Mittwochmorgen in einer Supermarktfiliale: Der Laden brummt, doch die Regale sind halb leer, auch die Lieferung der Kühlwaren verspätet sich. Eine Kundin fragt nach fehlenden Artikeln, während die Filialleitung versucht, Lieferungen auf die Schnelle noch umzudisponieren. Damit nicht genug: Kurzfristig haben sich auch noch zwei Mitarbeitende krankgemeldet, sodass ad hoc verfügbares Personal gefunden werden muss, das einspringen kann. Die Szene illustriert eine alltägliche Herausforderung für Händler. Plötzliche Engpässe bleiben zumeist nicht auf einen Bereich begrenzt – sie wirken sich vom Lager bis zum Regal aus. Einzelmaßnahmen, etwa das Vorhalten größerer Warenbestände oder zusätzliche Schichten für Mitarbeitende, würden das Problem nicht wirklich lösen. Der Grund: Die klassischen Tools der Branche sind nicht in der Lage, solche Situationen zu antizipieren, weil einheitliche Daten und Transparenz entlang der Wertschöpfungskette fehlen. Deshalb können selbst punktuelle Störungen auf dem Weg vom Hersteller bis zum Supermarktregal Kettenreaktionen auslösen wie umstürzende Dominostein-Schlangen – und sehr teuer werden.
Bis zu
20%
der Lagerkosten lassen sich sparen durch den Einsatz digitaler Zwillinge bei unverändert hohem Servicelevel.
Teure Domino-Effekte vermeiden…
Die Auswirkungen zeigen McKinsey-Analysen: Durch unvorhersehbare Störungen in der Lieferkette verlieren Einzelhändler weltweit jährlich ca. 5 Prozent des jährlichen Umsatzes. Ineffiziente Personalverwaltung kann für eine Filiale jährlich 5 bis 7 Prozent der Personalkosten zusätzlich ausmachen, und manuelle Prozesse verzögern Entscheidungen um 30 Prozent. Belastungen, die dem Handel zunehmend zu schaffen machen – denn sie sind nicht sein einziges Problem. Lebensmitteleinzelhändler, insbesondere Discounter, stehen aktuell vor einer Vielzahl struktureller Herausforderungen. Der Arbeitskräftemangel verursacht dauerhafte Lücken in Logistik und Filialteams – steigende Kosten und sinkende Servicequalität sind die Folgen. Sonderaktionen, Social- Media-Trends, neue Wettbewerbsformate und manchmal sogar das Wetter führen zu plötzlichen Nachfrageschwankungen. Hinzu kommt, dass die globalen Beschaffungsnetzwerke empfindlich auf geopolitische Spannungen und Transportengpässe reagieren. Nicht zuletzt verursachen verschärfte Nachhaltigkeitsanforderungen wie CO2-Reduktion, Verpackungsvermeidung und die Offenlegung indirekter Treibhausgasemissionen (Scope 3) Mehrarbeit bei der Dokumentation.
… durch Digital Twins
Die bestehenden digitalen Systeme (ERP, Planungs- und Controlling-Software) können diese Dynamik bisher nur isoliert abbilden. Eine bessere Übersicht, und damit auch mehr Kostenkontrolle, würde ein ganzheitlicher Blick auf die gesamte Wertschöpfungskette bieten. Hier kommen digitale Zwillinge (Digital Twins) ins Spiel: Sie können dem Einzelhandel erstmals datenbasierte Ansätze liefern, um Kosten, Verfügbarkeit und Nachhaltigkeit gleichzeitig zu optimieren. Denn Digital Twins verknüpfen alle relevanten Datenströme miteinander und machen damit auch komplexe Systeme transparent und steuerbar. Wie gelingt das? Ein Digital Twin erschafft das digitale Abbild eines realen Geschäftswerts (Asset), Prozesses oder Systems. Das Besondere: Sämtliche Parameter – vom Einkauf bis zur Regalpräsentation und vom Filialdesign über Aktionen und Pricing bis zum Personaleinsatz – sind über Echtzeitdaten miteinander verbunden. Bei gezielter Änderung eines Parameters werden die Auswirkungen auf das Umfeld direkt sichtbar. Mit ihren jeweiligen Leistungsspektren lassen sich digitale Zwillinge in drei Kategorien einteilen:
„Data Twins“ bilden Objekte oder Abläufe auf Basis vorhandener Daten originalgetreu ab. „Digital Process Twins“ führen Monitorings durch und verfolgen die Entwicklung von Kennzahlen (KPIs) durch eine integrierte Überwachungs-App. Sie verbessern beispielsweise die Auftragsabwicklung und die Effizienz der Lieferkette, indem sie Fehler im Prozess frühzeitig erkennen und so kostensparende Korrekturen ermöglichen. „Digital Simulation Twins“ wiederum entwerfen mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) Szenarien oder optimieren einzelne Parameter unter der Fragestellung „Was wäre, wenn?“. So können Schichtpläne optimiert oder die Auswirkungen von Preisabschlägen und veränderten Verpackungsformaten simuliert werden. Innerhalb dieser Kategorien unterteilen sich digitale Zwillinge in fünf Reifegrade. Der „Virtual Twin“ (Level 1) erstellt eine exakte Kopie eines Assets oder Prozesses, beispielsweise vom Kundenfluss in der Filiale. Vor der Eröffnung eines neuen Standorts könnte also bereits das Ladenlayout optimiert werden. Der „Connected Twin“ (Level 2) verknüpft Echtzeit- und Soll-Daten. Mit Blick auf den Kundenverkehr kann dies helfen, die Personalplanung in der Filiale und das Auffüllen der Regale zu optimieren.
