Leveren uw supply chain-risicomanagementstrategieën averechts effect op?

Negen op de tien bedrijven hebben risicomanagementstrategieën ingevoerd in de jaren na COVID. Deze inspanningen, volgens een McKinsey-enquête uit 2022, omvatten acties zoals het implementeren van dashboards voor end-to-end-zichtbaarheid (67%), scenarioanalyses (37%) en het verzamelen van voldoende data (53%). 

Hoewel deze inspanningen een positief effect hebben gehad—bedrijven geven aan dat zij 1,5 tot 2 keer minder kans hebben op supply chain-problemen—zijn deze niet zo krachtig gebleken als de meeste supply chain-leiders hadden gehoopt. 

Supply chain-directeuren voelen zich nog steeds niet voldoende toegerust om de verstoringen van vandaag en morgen het hoofd te bieden. Van snel uitbreidende sanctielijsten tot nieuwe milieuregelgeving die een ongekend niveau van inzicht in de eigen supply chain vraagt: nieuwe obstakels houden leiders uit hun slaap, terwijl zij zich afvragen welk nieuw risico zich als volgende zal aandienen. 

Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, wenden bedrijven zich steeds vaker tot strategieën die inmiddels het kenmerk zijn geworden van proactieve risicobeperking. Deze bestaan onder meer uit:

1. Het intensiveren van samenwerking met leveranciers (61%)
2. Investeren in digitale transformatie (42%)
3. Het verbeteren van demandmanagement (37%)

Hoewel deze benaderingen een stap in de goede richting zijn, schieten ze uiteindelijk tekort bij het adresseren van de huidige risico’s, als gevolg van de gehanteerde implementatiemethoden. Waarom? Omdat deze strategieën twee essentiële elementen missen: schaalbaarheid en duurzaamheid.

Leverancierssamenwerking: een handmatig proces met grenzen

Leveranciersenquêtes zijn nog steeds de meest gangbare methode voor het verzamelen van cruciale informatie over de eigen supply chain. Deze enquêtes, doorgaans jaarlijks of tweejaarlijks uitgevoerd, bieden inzicht in naleving van regelgeving, risicobeheer en algemene leverancierevaluatie. Maar als handmatig proces kent leverancierssamenwerking via enquêtes flinke beperkingen, vooral als het gaat om schaalbaarheid en duurzaamheid.

Enquêtes onder leveranciers zijn een statisch proces

De handmatige aard van deze enquêtes is in wezen gericht op het verzamelen van statische informatie. De data die via vragenlijsten en andere bevragingen wordt verzameld, geeft slechts een tijdelijk momentopname weer van het tijdstip waarop de enquête is ingevuld. Bijvoorbeeld: als een leverancier in maart wordt bevraagd en in juni op een sanctielijst komt, kan het zijn dat bedrijven hiervan pas op de hoogte raken bij de volgende enquêtecyclus—vaak tot een jaar later. Dit creëert een ernstig inzichts­gat, waardoor bedrijven kwetsbaar zijn voor compliance­risico’s, juridische aansprakelijkheden en andere verstoringen die tussen de meetmomenten ontstaan.

Leveranciersenquêtes kennen bovendien een ander probleem: ze zijn eenvoudigweg niet schaalbaar naar het niveau dat vereist zal zijn door aankomende ESG-richtlijnen (Environmental, Social & Governance). Naarmate eisen om inzicht in leverancierspraktijken en -ethiek groeien, zal het aantal enquêtes aan Tier-1-leveranciers over hun sub-tier-zichtbaarheid drastisch toenemen. Bedrijven die de kwaliteit, volledigheid en strengheid van hun enquêtes opschroeven, lopen dan alsnog het risico op niet-responsieve leveranciers en afnemend rendement.

Leveranciers krijgen te maken met enquêtevermoeidheid

Enquêtevermoeidheid is een groeiend probleem. Uit een 2024 Voice of the Supplier-onderzoek blijkt dat 61% van de ondervraagde fabrikanten vindt dat "hun belangrijkste klant te veel informatieverzoeken stuurt". Daarnaast gaf 60% aan dat "hun belangrijkste klant te veel administratie verwacht".

Leveranciers die met meerdere klanten werken, die elk uitgebreide compliance-informatie eisen, kunnen al snel overbelast raken. Dit resulteert in onvolledig of haastig ingevulde antwoorden, met name bij middensegmentleveranciers die kleinere bedrijven minder prioriteren. Zelfs wanneer antwoorden zijn verzameld, kunnen de kwaliteit en diepgang van de data te wensen overlaten. Dit beperkt wederom de effectiviteit van leverancierssamenwerking.

