Standorte finden, Kunden zuordnen, Produkte platzieren — in einer Branche, in der Kühlkette, Zulassung und Lieferzeit nicht verhandelbar sind. W2MO Supply Chain Engineering bringt diese Entscheidungen auf eine datenbasierte Grundlage.
Gesamtnetzwerk-Kosten durch optimierte Standortwahl und Zuordnung.
mehr Kunden innerhalb des zugesagten 24h-/48h-Fensters erreichbar.
Datenbasierte Entscheidungen mit vergleichbaren Szenarien.
Fünf typische Situationen aus dem Management-Alltag — Sie werden mindestens eine davon erkennen.
M&A-Konsolidierung ohne systematische Netzwerk-Analyse: Standorte wurden mitgekauft, nicht strategisch gewählt. Welcher bleibt, welcher geht, wer bekommt welche Produkte — die Frage ist da, die Antwort nicht.
Ein Produkt 2–8 °C, ein anderes unter −20 °C, ein drittes Raumtemperatur — und dazwischen Zulassungen, die bestimmte Ware nur aus bestimmten Standorten erlauben. Jede Umverteilung ist ein Regulatorik-Projekt.
Das Wachstum in einem Markt zieht an, die bestehenden Standorte platzen aus den Nähten, die Transportkosten steigen. Eine neue Location ist fällig — aber die Entscheidung hängt an zwei Folien und einer Excel-Tabelle.
Apotheken-Großhändler werden aus dem Standort beliefert, aus dem sie „schon immer" beliefert wurden — nicht aus dem, der heute am nächsten liegt oder am günstigsten ist.
Pandemie, geopolitische Spannungen, Zoll-Änderungen: Jede Lieferkette, die heute stabil wirkt, kann morgen ein Engpass sein. Ohne Szenario-Rechnung bleibt Resilienz eine Behauptung.
Wenn Standorte gesetzt sind, wird die eigentliche Arbeit bei den Zuordnungen gemacht — und in Pharma hängen an diesen Zuordnungen regulatorische, medizinische und wirtschaftliche Konsequenzen.
Welcher Kunde wird aus welchem Lager beliefert? Die Entscheidung bestimmt Transportkosten, Lieferzeit und Servicegrad — und hängt von mehr ab als nur Entfernung.
Welches Produkt lagert an welchem Standort? In Pharma hängt daran mehr als anderswo — Zulassungen, Temperaturzonen und Serialisierungs-Pflichten entscheiden mit.
Sechs Themen, die in fast jedem Erstgespräch vorkommen — meist mehrere parallel.
Vier Schritte, die sich in vergleichbaren Projekten bewährt haben. Typische Projektlaufzeit: 6 bis 12 Wochen — je nach Datenlage und Komplexität.
Digital Twin Ihres bestehenden Netzwerks: Standorte, Kunden, Produktströme, Kosten. Daten typischerweise aus Excel- oder CSV-Exporten, auf Wunsch über W2MO-Konnektoren direkt aus SAP oder anderen Systemen.
Mathematische Optimierung ohne Einschränkungen: Was wäre die beste Lösung, wenn nichts im Weg stünde? Center-of-Gravity-Analyse und Location-Kandidaten-Grid liefern das theoretische Kostenoptimum als Benchmark.
Einarbeiten von Restriktionen: Kapazitäten, Zulassungen, Kühlketten-Anforderungen. Bis zu vier Modelle parallel im Szenario-Manager — Konsolidierung, Expansion, Near-Shoring, Resilienz-Variante.
Konsolidierung, Handlungsempfehlung, Umsetzungs-Roadmap. Belastbare Basis für die Board-Entscheidung — und, falls gewünscht, Übergang in ein Standortdesign-Modell für die ausgewählten Lager.
Das Ergebnis ist nicht nur eine einmalige Netzwerk-Entscheidung, sondern ein lebendes Modell Ihres Supply-Chain-Netzwerks — jederzeit aktualisierbar, wenn sich Märkte, Portfolio oder regulatorische Rahmenbedingungen ändern.
Netzwerk-Entscheidungen betreffen viele Stakeholder — Einkauf, Vertrieb, Regulatory, Finance. Mit KI-Assistenz wird das Modell zum Gesprächspartner, nicht zum Experten-Tool.
„Was passiert mit den Transportkosten, wenn Standort Hannover geschlossen wird?" oder „Welche Produkte müssten zwingend in zwei Standorten redundant gelagert werden?" — Antworten direkt aus dem Digital Twin.
Die MCP-Architektur erlaubt KI-Modellen direkten Zugriff auf Netzwerk-Digital-Twin, Szenario-Daten und Optimierungs-Algorithmen — ohne manuelle Schnittstellenarbeit.