Der „Predictive Twin“ (Level 3) nutzt Daten, um Ereignisse oder problematische Entwicklungen vorherzusagen. So kann er z.B. Preisnachlässe für Produkte mit schleppendem Absatz vorschlagen, bevor sie zu Ladenhütern werden. Der „Prescriptive Twin“ (Level 4) moduliert und simuliert in Echtzeit potenzielle Szenarien, analysiert Zusammenhänge und empfiehlt Lösungen. So lassen sich beispielsweise Schichtpläne für einen effizienten Personaleinsatz auf Basis des erwartbaren Kundenaufkommens aufstellen. Der ausgereifte „Autonomous Twin“ (Level 5) schließlich nutzt mehrere Echtzeit-Datenquellen, löst eigenständig Probleme und lernt aus Ereignissen. Das sich selbst optimierende System passt Preisnachlässe und Aktionen dynamisch an die Nachfrage und aktuelle Wettbewerbspreise an.
Breiter Einsatz, hohes Einsparpotenzial
Die ökonomischen Vorteile der digitalen Helfer sind vielfältig. Wenn es darum geht, Kosten zu optimieren, können Abfallvermeidung, kürzere Transportwege oder weniger manuelle Arbeitsschritte die Betriebsausgaben senken. Rabatte im Einkauf oder etwas kleinere Packungen im Regal zum gleichen Preis können die Marge erhöhen. Soll die operationale Effizienz gesteigert werden, hilft KI dabei, Entscheidungswege oder Übergabezeiten bei Lieferungen zu verkürzen und den manuellen Aufwand beim Einräumen der Waren zu minimieren. Bei der Implementierung neuer Strukturen und Arbeitsabläufe macht der digitale Zwilling den technischen Aufwand transparent und benennt Zuständigkeiten sowie die Auswirkungen von Änderungen.
Voraussetzung dafür, dass der Digital Twin aussagekräftige Ergebnisse liefern kann, sind gründliche, Anwendungsbezogene Vorarbeiten: Neben exakt erfassten Prozessen sollten eine integrierte Datenlandschaft und geeignete KI-Modelle zum Einsatz kommen. Die Vorarbeit zahlt sich aus, denn das Einsparpotenzial ist enorm: Digital-Twin-Einsätze führen zu 5 bis 10 Prozent niedrigeren Arbeitskosten, 15 bis 20 Prozent geringeren Lagerkosten, bis zu 25 Prozent höherer Lieferzuverlässigkeit sowie 5 bis 10 Prozent geringerem CO2-Ausstoß.
McKinsey hat über 20 Anwendungsfälle von Digital Twins im Lebensmitteleinzelhandel untersucht. Sie alle weisen mittlere bis hohe Effekte in mindestens einer Dimension auf: finanzieller Nutzen, operative Effizienz und Implementierbarkeit. Zwei dieser Anwendungsfälle – ein Simulations-Twin und ein Prozess-Twin – werden nachfolgend in ihrem Praxiseinsatz vorgestellt.
1. Verpackungen funktionsübergreifend optimieren
Im Einzelhandel gehört es zum Alltag, dass Einkauf, Logistik und Filiale unterschiedliche Interessenschwerpunkte haben, weil sie jeweils eigene Optimierungsziele verfolgen. Zu den Top-Anwendungsfällen für Digital Twins gehört deshalb auch die Optimierung von Produktgrößen und Verpackungsformaten, weil diese sowohl Lagerhaltung und Transport als auch die Wiederauffüllzeiten in der Filiale beeinflussen. Der Digital Twin simuliert beispielsweise End-to-End-Effekte verschiedener Verpackungsgrößen, um einen Ausgleich zwischen Kosteneffizienz, Logistik und Regalplatz zu finden. Beim Einkauf liegt der Fokus auf Preis, Lieferantenpräferenzen und Verfügbarkeit. In der Lieferkette wird nach den Kriterien Palettierung, Ladefaktor und Transportkosten optimiert. Für die Filialen zählen vorrangig die Regalplatzierbarkeit der Produkte, die Nachfüllzeit und der Handling-Aufwand beim Einräumen. Am Ende dieser Simulation steht die optimale Verpackung fest – für den gesamten Prozess vom Einkauf bis zum Regal in der Filiale. Die Vorteile für alle Beteiligten liegen auf der Hand: reduzierte Transport- und Materialkosten, schnelleres Auffüllen und geringere Arbeitszeit in der Filiale sowie verbesserte Regalpräsentation und das damit verbundene Kundenerlebnis.