Leveranciers delen niet altijd uw prioriteiten

Het is een open deur voor veel professionals binnen de supply chain: wat goed is voor de eindfabrikant, is niet altijd ideaal voor diens leveranciers—zeker niet op het gebied van ESG- en CSR-regelgeving (Corporate Social Responsibility). Leveranciers delen niet altijd dezelfde prioriteiten of ethische normen als de bedrijven waaraan zij onderdelen, subassemblages en producten leveren. Om zich zo positief mogelijk te presenteren, klanten te behouden en potentiële regulatoire problemen te vermijden, kunnen leveranciers informatie selectief rapporteren, hun compliantstatus mooier voorstellen of cruciale details weglaten. Zo investeren bedrijven in—en handelen zij volgens—een ‘waarheid’ die niet noodzakelijk het volledige beeld weergeeft.

Digitale technologie: adoptie zonder routekaart

De golf van digitale transformatie heeft talloze softwareoplossingen gebracht, bedoeld om bedrijven te helpen alles te beheren van CO₂-uitstoot tot leverancierrisico’s. Hoewel het inzetten van deze tools een stap richting modernisering is, hebben veel bedrijven digitale oplossingen geïmplementeerd zonder een gedegen routekaart. 

Losstaande, gespecialiseerde technologieoplossingen versnipperen uw data

De meeste digitale oplossingen op de markt zijn ‘point solutions’, ontwikkeld om zeer specifieke problemen aan te pakken zoals ESG-scorebepaling of monitoring van de financiële stabiliteit van leveranciers. In de haast om acute vraagstukken in de markt op te lossen, hebben veel bedrijven technologieën geïmplementeerd zonder een plan voor technologische onderlinge verbondenheid. Het resultaat: een steeds complexer technologielandschap vol datasilo’s waar medewerkers hun weg moeilijk vinden. Volgens BetterCloud gebruiken bedrijven nu gemiddeld 112 SaaS-applicaties, waarbij medewerkers meer dan 1.100 keer per dag wisselen tussen 35 bedrijfskritische applicaties. 

Hoewel deze digitale tools bedrijven helpen individuele knelpunten aan te pakken, creëren zij tegelijkertijd een nieuw, groter probleem: datafragmentatie. Datafragmentatie verwijst naar situaties waarin informatie ongeorganiseerd, niet gekoppeld en verspreid is over talloze databases. Professionals die werken in omgevingen met veel datafragmentatie, vinden het vrijwel onmogelijk om een samenhangend beeld te krijgen van de volledige toeleveringsketen.

Gebrek aan geïntegreerde data belemmert uw keteninzicht

Het ontbreken van data-integratie draagt bij aan een van de grootste tekortkomingen in digitale transformatietrajecten: een gebrek aan zichtbaarheid. Gewoonlijk bedoelen bedrijven bij ‘gebrek aan zichtbaarheid’ een tekort aan data, en dat blijft een terugkerend probleem. Maar er komt een nieuw soort blindheid bij: deze is net zo goed het gevolg van onze technologische hulpmiddelen als van onze complexe, uitgestrekte waardeketens. Niet-gekoppelde datasets die niet goed zijn te synthetiseren tot een samenhangend, holistisch beeld, verhinderen bedrijven het volledige verhaal af te lezen uit de beschikbare data.

Datasilo’s zijn niet nieuw; organisaties proberen al decennialang deze te doorbreken. Maar het klakkeloos omarmen van uiteenlopende technologieplatforms, zonder oog voor de impact op datavisibiliteit en samenwerking tussen afdelingen, doet bedrijven tekort. Gefragmenteerde, losstaande data-ecosystemen leiden ertoe dat supply chain-professionals kernkwetsbaarheden bij leveranciers en in de eigen interne operatie missen. 

Datasynthese vereist vaak gebruik van shadow IT

Om het ontbreken van integratie tussen databases te ondervangen, grijpen veel medewerkers naar ‘shadow IT’—niet-goedgekeurde software of handmatige oplossingen zoals Google Sheets of low-code-tools—voor het aggregeren van data uit verschillende systemen. Deze tijdelijke oplossingen brengen echter hun eigen problemen mee, vooral op het gebied van data-accuratesse en cybersecurity. Zo’n 32% van SaaS-oplossingen die bij bedrijven in gebruik zijn, is niet goedgekeurd door IT, wat aanzienlijke risico’s in datamanagement oplevert.

