Was bedeutet KI in der Lieferkette?

In letzter Zeit hat die Technologie an Popularität gewonnen, da weitere Fortschritte wie generative KI und Tools wie Chatbots gezeigt haben, wie nützlich diese Systeme für das Lieferkettenmanagement sein können. Unterdessen hat die COVID-19-Pandemie gezeigt, wie fragil globale Lieferketten sein können und warum bessere Managementinstrumente erforderlich sind.

Ein Teilbereich der KI ist das maschinelle Lernen (ML). Dabei handelt es sich um den Prozess, bei dem ein System Datensätze aufnimmt und daraus Lernprozesse erstellt, im Gegensatz zur Programmierung mit integrierten Anweisungen. ML kann weit über das hinausgehen, was eine herkömmliche Software leisten kann. Sie 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. Sie ist vielseitiger einsetzbar als je zuvor.

Zwar ist es wichtig, KI zu akzeptieren, doch ist es auch zwingend erforderlich, alle Vorteile und Herausforderungen zu verstehen, die sie mit sich bringen kann, bevor man ein neues System in eine Lieferkette einführt. 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 Lieferkettensysteme helfen Unternehmen dabei, Routen zu optimieren , Arbeitsabläufe zu rationalisieren, die Beschaffung zu verbessern, Engpässe zu minimieren und Aufgaben durchgängig zu automatisieren.

Eine Lieferkette kann kompliziert werden, insbesondere für Warenhersteller, die sich häufig darauf verlassen, dass ihre Partner ihre Waren rechtzeitig und organisiert versenden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen ohne KI kann KI durch die Fähigkeit, Muster und Beziehungen zu erkennen, alle Teile einer Lieferkette im Gleichgewicht halten. Diese Muster können bei der Optimierung von Logistiknetzwerken vom Lager über die Frachtführer bis hin zu den Vertriebszentren helfen.

Moderne Lieferketten sind umfangreich und erfordern gründliche Überwachung, um unnötige Störungen zu vermeiden. KI-Systeme können beim Forecasting helfen, z. B. bei der Bedarfsplanung oder bei der Vorhersage von Produktions- und Lagerkapazitäten auf der Grundlage der Kundennachfrage. Mancherorts wird KI verwendet, um Erkenntnisse aus einem breiteren Datensatz zu gewinnen, der aus Geräten des Internets der Dinge (IoT) stammt, die in der gesamten Lieferkette eingesetzt werden.

KI kann im Rahmen der Lieferkette auch zur Überwachung von Lagerbeständen und zum Verfolgen von Markttrends eingesetzt werden. Im Bestandsmanagement kann KI die Transparenz der Lieferkette verbessern, die Dokumentation physischer Güter automatisieren und Daten intelligent eingeben, wenn Artikel den Besitzer wechseln.

Sie kann dem Hersteller mehr Transparenz gewähren und wertvolle Daten für alle Stakeholder der Lieferkette liefern. Die Verbesserung der Lieferkettentransparenz durch KI bietet unübertroffene Zeit- und Kosteneinsparungen. Außerdem hilft dies den Unternehmen, Ethik- und Nachhaltigkeitsstandards einzuhalten, was in der Vergangenheit zeitaufwändig und teuer war.

Eine KI-gestützte Lieferkette bietet viele potenzielle Vorteile für den Aufbau von Resilienz und einer stärkeren Basis für Hersteller.

KI kann komplexe Verhaltensweisen erlernen und verstehen und sich wiederholende Aufgaben, wie die Überwachung des Bestands, erlernen und diese schnell und präzise erledigen. KI-Lösungen können die Gesamtbetriebskosten senken, indem sie Ineffizienzen aufdecken und Engpässe abmildern.

KI verwendet historische und Echtzeitdaten, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, häufig mit Antworten im Gesprächsformat. Sie verarbeitet die Daten und kann die Ursache eines Problems sofort analysieren und eine Lösung vorschlagen.

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 Rationalisierung eines ERP-Frameworks beitragen und direkt eingebettet werden.

Wie bereits erwähnt, kann KI durch die umfangreiche Nutzung von Bestandsinformationen bei der Bedarfsprognose helfen. Sie kann Herstellern und Lieferkettenmanagern dabei helfen, das Interesse eines Kunden an einem Produkt zu messen und festzustellen, ob die Nachfrage eines Kunden steigt oder fällt, und sich entsprechend anzupassen. Sie kann den Entscheidungsprozess eines Herstellers unterstützen und die Genauigkeit des Forecastings verbessern.

KI, insbesondere ML-Modelle, trägt dazu bei, Lager effizienter zu gestalten, da sie in der Lage ist, die Menge der eingehenden Materialien zu bewerten und das Serviceniveau zu verbessern. Das KI-System kann auch optimale Routen für Maschinen und Arbeiter planen und damit ein Kraftpaket für die Lagerverwaltung sein.

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 externe 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 Schulungen 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. Einige Modelle sind bereits vorgefertigt oder können von Grund auf neu entwickelt werden, wenn das Unternehmen diese Option bevorzugt. In jedem Fall ist es wichtig, das Modell mit Ihren eigenen sauberen, historischen Daten zu trainieren, bevor Sie KI-Algorithmen einsetzen.

Nach der Implementierung der KI hört die Arbeit jedoch nicht auf. 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 altes Lieferkettenplanungs- und -verwaltungssystem vorbereiten.