NVIDIA konstruiert die KI-Zukunft mit einer beschleunigten Supply Chain

„Es gehört zu unserer Kultur, dass wir Herausforderungen lieben“, so Ye Zhao, Senior Director of Business Process Operations bei NVIDIA. „Jensen Huang, unser CEO, sagt, dass wir am liebsten schwierige Probleme lösen.“ Als führender Anbieter von Produkten und Plattformen für beschleunigtes Computing - das „Gehirn“ von KI - gelang NVIDIA der Durchbruch zu einer Multi-Billionen-Dollar schweren Marktkapitalisierung durch eine gewisse Freude am Lösen von Problemen.

Das wachsende Geschäft von NVIDIA erfordert eine skalierbare Lösung zur Verwaltung seiner zunehmend komplexen Supply Chain. Die Transformation vom Chiphersteller zum umfassenden Plattformanbieter stellten das Unternehmen in drei zentralen Bereichen vor Herausforderungen:

• Erweiterung des Angebots: NVIDIA liefert heute ein vollständiges Stack für beschleunigtes Computing, einschließlich Chips, Systemen, Software, Services und Rechenzentren.
• Komplexe Vertriebswege: Da das Unternehmen direkt und durch Partner verkaufte und sowohl Produkte als auch Services anbot, ließen sich Nachfragesignale nur  schlecht interpretieren.
• Massives Wachstum: Die Übernahme von Mellanox im Jahr 2019 verdreifachte die Zahl der aktiven SKUs von NVIDIA und verlangsamte die traditionellen Planungsprozesse dadurch weiter.

Die Bedarfsplanungsorganisation von NVIDIA blieb während dieser Transformation schlank.  „In den vergangenen Jahren ist unsere Bedarfsplanungsorganisation um ca. 20 % gewachsen, während der Umsatz von NVIDIA um 550 % zunahm“, so Zhao. „Daher verlassen wir uns stark auf Effizienz und Automatisierung.“

„Die Komplexität unseres Unternehmens ist exponentiell gestiegen. Erst waren wir ein Chiphersteller und jetzt sind wir ein umfassender Plattformanbieter, einschließlich Hardware, Software und Services“, erklärt Angela Ying, Vice President of Business Operations bei NVIDIA. „Um dieser Steigerung gerecht zu werden, brauchten wir ein neues Maß an Planung und Koordination für unsere Bedarfs-, Angebots- und Unternehmensstrategie. Unser Erfolg beruht auf unserer Fähigkeit, schnell und effizient zu reagieren.“

Anaplan ist eine der KI-gestützten Lösungen, die NVIDIA nutzt, um eine skalierbare, agile Angebots- und Bedarfsplanung in Echtzeit zu ermöglichen.

Eine neue Ära der Supply Chain Excellence

Seit der Einführung im Jahr 2020 hat sich Anaplan bei NVIDIA zu einer integrierten Sammlung von rund 20 Modellen entwickelt, die die Angebots-, Bedarfs- und Kapazitätsplanung auf Chip-, Substrat-, Komponenten- und Platinen-Ebene unterstützen. Die Anaplan-Modelle generieren entscheidende Daten, anhand derer weitreichende Pläne als Teil eines integrierten Unternehmensplanungsprozesses erstellt werden.

Wichtige Modelle in der NVIDIA-Umgebung zeigen die Verbesserungen hinsichtlich Effizienz und Automatisierungsgrad, die mit Anaplan erzielt wurden:

