, wenn Sie etwas verfolgen, eine Hierarchie oder einen "Baum" von Daten erstellen: Wenn Sie den Code einer bestimmten Palette scannen, wird der Inhalt automatisch abgerufen.

Supply Chain Graph

Diagramme bieten daher einen enormen Vorteil gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken, wenn es darum geht, komplexe, miteinander verbundene Lieferketten abzubilden, und die hohe Leistung auch bei großen Datenmengen aufrechtzuerhalten. Und anstatt relationale Tabellen zu verwenden, verwenden Graphendatenbanken Strukturen, mit denen Zusammenhänge in Daten besser analysiert werden können, und sie verwenden einen Notationsformalismus, der eng mit der Art und Weise übereinstimmt, wie Menschen über Informationen denken. Sobald das Datenmodell codiert ist, kann eine Diagrammdatenbank die Beziehungen zwischen einer großen Anzahl von Datenpunkten sehr effizient analysieren.

Diese Art des beziehungsorientierten Ansatzes ermöglicht es dem Hersteller, seine Daten besser zu verwalten, zu lesen und zu visualisieren, um ein wirklich nachvollziehbares und detailliertes Bild aller Produkte, Lieferanten und Einrichtungen sowie der Beziehungen zwischen ihnen zu erhalten. Mithilfe einer Diagrammdatenbank können Hersteller in der Regel 100-mal schnellere Abfrageantwortgeschwindigkeiten als mit der SQL RDBMS-Software demonstrieren.

Wie Chris Morrison, Vorstandsvorsitzender eines unserer Grafikkunden, Transparency-One, der Verbraucherprodukte und Supply-Chain-Know-how mit modernster Technologie kombiniert, bemerkt: „Wir haben Diagramme mit Dummy-Daten für mehrere tausend Produkte getestet, und es gab keine Leistungsprobleme. In Bezug auf die Antwortzeit für die Suche mussten wir uns nicht um spezielle Maßnahmen kümmern, da wir innerhalb von Sekunden Ergebnisse erhalten haben, die wir ohne diese Lösung nicht hätten berechnen können. “

Diese Art der Antwortzeit ist entscheidend, wenn Sie eine Antwort in Sekunden oder Sekundenbruchteilen oder die Position eines bestimmten Produkts angeben müssen. Dies wird auch von entscheidender Bedeutung sein, wenn Sie die neuesten globalen Vorschriften zur Rückverfolgbarkeit einhalten und diesen zeitkritischen und rufkritischen Produktrückruf effektiv verwalten möchten.

Die Graph-Datenbanktechnologie ist daher eine hervorragende Möglichkeit für jeden Hersteller oder Stakeholder der Lieferkette, der komplizierte, miteinander verbundene und echte moderne Lieferketten adäquat angehen muss.

Der Autor ist CEO und Mitbegründer von Neo4j, dem weltweit führenden Unternehmen für Graphendatenbanken

Prozessindustrie Informer

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