Welche Rolle spielt KI in der Lieferkette?

In letzter Zeit gewann diese Technologie an Beliebtheit, da weitere Fortschritte wie generative KI und Tools wie Chatbots, Roboter und KI-Assistenten den Wert verdeutlichen, den KI für die Risikominderung und die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette bietet. In der Zwischenzeit hat die COVID-19-Pandemie gezeigt, wie fragil globale Lieferketten sein können, und wie wichtig intelligente Tools sind, um Lieferzeiten zu verkürzen und Kosten zu senken.

Eine Schlüsselkomponente der KI ist maschinelles Lernen (ML), bei dem Systeme aus Daten lernen, anstatt sich auf vorprogrammierte Regeln zu verlassen. ML kann die Kundennachfrage prognostizieren, Muster erkennen, Marktvorhersagen treffen, Sprache und geschriebenen Text interpretieren und eine Vielzahl von Faktoren analysieren, die den Workflow einer Lieferkette optimieren können.  

Es ist zwar wichtig, KI zu nutzen, aber die Implementierung von KI erfordert eine sorgfältige Vorbereitung. Hersteller und Logistikdienstleister sollten ihre Lieferketten sorgfältig auf KI-Systeme vorbereiten und verstehen, dass eine Optimierung dieser Größenordnung Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen kann.

KI-gestützte Lieferketten-Systeme helfen Unternehmen, Routen zu optimieren, Workflows zu rationalisieren, die Beschaffung zu verbessern, Engpässe zu minimieren und Prozesse von Anfang bis Ende zu automatisieren.

Moderne Lieferketten sind komplex, besonders für Hersteller, die auf mehrere Partner angewiesen sind, um Waren pünktlich und organisiert zu versenden, um Störungen zu minimieren. Durch die Analyse großer Datenmengen aus der gesamten Lieferkette liefert KI umsetzbare Erkenntnisse, die die Effizienz steigern und die Kundenzufriedenheit verbessern.

KI findet praktische Anwendung in der Lieferkette, z. B. beim Forecasting, bei der Routenoptimierung für Fahrer, der Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs und der Senkung der Betriebskosten. Tools zur Routenoptimierung nutzen Daten von IoT (Internet der Dinge)-Geräten, Logistikdienstleistern und Lieferantennetzwerken, die entlang der gesamten Lieferkette bereitgestellt werden, um Logistiknetzwerke zu optimieren.  

KI kann auch verwendet werden, um Lagerbestände und Markttrends zu verfolgen. Eine besondere Fähigkeit liegt im Bestandsmanagement. KI kann die Transparenz der Lieferkette verbessern, die Dokumentation physischer Güter automatisieren und Daten intelligent eingeben, wenn Artikel den Besitzer wechseln.  

Ein aufkommender Trend im KI-Bereich ist die agentische KI, bei der jeder KI-Agent eine Abfrage in natürlicher Sprache durchführt und Daten analysiert, um relevante Antworten zu liefern. KI-Agenten können in verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt werden, beispielsweise in den Bereichen Beschaffung, Lieferkettenmanagement und Logistikplanung. Diese KI-Agenten können weit über Routineaufgaben hinausgehen und treffen stattdessen fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der internen und externen Datenquellen, die als Input dienen.  

Maßgeschneidertes Bestandsmanagement, Versandbereitschaft und Nachhaltigkeit tragen zusätzlich zum positiven Einfluss von KI auf die Lieferkette bei. Das Ergebnis sind unübertroffene Zeit- und Kosteneinsparungen sowie Echtzeit-Datenanalysen, um Stakeholder und Lieferkettenteams darüber zu informieren, wie sie ihre Lieferkettenabläufe am besten gestalten können. 

Die Zukunft der Lieferkette liegt in der KI-Technologie und einer allgemeinen Reduzierung manueller Eingriffe.  

KI versteht komplexe Verhaltensweisen und erlernt sich wiederholende Aufgaben wie die Bestandsverfolgung und erledigt sie schnell und präzise. KI-Lösungen senken die Gesamtbetriebskosten, indem sie Ineffizienzen aufdecken und Engpässe abmildern. Darüber hinaus werden einige KI-Tools verwendet, um die Leistung der Lieferanten zu analysieren und Preisvergleiche durchzuführen, um sicherzustellen, dass jeder ausgegebene Dollar zielgerichtet ist. KI leitet Unternehmen außerdem zu alternativen Lieferanten um und aktualisiert Lieferpläne schnell, mit wenig bis gar keinem menschlichen Eingriff.

