TAUSENDE TONNEN TEXTILMÜLL VERHINDERT – REDESIGN VON H&M's LIEFERKETTEChallenge
Wie kann H&M nur das produzieren, was tatsächlich gebraucht wird – sodass Kund:innen verlässlich ihre Größe finden, ohne dass Überproduktion und Lagerüberschüsse entstehen?
Kontext
Die Modebranche steht seit Jahren vor einem großen Problem: In den Lagern stapeln sich unverkaufte Kleidungsstücke, während Kund:innen in den Läden oft nicht die richtige Größe oder das gewünschte Modell finden. Auch H&M hatte mit diesem Widerspruch zu kämpfen. Denn die bisherigen Lieferketten waren auf lange Sicht geplant und konnten schwer vorhersagen, was wirklich gebraucht wird. Das führte dazu, dass manche Artikel zu viel produziert wurden – und andere nicht genug.
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Herangehensweise
Der entscheidende Durchbruch kam, als wir gemeinsam mit dem H&M Group Design Studio die Lieferkette radikal anders betrachtet haben: nicht als abstraktes System, sondern als Kette aus Menschen. Wir haben mit allen Beteiligten gesprochen – von der Baumwollbäuerin über den Produzenten bis hin zum Team in der Produktentwicklung. Erst durch diese vielfältigen Perspektiven wurde klar, wie viele Zielkonflikte, Missverständnisse und blinde Flecken im Prozess lagen.
Wir erkannten: Wenn wir die Kommunikation zwischen bisher isolierten Bereichen erleichtern und alltägliche, manuelle Aufgaben automatisieren, können wir intelligentere und häufigere Einkaufszyklen einführen. Das versetzt die Organisation in die Lage, wöchentlich auf Marktveränderungen zu reagieren – statt nur alle drei Monate.
Deshalb haben wir die Lieferkette für Artikel mit stabiler Nachfrage neu gedacht und auf häufigere Einkaufszyklen ausgerichtet. In einem Pilotprojekt testeten wir diesen Ansatz anhand von zwei ausgewählten Produkten – zunächst in Form von Prototypen. Bevor ein einziger Algorithmus entwickelt wurde, haben wir seine Logik manuell simuliert: In Excel-Tabellen, mit echten Bestelldaten und gemeinsam mit einem interdisziplinären Team. Erst danach entwickelten wir das MVP der Softwarelösung, die die gesamte manuelle Arbeit aus dem Pilot ersetzt und als Grundlage für den späteren Rollout dient – mit dem Potenzial, künftig bis zu 25 % des gesamten H&M-Bestands zu steuern.
Learnings
Nachhaltiger Wandel beginnt mit dem Blick auf echte Bedürfnisse
Silos behindern Innovation, Dialog ermöglicht sie
Nutzerzentrierung ist kein einmaliger Schritt – sondern eine Haltung über alle Phasen hinweg
Auch große Organisationen können agil lernen – wenn der Scope eng definiert und offene Kollaboration möglich sind