Pharma-Daten sind oft in mehreren Systemen verteilt — ERP, Zulassungsdatenbanken, Kühlketten-Monitoring. KI-generierte Mappings beschleunigen die Konsolidierung und finden Datenlücken frühzeitig.
Verbinden Sie jedes LLM — Claude, ChatGPT, Gemini oder Ihr eigenes — über den W2MO-MCP-Server. Sie wählen das Modell, Sie kontrollieren die Daten. Kein Vendor-Lock-in.
Werte aus vergleichbaren Pharma-Projekten der letzten Jahre. Die genaue Bandbreite hängt von Größe und Struktur des Netzwerks ab.
Logistikkosten im Gesamtnetzwerk durch optimierte Standorte und Zuordnungen.
Kunden innerhalb des zugesagten Service-Level-Fensters erreichbar.
Transport-Kilometer und damit verbundene CO₂-Emissionen.
parallel vergleichbar im Szenario-Manager — Kosten, Service, Resilienz, CO₂.
Bei einem jährlichen Transportbudget im mittleren zweistelligen Millionenbereich bedeuten selbst 10 % Optimierungspotenzial im Netzwerk einen Beitrag im einstelligen Millionenbereich pro Jahr — dauerhaft, nicht einmalig. Dazu kommen Effekte, die schwerer zu beziffern, aber oft wichtiger sind: höhere Service-Zuverlässigkeit, geringere Compliance-Risiken und bessere Resilienz gegen Disruptionen.
Die genannten Bandbreiten hängen stark von Größe und Struktur des bestehenden Netzwerks ab. Eine erste Einschätzung auf Basis grober Eckdaten ist in wenigen Tagen möglich.
Vom Netzwerk-Modell bis zum Standort-Design in einer Plattform — durchgehend, mit derselben Datenbasis.
Digital Twin des Netzwerks mit IST-Analyse und Szenario-Optimierung.
Taktische Planung von Mengenflüssen im optimierten Netzwerk.
Bis zu vier Netzwerk-Modelle parallel synchronisiert und vergleichbar.
Übergang vom Netzwerk zum konkreten Standort mit Volumen- und Flussdaten.
Fünf Themen, die in fast jedem Vorgespräch zur Sprache kommen.
Ja. Die Erfahrung zeigt: Datenlücken sind die Regel, nicht die Ausnahme. Die W2MO Smart-Data-Logik erkennt Lücken und Inkonsistenzen systematisch und schlägt plausible Korrekturen vor. Die Datenversorgung erfolgt meistens über CSV-Exporte — eine direkte Anbindung an SAP oder andere Systeme ist möglich, aber nicht Voraussetzung. Der Projektstart hängt also nicht an perfekten Daten — sondern daran, dass wir wissen, womit wir rechnen.
Regulatorische Vorgaben werden als Nebenbedingungen konfiguriert — welche SKUs dürfen an welchen Standorten gelagert werden, welche Temperaturklasse ist vorgeschrieben, welche Märkte dürfen aus welchem Standort beliefert werden. Das System selbst kennt keine regulatorischen Grundlagen; die Pflege dieser Regeln liegt bei Ihnen und Ihren Regulatory-Verantwortlichen. Einmal hinterlegt, rechnet das Modell dann nur noch Varianten, die diese Regeln einhalten — unzulässige Zuordnungen werden automatisch ausgeschlossen.
Ja. Die nicht-relationale Datenbankstruktur und parallelisierte Algorithmen von W2MO sind speziell für solche Volumina ausgelegt. Netzwerke mit hunderten von Millionen Auftragszeilen und großen Kundenstrukturen sind Standardfall, kein Grenzfall.
Ja — das ist sogar der Kerngedanke. Der Szenario-Manager synchronisiert bis zu vier Modelle parallel. Typischerweise vergleichen Kunden z. B. Status quo, eine Konsolidierungs-Variante, eine Expansions-Variante und eine Resilienz-Variante. Filter nach Produkt- oder Kundengruppen erlauben zusätzlich regionale oder kategoriespezifische Analysen.
Im Netzwerk-Modell definieren wir Standorte, Volumen und Anforderungen. Für ausgewählte Standorte können diese Daten in ein Standortdesign-Modell übernommen werden — Volumen, Ein- und Auslagerungen und Service-Anforderungen stehen als Ausgangspunkt zur Verfügung. Das geschieht nicht automatisch, sondern als eigenständiger nächster Projektschritt, den Sie bewusst anstoßen. Der Vorteil: Sie arbeiten durchgehend in einer Plattform — vom strategischen Netzwerk-Modell bis zum operativen Lagerlayout.
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