KI nutzt historische und Echtzeitdaten, um Marktbedingungen zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus verhindern KI-Tools mögliche Unterbrechungen oder Fehlbestände aufgrund externer Faktoren, die außerhalb der Kontrolle der Lieferanten liegen, wie beispielsweise Wettervorhersagen. Zeitaufwändige manuelle Dateneingabe entfällt, stattdessen bietet KI durchgehende Transparenz. Diese KI-Tools können Nachfrageschwankungen analysieren und durch vorausschauende Wartung und Funktionen Überbestände verhindern.

Die KI-Technologie bietet Vorteile bei der Erkennung von Verhaltensweisen und Mustern. Auf dieser Basis können Hersteller und Lagerbetreiber Algorithmen trainieren, um kleine Fehler – wie z. B. Mitarbeiterfehler und Produktfehler – zu erkennen, lange bevor größere Fehler gemacht werden. Darüber hinaus kann KI zur Optimierung eines Enterprise-Resource-Planning (ERP)-Frameworks beitragen und direkt eingebettet werden. Dieser Ansatz unterstützt das Risikomanagement in der Lieferkette und verhindert Fehler, bevor sie auftreten.

KI-Agenten optimieren die Lagerhaltung, indem sie Lagerbestände überwachen, Ressourcen neu zuweisen und Anpassungen in allen Lagern optimieren. Sie reduzieren Lagerkosten, gewährleisten die Produktverfügbarkeit und minimieren manuelle Aktualisierungen – und sorgen so für reibungslose Abläufe zu optimalen Kosten.

Außerdem helfen sie Herstellern und Lieferkettenmanagern, das Interesse eines Kunden an einem Produkt zu messen und festzustellen, ob die Nachfrage eines Kunden steigt oder fällt, und sich entsprechend anzupassen. Sie können die Entscheidungsfindung eines Herstellers unterstützen und die Genauigkeit im Forecasting verbessern.

KI-Agenten verbessern die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Bestellabwicklung, indem sie den Versandstatus überprüfen, Kundenbestellungen aktualisieren und die Verfügbarkeit im Lager prüfen. Sie reduzieren manuelle Fehler, steigern die Produktivität der Auftragsbearbeitungsteams und verbessern die Kundenzufriedenheit durch zeitnahe und transparente Aktualisierungen. KI-Agenten können die Versandsysteme optimieren und den Bedarf an menschlicher Überwachung während des gesamten Prozesses minimieren. 

Durch den Einsatz der prädiktiven Analysen, die KI bietet, sind Unternehmen in der Lage, Lieferketten nachhaltiger und umweltfreundlicher zu gestalten. Hersteller können KI- und ML-Modelle nutzen, um Lkw-Ladungen zu optimieren, die effizientesten Lieferwege vorherzusagen und Produktabfälle auf dem Markt zu reduzieren.

Lieferkettenmanager sind immer bestrebt, ihre Abläufe besser zu verstehen. Mit KI-gestützten Simulationen sind sie in der Lage, nicht nur Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auch zu verstehen und Wege zur Verbesserung zu finden. KI kann anhand von digitalen Zwillingen potenzielle Störungen in der Lieferkette visualisieren und durch visuelle 2D-Modelle alle externen Prozesse darstellen, die zu unnötigen Ausfallzeiten führen könnten.

Die Implementierung von KI kann kompliziert sein, und Unternehmen sollten die Herausforderungen und Risiken der Einführung dieser neuen Technologie kennen.

Jedes Mal, wenn ein Unternehmen eine neue Technologie einführt, muss es die Personen schulen, die auf irgendeiner Ebene damit zu tun haben. Aufgrund dieser Notwendigkeit ist mit Ausfallzeiten zu rechnen. Daher ist es am besten, sich entsprechend vorzubereiten und zu planen, um Unterbrechungen zu begrenzen. Alle Fachkräfte in der Lieferkette sollten sich über mögliche Ausfallzeiten im Klaren sein und den Partnern gegenüber offen sagen, dass es zu solchen Ausfallzeiten kommen könnte.

Bei der Implementierung von KI fallen Kosten an. Neben den Kosten für die Software zur Ausführung des Systems sind auch die Kosten für maschinelle Lernmodelle zu berücksichtigen. Wenn das Unternehmen diese Option bevorzugt, sind einige Modelle bereits vorgefertigt oder können von Grund auf neu gebaut werden. In jedem Fall ist es wichtig, das Modell mit Ihren eigenen sauberen, historischen Daten zu trainieren, bevor Sie KI-Algorithmen einsetzen.

Die Arbeit hört nicht auf, wenn die KI implementiert wurde. Ein KI-System auf globaler Ebene ist komplex und verlangt von Lieferkettenplanern, dass sie ständig den Überblick über die Leistung der Tools behalten und bei Bedarf Feinabstimmungen vornehmen.