• Ursprungsland: Dieses Anaplan-Modell hilft der Bedarfsplanung, ein facettenreiches Puzzle um die Frage „Wo fertigen wir?“ zu lösen. Die Zahl der Variablen ist groß: Aufgrund von Regulierungen können manche Kundinnen und Kunden nur Produkte kaufen, die in bestimmten Ländern hergestellt wurden (Einschlussregeln). Andere können Produkte nicht kaufen, die in bestimmten Ländern hergestellt wurden (Ausschlussregeln). Zusätzlich zu diesen „strengen“ Regeln gibt es „sanfte“ Regeln, zu denen Preisfaktoren wie Zölle gehören. Über das „Ursprungsland“ empfehlen Bedarfsplanungsteams, wo und zu welchem Prozentsatz Produkte hergestellt werden sollten, um maximale Verfügbarkeit und Kosteneffizienz zu erzielen.
• Pack-Out-Allokation:  Dieses Anaplan-Modell vergleicht den weitgehend uneingeschränkten „Request-to-Build“-Plan von NVIDIA mit dem Bestand an halbfertigen Waren („Six-Star-Supply“ genannt), um ein eingeschränktes Signal für den Fertigungsbedarf zu erhalten. Dieses eingeschränkte Signal befähigt die Bedarfs- und Betriebsteams dazu, präzise Prioritäten festzulegen für den Fall, dass Engpässe auftreten. Das Modell der Pack-Out-Allokation ersetzte einen Prozess, der bei Weitem nicht optimal funktionierte, selbst als das Produktangebot von NVIDIA noch kleiner und einfacher war. „In der heutigen Welt und bei unserer Größenordnung könnten wir diesen Prozess niemals manuell ausführen“, so Zhao.
• Sales-Set-Planung: Dieses Anaplan-Modell unterstützt alle Rechenzentrumslösungen von NVIDIA – GPUs, Schalter, Kabel und weitere Komponenten. Da ein einziges fehlendes Kabel ein gesamtes Rechenzentrumsprojekt aufhalten kann, ist es entscheidend, die Nachfrage nach Verkaufseinheiten im Set gegenüber Einzelverkäufen berechnen und so die Produktion entsprechend priorisieren zu können, für weniger Verzögerungen und mehr fertiggestellte Projekte.
• Nachfragesegmentierung: Dieses Anaplan-Modell unterteilt die Nachfrage in Produkte, die prognostiziert, im Rückstand oder zugeteilt sind. Die Nachfragesegmentierung dauerte zwei bis drei Stunden - bis das Bedarfsplanungsteam im Rahmen eines Pilotprojekts cuOpt, das GPU-beschleunigte Lösungstool von NVIDIA, ausprobierte und es schaffte, den Zeitaufwand auf weniger als 15 Minuten zu reduzieren. „Das ist ein bahnbrechender Erfolg für uns“, berichtet Zhao.

Dank der Abbildung unseres Produktionsplanungsprozesses auf der Anaplan-Plattform können wir bei NVIDIA in wichtigen Produktionsmeetings nun eine leistungsstarke Szenariomodellierung nutzen. „Wenn ein Planer den anderen bittet, eine bestimmte Zahl zu ändern, sehen sie die Auswirkungen in Echtzeit. In anderen Tools muss man zuerst speichern und aktualisieren, bevor man Änderungen sieht“, so Zhao. „Sie können sich vorstellen, wie förderlich sich das auf die Zusammenarbeit im Team auswirkt. Es klingt sehr einfach, macht aber einen riesigen Unterschied.“

Innovation und Zusammenarbeit fördern

Seit der Planungsprozess auf der Anaplan-Plattform ausgeführt wird, stehen dem Planungsteam von NVIDIA alle Tools zur Verfügung, die es braucht, um Innovation zu fördern. Echtzeitkollaboration und Szenariomodellierung haben die Effizienz des Teams erhöht, während die Integration von KI immer neue Möglichkeiten schafft.

Laut Zhao profitieren die neu entwickelten Prozesse bei NVIDIA vom Feedback der Nutzer. „Ich bin der festen Überzeugung, dass Technologie der User Journey dienen sollte - und der Maßstab für die Effektivität eines Systems ist das Nutzungserlebnis am Ende“, sagt sie. „Wenn man den Workflow eines Teams versteht und verfolgt, sind die Benutzerinnen und Benutzer eher bereit, Änderungen anzunehmen, und die Akzeptanz ist größer, weil der Prozess ihnen vertraut ist.“

Zum Erfolg tragen auch erfahrene Anaplan-Superuser und ein zentralisiertes Anaplan Center of Excellence in der IT bei. Die Superuser, die im Bedarfsplanungsteam arbeiten und seine Prozesse genau verstehen, jedoch keine täglichen Planungsaufgaben haben, erstellen neue Modelle in Zusammenarbeit mit ihren Kolleginnen und Kollegen aus der Planung. „Die Leute aus der Planung haben sehr viel Arbeit, weshalb es für sie schwierig ist, Projekte am Laufen zu halten, besonders am Quartalsende“, erklärt Ying. „Daher gibt es nun eine Gruppe innerhalb des Bedarfsplanungsteams, die sich darauf konzentrieren kann, die Projekte voranzubringen.“