Bewertung des RFID-Einsatzes

Notwendigkeit eines Modells

Durch den Einsatz von RFID können Lieferketten sowohl in Bezug auf die Kosten als auch die Leistung optimiert werden. Dabei kann es sich zum einen um unternehmensinterne und zum anderen um Supply-Chain-übergreifende Vorteile handeln. Eine Aufteilung der Auswirkungen dieser Vorteile zwischen den einzelnen Supply-Chain-Partnern fällt bei einer geringen Anzahl von gleichmächtigen Partnern mit transparenten Prozessen leicht. Es existieren verschiedene Modelle, die sich auf die Bewertung und Zuordnung der Kostenvorteile bezüglich überschaubarer Lieferketten beziehen. Diese Modelle sind jedoch nicht auf hochvoluminöse Lieferketten mit komplexen Strukturen und Prozessen, wechselnden Partnerschaften und ungleichen Machtverhältnissen übertragbar. Zudem sind die bestehenden Modelle häufig spezifisch gefasst, sodass sie nicht branchenübergreifend angewandt werden können. Es bedurfte eines Modells, welches die Bewertung des RFID-Einsatzes für beliebige Lieferketten ermöglicht. Diese Forschungslücke wurde mit der Erstellung eines objektiven Bewertungsmodells und einer Vorgehensweise zur Bewertung im Rahmen des Projektes Smart.NRW geschlossen.

Obwohl es sich bei dem Projekt Smart.NRW um ein Vorhaben handelt, das sich auf die Konsumgüterbranche bezieht, ermöglicht das Bewertungsmodell eine branchenübergreifende Anwendbarkeit bzw. Übertragbarkeit. Das unternehmensübergreifende Bewertungsmodell ist verknüpfbar mit der vom FIR entwickelten Business-Case-Calculation, welche sich mit der ex-ante Bewertung des RFID-Einsatzes innerhalb eines Unternehmens und der Abschätzung von Nutzen-Potenzialen beschäftigt. Im Fokus steht die Bewertung des Nutzens von RFID bezüglich Auftragsabwicklungs-, Planungs- und Steuerungsprozessen sowie Materialflüssen zwischen den Supply-Chain-Teilnehmern. Über ein spezifisches Kennzahlensystem soll der Einfluss von RFID auf diese Aspekte erfasst und bewertet werden. Das Modell baut auf vorhandene Kennzahlensysteme wie beispielsweise das SCOR-Modell auf. Die Kennzahlen werden aus Echtzeitdaten abgeleitet und sind sowohl monetär als auch quantitativ. Datengrundlage bilden dabei beispielsweise Bewegungsdaten, welche durch den RFID-Einsatz gewonnen werden aber auch aus IT-Systemen extrahiert werden können. Das Modell soll genutzt werden, um den Smart.NRW-Feldversuch zu bewerten.