Bei der Integration von KI in Lieferketten gibt es drei allgemeine Risiken:

KI wird aus großen Datenmengen aufgebaut und generiert, die aus verschiedenen Quellen stammen. Aufgrund der Herkunft der Daten kann es zu Ungenauigkeiten und Verzerrungen kommen, die zur Verbreitung von Fehlinformationen führen. Aus diesem Grund benötigt KI eine menschliche Überprüfung, um sicherzustellen, dass die Daten fair, unvoreingenommen und erklärbar sind.

Menschliche Interaktion sollte die überlegene Lösung und der Mensch der wichtigste Experte für das Management und den Umgang mit Risiken in der Lieferkette sein. KI ist ein Tool. Sie kann keine Beziehungen aufbauen. Es besteht der Irrglaube, dass KI die menschliche Intelligenz ersetzen kann; in Wirklichkeit soll sie sie aber ergänzen. Und wenn die Technologie einmal ausfällt, müssen Menschen mit Fachwissen in der Lage sein, die Lieferkette am Laufen halten.

Die verstärkte Erfassung und Nutzung von Kundendaten für KI-Modelle erhöht auch die Risiken von Überwachung, Hacking und Cyberattacken. Unternehmen müssen die Privatsphäre und die Datenrechte der Verbraucher schützen und ihnen ausdrücklich zusichern, wie ihre Daten verwendet und geschützt werden.

Bevor ein Unternehmen eine KI-Lösung implementiert, muss es sein traditionelles Lieferkettenplanungs- und -managementsystem vorbereiten.

Finden Sie heraus, was in Ihrem Unternehmen funktioniert und was nicht. Machen Sie eine Bestandsaufnahme der Engpässe oder Bereiche, in denen ständig Probleme auftreten, um sicherzustellen, dass die KI-Technologie Ihnen den größtmöglichen Nutzen bringt.

Was Sie tun können:

• Identifizieren Sie Probleme innerhalb der gesamten Lieferkette.
• Bereinigen Sie Daten, um festzulegen, wie strukturierte und unstrukturierte Daten verwendet werden sollen.

Entscheiden Sie, welche Probleme Ihr Unternehmen zuerst angehen möchte und welche weniger notwendig sind. Es ist wahrscheinlich, dass es bei einer Lieferkette mehrere Probleme gibt, so dass es wichtig ist, Prioritäten zu setzen.

Was Sie tun können:

• Priorisieren Sie Probleme basierend auf den Anforderungen Ihrer Lieferkette.
• Nehmen Sie sich zuerst der schwierigeren, dringenderen Themen an und grenzen Sie dann zwischen mittlerer und geringerer Wichtigkeit ab.

Es gibt verschiedene Arten von Systemen, und welches ein Unternehmen auswählt, hängt von seinen Bedürfnissen und der von ihm entwickelten Roadmap ab. In diesem Fall könnte ein Unternehmen einen Berater oder Branchenexperten hinzuziehen, um sich beraten zu lassen.

Was Sie tun können:

• Gehen Sie die einzelnen Systemoptionen durch, um herauszufinden, welches am besten zu den Zielen Ihres Unternehmens passt.

• Erwägen Sie, sich professionelle Erkenntnisse von einem Branchenexperten zu holen.

Das Unternehmen muss mit der Implementierung der KI-Technologie beginnen. Der Systemintegrator wird wahrscheinlich mit dem internen IT-Team und dem Anbieter der KI-Lösung zusammenarbeiten, um die Dinge zum Laufen zu bringen.

Was Sie tun können:

• Bereiten Sie ein Team auf die KI-Technologie vor und schulen Sie es.

• Bereiten Sie sich auf Rückschläge oder Fehler vor, die dabei auftreten können.

KI-Technologie kann eine große Veränderung sein, die Training, Geduld und einen Plan erfordert. Ihre Mitarbeiter müssen lernen, wie sie ihre Arbeit erledigen sollen, und eine offene Kommunikation ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Implementierung von KI-Technologie.

Was Sie tun können:

• Erstellen Sie einen Plan für die Kommunikation mit allen Mitarbeitern, bevor die Implementierung beginnt.

• Berücksichtigen Sie die Ausfallzeiten, die für die Schulung der Mitarbeiter erforderlich sind, und erstellen Sie einen Zeitplan.

Die KI-Technologie ändert sich ständig, verbessert sich und passt sich an. Die Teams, die für die Verwaltung der Technologie verantwortlich sind, müssen testen und verfolgen, was bei Anpassungen passiert, damit regelmäßig Verbesserungen vorgenommen werden können.

Was Sie tun können:

• Testen Sie die KI-Lösung regelmäßig und beheben Sie Fehler in ihren Funktionen.

• Stellen Sie sicher, dass es eine organisierte Methode zur Nachverfolgung von Tests gibt.