KI im Supply Chain Management – Überblick

Unternehmen setzen zunehmend auf KI, um den Warenfluss entlang der gesamten Lieferkette zu optimieren – von der Rohstoffbeschaffung über die Fertigung bis hin zur Auslieferung – und dadurch die Effizienz ihrer Abläufe zu steigern. Lieferketten sind komplex, und ihre Verwaltung erfordert viel Zeit und Aufwand von verschiedenen Teams innerhalb eines Unternehmens, einschließlich Beschaffung, Qualitätssicherung und Fertigung. Dank der zunehmenden Verfügbarkeit KI-gestützter Lösungen im Supply Chain Management haben Unternehmen jeder Größe heutzutage jedoch Zugang zu transformativen Tools, mit denen Sie ihre Prozesse verbessern und tiefere Einblicke in ihre Lieferkettendaten gewinnen können.

Anwendungsfälle für KI im Supply Chain Management

Unternehmen nutzen KI im Supply Chain Management auf unterschiedliche Weise. Hier einige Beispiele:

• Automatisierung und Überwachung der vielen einzelnen Aufgaben und Kommunikationsschritte, die erforderlich sind, um Ressourcen zwischen den verschiedenen Gliedern der Lieferkette zu bewegen. Digitale Assistenten oder KI-Copiloten können beispielsweise die routinemäßige Kommunikation vereinfachen, indem sie automatisch auf Lieferantenanfragen antworten, Bestellungen bestätigen und den Lieferstatus aktualisieren. So wird die Kommunikation verbessert und Verzögerungen werden reduziert.
• Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen für die Analyse großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen in Echtzeit – mit dem Ziel, Muster und Abweichungen zu erkennen, die auf mögliche Verzögerungen oder Engpässe hindeuten könnten
• Optimierung der Abläufe in der Lieferkette durch automatisierte Auftragserstellung und ‑verwaltung, Überwachung des Versandfortschritts, Benachrichtigung relevanter Beteiligter, wenn Probleme auftreten, sowie dynamische Anpassung der Lagerbestände

Wie wird KI im Supply Chain Management eingesetzt?

Im Supply Chain Management kommen verschiedenste KI-Technologien zum Einsatz, wie z. B. Prozessautomatisierung, Optimierungsalgorithmen, datengestützte Modelle für maschinelles Lernen und generative KI. Während einige KI-Anwendungen mit umfangreichen Datensätzen aus unterschiedlichen Phasen der Lieferkette trainiert werden, arbeiten andere mit vordefinierten Regeln oder mathematischen Modellen. Nach ihrer Implementierung sind diese Systeme in der Lage, Muster zu erkennen, Prozesse zu optimieren und wertvolle Erkenntnisse für eine fundierte Entscheidungsfindung zu liefern.

Bevor wir auf konkrete Ansätze und Anwendungsbeispiele von KI im Supply Chain Management eingehen, lohnt sich ein kurzer Blick auf die verschiedenen Datenarten, mit denen KI-Systeme in diesem Bereich typischerweise arbeiten:

• Bestandsdaten: Echtzeitbestände, Meldebestände und Lagerlokation
• Daten zur Lieferantenleistung: Informationen zur Lieferantenzuverlässigkeit, Lieferzeiten und Qualitätsprobleme
• Logistik- und Transportdaten: Versandwege, Kraftstoffverbrauch, Lieferzeiten und Transportkosten
• Daten zum Kundenbedarf: Kundenbestellungen, Retouren, Präferenzen und saisonale Trends
• Wetter- und Verkehrsdaten: externe Daten wie Wetterbedingungen und Verkehrsmuster
• Produktions- und Maschinendaten: Produktivzeit, Wartungspläne und Anlagenleistung
• Daten zu Lieferantenkosten: Kosten für Rohstoffe, Versand und Arbeit
• IoT-Sensordaten: Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Anlagenstatus von IoT-Geräten (Internet of Things) in Lagern, LKW und Fabriken
• Markt- und Wirtschaftsdaten: makroökonomische Indikatoren wie Rohstoffpreise und Markttrends
• Daten zu Vorschriften und Compliance: Informationen zu Handelsvorschriften, Einhaltung von Umweltschutzbestimmungen und Sicherheitsstandards

Die Vielfalt und Menge dieser Daten können überwältigend sein, doch viele Unternehmen analysieren ihre Daten mithilfe spezialisierter KI-Lösungen. So gewinnen sie einen deutlich umfassenderen und ganzheitlicheren Einblick in ihre Lieferkettenprozesse, als es mit nicht KI-gestützten Systemen möglich (oder wirtschaftlich sinnvoll) wäre.