Deze handmatige systemen zijn bovendien gevoelig voor fouten. Uit een academische studie uit 2024 blijkt dat 94% van de spreadsheets die worden gebruikt bij zakelijke besluitvorming fouten bevat—met alle gevolgen van dien voor financiële schade en operationele missers. Deze databases zijn vaak opgebouwd via handmatig knippen en plakken en missen geëigende verificatieprocessen, wat resulteert in geïmproviseerde gegevensverzamelingen die onvoldoende gevalideerd zijn. 

Naarmate bedrijven steeds meer data verzamelen voor risicobeheer en de bijbehorende assessments, kan het ontbreken van een solide technologie­strategie leiden tot een supply chain-risicomanagement (SCRM)-proces dat bestaat uit enorme datavolumes waarvan de feitelijke juistheid niet gegarandeerd is. 

Het dataprobleem van demandmanagement

Demandmanagement is onmisbaar voor het optimaliseren van middelen en afstemming op levercapaciteiten, maar de effectiviteit ervan staat of valt met de nauwkeurigheid van de onderliggende data. Demandmanagement steunt op precieze, betrouwbare data voor forecasting en planning. Wanneer deze data gebrekkig, verouderd of gefragmenteerd is, zullen zelfs de zorgvuldigste demandmanagementstrategieën de gewenste resultaten niet opleveren.

Uw databases zijn vervuild met onnauwkeurige data

Het succes van demandmanagement hangt af van de integriteit van de data die professionals in forecasts invoeren. Indien data uit bronnen zoals sales, marketing, leveranciers en historische records inconsistent of foutief is, raakt het gehele proces aangetast. Onderzoek van Gartner laat zien dat slechte datakwaliteit organisaties jaarlijks “minstens $12,9 miljoen” kost.

Een analyse van Z2Data op productstuklijsten (BOM’s) onderstreept dat onjuiste of gebrekkige data leidt tot aanzienlijke druk op supply chain-operaties. Uit deze analyse bleek dat bedrijven meer dan 500 verschillende schrijfwijzen van Texas Instruments-producten in hun systemen gebruikten, waardoor het beheer van leveranciers nodeloos complex werd. Deze mate van wanorde kan tekorten veroorzaken die tot omzetverlies leiden, of—aan de andere kant—overschotten die leiden tot hogere voorraadkosten en verspilling.

Er is geen verificatieproces voor door leveranciers aangeleverde data

Veel bedrijven vertrouwen zwaar op supplierdata voor demandplanning, zonder dat er robuuste verificatieprocessen bestaan. Als leveranciersonderzoek ten aanzien van levertijden of beschikbare voorraad onjuist is of niet onafhankelijk gevalideerd wordt, kan dit tot grote verstoringen leiden.

Uit een analyse van Z2Data blijkt zelfs dat van de 473.190 parts die in 2023 obsoleet werden, ongeveer 142.000—oftewel ruim 30%—geen Product Change Notification (PCN) van de fabrikant hadden. 

Vertrouwen op niet-gevalideerde of onvolledige data maakt bedrijven kwetsbaar voor acute tekorten of vertragingen—scenario’s die met beter gecontroleerd demandmanagement hadden kunnen worden vermeden. Zonder accurate data worden bedrijven tot een reactieve aanpak gedwongen, waarbij men ad-hoc beslissingen neemt op basis van onvolledige of misleidende informatie. Naarmate regelgeving de datavolume-eisen verder opschroeft, zullen deze uitdagingen rond datanauwkeurigheid en verificatie alleen maar toenemen en bestaande problemen versterken.

Omarmen van dynamisch supply chain-risicomanagement

Ondanks aanzienlijke verbeteringen in proactief risicomanagement, blijken de huidige benaderingen moeite te hebben met het bijhouden van de complexiteit van moderne supply chains. Handmatige processen zoals leveranciersenquêtes, gefragmenteerde digitale ecosystemen en niet-gecontroleerde data creëren inzichtsgaten en schaallimieten waardoor bedrijven kwetsbaar blijven voor compliance­risico’s en verstoringen. 

Deze beperkingen onderstrepen de noodzaak van strategieën die niet alleen toekomstgericht zijn, maar ook in staat zijn aan de dynamische en onderling verbonden uitdagingen van moderne toeleveringsketens tegemoet te komen. Zonder schaalbare oplossingen en realtime dataintegratie zullen zelfs de best bedoelde risicomanagementinspanningen tekortschieten.