Um bis zu
25%
steigt die Lieferzuverlässigkeit durch den Einsatz von Digital Twins.
2. Nachhaltigkeit aktiv steuern
Die Verbesserung der Nachhaltigkeit ist ein weiteres zentrales Einsatzgebiet. Der Value Chain Twin ermöglicht vollständige digitale Transparenz entlang der gesamten Lieferkette vom Rohstoff bis zum Endprodukt. Er ist kein Reporting Twin, sondern ein Optimierungs-Twin, der durch Echtzeit-KPIs, Scope-3-Emissionswerte und eine modulare Datenbasis vollständige Informationen liefert und so die aktive Steuerung von Nachhaltigkeit erlaubt. Konkret erfasst werden Ein- und Ausgangsparameter von mehr als tausend Produktionsschritten und Millionen von Datenpunkten, um CO2-Emissionen, Ressourcenverbrauch und Kosten entlang der Lieferkette nach jeweils unterschiedlichen Zielvorgaben modellieren zu können. So lassen sich mit wenigen Klicks Emissionstreiber, ineffizienter Rohstoffeinsatz, Energie- und Wasserverbrauch sowie weiterverwertbare oder schädliche Nebenprodukte auf dem Weg vom Bauernhof ins Supermarktregal identifizieren.
Value Chain Twins sind bereits heute in der Lage, mehr als 90 Prozent aller globalen Wertschöpfungsketten für Fertigmaterialien zu erfassen; weitere Materialien können durch die modulare Struktur des Systems leicht hinzugefügt werden. Zusätzlich kann der Twin eine vollständige Übersicht der KPIs liefern, angefangen beim Einfluss von Rohstoffvolatilitäten über die Gesamtkosten der Emissionsreduktion bis hin zur Abhängigkeit von internationalen Handelsströmen. Für jeden Parameter lassen sich Hotspots identifizieren, damit Veränderungsmaßnahmen mit den wirkungsvollsten Hebeln starten können. Die Vorteile digitaler Zwillinge bei der Steuerung von Nachhaltigkeit beschränken sich also nicht nur auf das Identifizieren realer Emissionstreiber. Sie liefern auch wertvolle Entscheidungshilfen bei der Beschaffung und Lieferantenauswahl, erschließen CO2-Transformationspfade und erstellen Zero-Based-Kostenrechnungen speziell für komplexe Lieferketten.
Wertschöpfungskette „end to end“ optimieren
Ihre multiplen Einsatzmöglichkeiten machen Digital Twins zum zentralen Nervensystem des modernen Lebensmitteleinzelhandels. Denn sie sind in der Lage, Strategie, Technologie und operatives Handeln in Echtzeit miteinander zu verbinden. Ihre entscheidende Stärke gegenüber der punktuellen Automatisierung: Das eng vernetzte System lernt mit jedem Ereignis dazu, prognostiziert dadurch immer genauer und passt sich schnell an den täglichen Betrieb an – vom Design über die Beschaffung bis hin zur Produktplatzierung im Regal Mit den unterschiedlichen Prozess- und Simulationsanwendungen von Digital Twins haben Händler die Möglichkeit, ihre Wertschöpfungskette vollständig zu integrieren und sie kontinuierlich zu verbessern. Ineffiziente Abläufe können so systematisch beseitigt werden. KI-gestützte Simulationen ermöglichen zudem datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit, noch bevor die Betriebsprozesse tatsächlich modifiziert werden. Erzielt die digitale Simulation die in der Realität gewünschten Veränderungen, können die verknüpften Modelle anschließend die realen Abläufe steuern und zielgerichtet weiter optimieren.
Erfolgschancen nutzen
Richtig eingesetzt, eröffnen digitale Zwillinge dem Lebensmitteleinzelhandel neue Wege – vom rein reaktiven Handeln in Einzelbereichen hin zu einer vorausschauenden, datengetriebenen Organisation entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Mit dieser digitalen Unterstützung, gesteuert über eine zentrale Plattform, können Prozesse im Einkauf, in den Bereichen Logistik und Nachhaltigkeit sowie in der Filiale nicht nur reibungsloser und damit schneller, sondern auch kostensparender und umweltschonender laufen. Nicht zuletzt optimiert sich das System sogar selbst, indem es sich mit jeder Entscheidung kontinuierlich verbessert. Damit vollzieht der Digital Twin den Sprung vom reportierenden Analyse-Tool hin zur aktiven Entscheidungshilfe im Tagesgeschäft. Der Handel der Zukunft kann damit nicht nur effizienter und nachhaltiger wirtschaften, sondern auch die Erwartungen seiner Kundinnen und Kunden zielgenauer erfüllen.