Beispiele für KI im Supply Chain Management

Mehr Effizienz im Bergbau

KI wird in den frühen Phasen der Lieferkette im Bergbau verwendet, um die Effizienz und Zuverlässigkeit zu steigern. Durch die Auswertung von Sensordaten an geschäftskritischen Maschinen wie Transportfahrzeugen oder Bohrern kann KI anhand historischer Daten potenzielle Ausfälle vorhersagen. So können Wartungsteams rechtzeitig eingreifen, bevor es zum Stillstand kommt. Zugleich ermöglicht KI die Optimierung autonomer Transportsysteme in Echtzeit, sodass LKW stets die effizientesten Routen wählen und der Kraftstoffverbrauch sinkt.

Optimierung der Lagerverwaltung

Unternehmen können ihre Effizienz in der Lagerbestandsführung mit KI deutlich steigern. Durch die Analyse umfangreicher Daten zu Bestellungen, Beständen und Produktbewegungen können KI-Systeme den Bedarf präzise vorhersagen und optimale Lagerbestände sicherstellen. Darüber hinaus liefern KI-gestützte Erkenntnisse wertvolle Impulse zur Neustrukturierung von Lagern, um Flächen besser zu nutzen, Bereitstellungszeiten zu verkürzen und so die Auftragserfüllung zu beschleunigen und insgesamt die operative Effizienz zu steigern.

Rationalisierung der Logistik

Logistikunternehmen setzen zunehmend auf KI-gestützte Systeme, um ihre Lieferrouten zu optimieren. Dabei werden Daten wie Paketinformationen, Lieferorte, Verkehrsmuster und Wetterbedingungen analysiert, um die effizienteste Route in Echtzeit zu ermitteln. Mit dieser Technologie können Unternehmen die jährliche Fahrleistung erheblich reduzieren, den Kraftstoffverbrauch und die Betriebskosten senken und gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Planbarkeit von Lieferzeiten verbessern.

Zehn Vorteile von KI im Supply Chain Management

Die Implementierung von KI-Technologien im Supply Chain Management bringt zahlreiche Vorteile mit sich, sodass Unternehmen ihre operative Effizienz steigern, Kosten senken und die Gesamtleistung erhöhen können. Gleichzeitig wirkt sich der Einsatz von KI auch positiv auf das Risikomanagement, die Compliance und weitere Bereiche aus, die häufig nicht direkt mit der Lieferkette in Verbindung gebracht werden, aber einen entscheidenden Einfluss auf das Betriebsergebnis und die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens haben können.

Die Implementierung von KI-Technologien im Supply Chain Management bietet folgende Vorteile:

