Supply Chain Data Science ist 2026 eine der lohnendsten und einflussreichsten Domänen für Data Scientists. Nach zehn Jahren Erfahrung in der Branche und jahrelanger Beratung von Logistikunternehmen ist der Autor, Samir Saci, überzeugt: Die Lieferkette bietet einzigartige Herausforderungen, tiefgreifende mathematische Probleme und messbare Wirkung. Viele Data Scientists fragen sich, ob sie in diese Richtung wechseln sollen – und die Antwort lautet: Ja, vor allem, wenn sie praxisnahe, wertvolle Arbeit suchen. Die Branche ist reif für datenbasierte Entscheidungen, doch viele Unternehmen stehen noch am Anfang ihrer Analyse-Ära. Oft fehlt nicht nur die Technologie, sondern auch die Sichtbarkeit: So berichtet Saci von einem Logistikleiter, der nicht wusste, wie viele Paletten in den größten Verteilzentren lagen. Dieser Mangel an Transparenz ist der Ausgangspunkt vieler Projekte. Mit einfachen Visualisierungen wie Heatmaps oder Sankey-Diagrammen kann man bereits tiefgreifende Erkenntnisse gewinnen – beispielsweise, dass ein Engpass in der Warenlagerung durch ungleichmäßige Verteilung von High-Volume-Produkten entsteht. Solche Erkenntnisse, die auf explorativer Datenanalyse (Descriptive Analytics) basieren, schaffen sofortigen Nutzen und bauen Vertrauen zwischen Data Science und Operations auf. Doch der Weg geht weiter. Mit diagnostischer Analytik – unterstützt durch Methoden wie Lean Six Sigma – kann man Ursachen von Prozessstörungen systematisch identifizieren. Ein Beispiel: Ein Transportmanager vermutete, dass Fahrer die nördliche Route vermeiden. Statistische Tests (Chi-Quadrat, Kreuzvalidierung) zeigten jedoch, dass die Zuordnung zu den Hubs zufällig war. So wurde eine falsche Annahme korrigiert, und die Suche nach der wahren Ursache – etwa in der Planung oder Infrastruktur – konnte beginnen. Diese Disziplin erfordert rigorose, datenbasierte Argumentation und ist ideal für Data Scientists, die kritisch denken und Prozesse verbessern wollen. Der nächste Schritt ist präskriptive Analytik: Optimierung. Hier geht es um die Lösung komplexer mathematischer Modelle, beispielsweise bei der Supply Chain Network Design-Entscheidung. Mit Tools wie PuLP in Python kann man z. B. festlegen, wo Fabriken gebaut werden sollen, um Kosten und CO₂-Emissionen zu minimieren. Doch die Herausforderung liegt nicht nur im Code: Die Zielsetzung muss realistisch sein. Ein Fall aus der Modebranche zeigte, dass eine Kostenminimierung auf globaler Ebene zu höheren Kosten für Produkte in Ländern mit niedrigerem Einkommen führen konnte – was wirtschaftlich und ethisch unvertretbar war. Hier zeigt sich der Wert des Data Scientists: Er verbindet mathematische Lösungen mit operativer Realität und Geschäftslogik. Um erfolgreich zu sein, braucht man nicht nur Datenanalyse-Kenntnisse, sondern auch ein Grundverständnis von Lager, Transport, Planung und Finanzen. Saci empfiehlt kurze Erklärvideos (5 Minuten) aus seiner YouTube-Serie „Supply Science“, die die Grundlagen der Logistik vermitteln. Zusätzlich bietet er Fallstudien mit Quellcode (GitHub) und Anleitungen zur Produktisierung – etwa mit Streamlit, um Anwendungen für die Praxis nutzbar zu machen. Sein Buch The Supply Chain Science von Wallace J. Hopp ist eine empfohlene Lektüre für mathematisch Interessierte. Bewertung & Hintergrund: Industrieexperten sehen in der Supply Chain Data Science eine der stärksten Wachstumssphären für Data Scientists, da Unternehmen zunehmend auf Resilienz, Nachhaltigkeit und Effizienz setzen. Laut Gartner wird 2026 der Bedarf an Fachkräften mit operativer und datenwissenschaftlicher Kompetenz in der Logistik um 30 % steigen. Saci, der als Logigreen Consulting Beratung anbietet, positioniert sich als Pionier in der Branche, der nicht nur Algorithmen, sondern auch Prozessveränderung fördert. Sein Ansatz – Kombination aus Technik, Praxiserfahrung und Benutzerfreundlichkeit – ist ein Vorbild für zukunftsorientierte Data Science-Arbeit. Für motivierte Analysten, die nicht nur im Labor, sondern in der realen Welt Wirkung erzielen wollen, ist die Supply Chain die ideale Domäne.