Schnellere Auftragserfüllung mit Agentic AI
Nutzen Sie Agentic AI, um komplexe Entscheidungen zur Auftragserfüllung zu automatisieren, die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Anpassungsfähigkeit entlang der gesamten Lieferkette zu verbessern.
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Überblick
Die KI-gestützte Lösung zur Auftragserfüllung von IBM nutzt Agentic AI, um Kundenaufträge, die nicht über Standardprozesse verarbeitet werden können – in der Regel aufgrund mangelnder Bestandsverfügbarkeit –, intelligent abzuwickeln. Wenn ein Kundenauftrag nicht bestätigt werden kann, wertet der KI-gestützte Agent für die Kundenauftragserfüllung Daten aus SAP- und Fremdsystemen aus, um die beste alternative Strategie zu ermitteln. Dabei berücksichtigt der Agent wichtige Datenpunkte wie die Verfügbarkeit von Bestand in anderen Werken, Kundenpräferenzen und historisches Verhalten, um Maßnahmen wie die Umverteilung von Bestand, den Austausch von Artikeln oder Teillieferungen vorzuschlagen.
Der Agent ist so konzipiert, dass er komplexe Erfüllungsszenarien durchspielt, autonom Maßnahmen ergreift und aus menschlichem Feedback lernt, um die Genauigkeit seiner Entscheidungen kontinuierlich zu verbessern. Sobald eine Strategie ausgewählt wurde, kann der Agent die erforderlichen Schritte einleiten, beispielsweise einen Umlagerungsauftrag auslösen.
Traditionell erfolgt dieser Prozess manuell, weshalb Analysten viel Zeit mit der Überprüfung von Daten verbringen müssen, was zu inkonsistenten Entscheidungen führen kann. Durch die Automatisierung dieses Prozesses verbessert der KI-Agent die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Transparenz. Die Agentic-AI-Lösung wurde entwickelt, um ein Gleichgewicht zwischen betrieblicher Effizienz und Kundenzufriedenheit herzustellen. Dabei werden kundenspezifische Erkenntnisse genutzt, um das Risiko von Unzufriedenheit zu minimieren und gleichzeitig wichtige Leistungsindikatoren wie pünktliche und vollständige Lieferungen zu unterstützen.
Vorteile
- Schnellere Wertschöpfung: Beschleunigt Entscheidungen bei der Auftragserfüllung durch die Automatisierung komplexer Auftragsanalysen und Strategieauswahl
- Höhere betriebliche Effizienz: Steigert die betriebliche Effizienz durch Reduzierung des manuellen Arbeitsaufwands und der Entscheidungszeit
- Skalierbarkeit: Passt das Agentic-AI-Modell problemlos an andere Logistik- und Lieferketten-Workflows an
- Transparenz: Bietet mehr Transparenz bei datengestützten Entscheidungen, wobei die Entscheidungen der Agenten klar nachvollziehbar sind
Geschäftlicher Nutzen
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