1. Mehr Effizienz: Indem wiederkehrende Routineaufgaben automatisiert werden, sinkt der Zeit- und Personalaufwand im Supply Chain Management. Dadurch können sich die Mitarbeitenden verstärkt auf strategische Aufgaben konzentrieren.
2. Höhere Anlagenzuverlässigkeit: Lösungen für die vorausschauende Wartung benachrichtigen Teams, wenn Maschinen gewartet werden müssen, und können bei Bedarf sogar Produktionspläne dynamisch anpassen. So lassen sich ungeplante Ausfallzeiten vermeiden und ein reibungsloser Betrieb sicherstellen.
3. Intelligente Entscheidungen: Mithilfe von Echtzeiteinblicken und vorausschauenden Analysen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und so schnell und zielgerichtet auf Marktveränderungen oder globale Ereignisse reagieren.
4. Höhere Genauigkeit: Die Automatisierung fehleranfälliger manueller Eingaben und die Bereitstellung tieferer Einblicke zur Unterstützung von präziseren Bedarfsprognosen sind nur zwei von vielen Möglichkeiten, wie KI verwendet werden kann, um Fehler zu vermeiden und die Qualität menschlicher Entscheidungen zu verbessern.
5. Effizienz von Anlagen und Personal: Mit Technologien wie digitalen Zwillingen lassen sich Anlagenlayouts als virtuelle 3D-Modelle optimieren. Zudem unterstützt generative KI im Supply Chain Management, z. B. in Form von Copiloten, Mitarbeitende dabei, benötigte Ressourcen schneller zu finden.
6. Lieferantenmanagement: KI hilft dabei, Kennzahlen zur Lieferantenleistung zu analysieren und Preise zu vergleichen, und gibt Empfehlungen zur Lieferantenauswahl. So können sich Unternehmen nicht nur bessere Konditionen sichern, sondern auch Beschaffungsprozesse straffen, was spürbare Zeit- und Kostenvorteile mit sich bringt.
7. Risikomanagement: Durch die Vorhersage und Identifizierung potenzieller Risiken, wie z. B. von Lieferantenausfällen oder Marktschwankungen, können Unternehmen Notfallpläne definieren und ihre Lieferkettenresilienz fördern.
8. Skalierbarkeit: Cloudbasierte KI-Computing-Services lassen sich flexibel nach Bedarf skalieren. Dadurch können Unternehmen auch große Datenmengen und komplexe Supply-Chain-Netzwerke effizient steuern.
9. Einhaltung von Nachhaltigkeitsvorschriften: Die Überwachung von Umweltauswirkungen ihrer Lieferkette sowie Maßnahmen zu deren Verringerung helfen Unternehmen dabei, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, gesetzliche Vorschriften einzuhalten und gesellschaftliche Verantwortung zu übernehmen.
10. Durchgängige Transparenz: KI-gestützte Nachverfolgung und Transparenz entlang der gesamten Lieferkette ermöglicht es, Verzögerungen und Engpässe frühzeitig zu erkennen. So können Unternehmen rechtzeitig gegensteuern.

Fünf Herausforderungen von KI im Supply Chain Management

Die Einführung von KI im Supply Chain Management bringt zweifellos Herausforderungen mit sich, die sich jedoch mit entsprechender Vorbereitung und Planung problemlos meistern lassen:

1. Datenbezogene Herausforderungen: Ungenaue oder irrelevante Daten können es KI-Modellen erschweren, verlässliche Einblicke zu liefern, sodass sich keine aussagekräftigen Erkenntnisse ableiten lassen.
2. Funktionen und Einsatzmöglichkeiten: Wenn das Wissen über die Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von KI fehlt, wird es schwierig, geeignete Anwendungsfälle für KI zu identifizieren, festzulegen und zu priorisieren sowie die damit verbundenen Kosten und Nutzen abzuwägen.
3. Vorschriften: Neue Vorschriften rund um Ethik, Datenschutz und Sicherheit beim Thema KI machen es erforderlich, klare Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Unternehmen einzuführen.
4. Technische Grundlage: Viele Organisationen arbeiten noch mit Alt- oder On-Premises-Systemen, die sich möglicherweise nicht sofort mit modernen Lösungen, die generative KI nutzen, integrieren lassen. Dadurch können Herausforderungen beim Thema Interoperabilität und Sicherheitsbedenken hinsichtlich des Schutzes sensibler Daten entstehen.
5. Die Mitarbeitenden: Widerstand gegen Veränderungen können eine schnelle Akzeptanz von KI verhindern. Daher müssen Unternehmen ihre Mitarbeitenden motivieren, die neuen Tools auch zu nutzen, und gleichzeitig sicherstellen, dass die KI-Systeme stets unter menschlicher Kontrolle bleiben.

KI im Supply Chain Management in verschiedenen Branchen

Die Rolle von KI-Lösungen und die Vorteile, die diese bieten, variieren je nach Branche. Hier sind einige Beispiele aus verschiedenen Branchen:

Einzelhandel: Nachverfolgung von Verkaufstrends und Bedarfsprognosen, Vermeiden von Überbeständen oder Fehlbeständen bei beliebten Artikeln wie Kleidung, Elektronik und Lebensmitteln. Einzelhändler nutzen KI zudem zur Unterstützung bei Lieferantenverhandlungen, um Beschaffungsprozesse zu optimieren.

Lebensmittel und Getränke: effizientere Verwaltung verderblicher Waren durch die Analyse von Lagerbedingungen und Optimierung von Lieferrouten. Unternehmen nutzen KI ebenfalls für Bedarfsprognosen für Artikel wie Molkereiprodukte oder Obst und Gemüse, um diese nach Bedarf nachzufüllen und Abfall zu vermeiden.

E-Commerce: effizientere Auftragserfüllung durch die Optimierung und Automatisierung von Lagerprozessen für schnellere Lieferzeiten und eine niedrigere Fehlerquote. Unternehmen wie Amazon setzen auf KI, um Lagerroboter und Lieferflotten zu verwalten und ihre operative Effizienz zu steigern.

Automobilindustrie: Optimierung der Produktion in der Automobilindustrie durch die Automatisierung von Lieferaufträgen und eine effiziente Steuerung globaler Lieferantennetzwerke. KI sorgt dafür, dass stets die benötigten Komponenten wie Reifen und Motoren in den Werken verfügbar sind, ohne Überbestände aufzubauen.

Gesundheitswesen: Nachverfolgung der Bewegung von Medikamenten und medizinischen Geräten in Pharmaunternehmen, Bedarfsprognosen für wichtige Artikel. So können Krankenhäuser und Apotheken sicherstellen, dass lebenswichtige Produkte wie Impfstoffe oder chirurgische Instrumente jederzeit verfügbar sind.

Mode: Vorhersage von Modetrends und Optimierung von Lieferketten, um die saisonale Nachfrage zu erfüllen. Unternehmen nutzen KI, um alles von der Stoffbeschaffung bis zum Vertrieb zu verwalten. So können die neuesten Kollektionen pünktlich in die Läden und Onlineshops gelangen.

So fördert KI im Supply Chain Management die Nachhaltigkeit

KI erweist sich als nützliches Werkzeug, mit dem Unternehmen ihre Lieferketten nachhaltiger gestalten können, z. B. durch effizientere Prozesse, weniger Abfall und eine bessere Ressourceneffizienz. Ein besonders anschauliches Beispiel ist die KI-gestützte Routenplanung zur Optimierung von Transportwegen. Sie berücksichtigt Verkehrs-, Wetter- und Kartendaten, um den Kraftstoffverbrauch zu senken. KI-Tools für vorausschauende Analysen ermöglichen es Einzelhändlern nicht nur, Waren zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitzustellen, sie helfen ihnen auch, Überproduktion zu vermeiden, Überbestände zu minimieren und unnötigen Abfall zu vermeiden. All das sind zentrale Faktoren für eine nachhaltige Lieferkette.

Im Supply Chain Management unterstützen KI-Tools Unternehmen dabei, Lieferanten zu identifizieren, die nachhaltige Ansätze verfolgen, und so eine verantwortungsvolle Materialbeschaffung sicherzustellen. Durch die Überwachung der Umweltauswirkungen von Lieferanten und die Kennzeichnung von Abweichungen bei Nachhaltigkeitszielen können Unternehmen ethische und nachhaltige Partnerschaften entlang ihrer Lieferkette aufbauen.

KI für Supply-Chain-Management-Lösungen: Vorbereitung

Die Implementierung von KI-Lösungen im Supply Chain Management erfordert eine sorgfältige Planung. Der erste Schritt besteht darin, aktuelle Prozesse zu prüfen und Bereiche zu ermitteln, in denen KI den größten Mehrwert schaffen kann. Es ist beispielsweise wichtig zu wissen, wo bereits Engpässe oder Ineffizienzen bestehen, die mit KI relativ einfach zu beheben sind. Nach der Ermittlung dieser Bereiche können Unternehmen die Grundlage für umfassendere KI-Lösungen legen und entscheiden, ob sie eigene Lösungen entwickeln oder auf bewährte, marktreife Optionen zurückgreifen möchten.

Im nächsten Schritt sollten Unternehmen ihre Daten bereinigen. Denn damit KI zuverlässig arbeiten kann, braucht sie qualitativ hochwertige, präzise Daten. Es gilt also, die richtigen Daten zu erfassen und den entsprechenden KI-Anwendungen zur Verfügung zu stellen. Ebenso wichtig ist die Schulung der Mitarbeitenden: Sie müssen verstehen, wie die KI-Tools funktionieren und wie sie diese nutzen können, um produktiver zu arbeiten.

Die vielleicht wichtigsten Faktoren für die Vorbereitung Ihrer Lieferkette auf den Einsatz von KI sind eine klar definierte Strategie und Roadmap. Es ist meist nicht praktikabel, mehrere KI-Lösungen gleichzeitig zu implementieren. Ein Plan, der die Reihenfolge der einzelnen Schritte festlegt und einen realistischen Zeitrahmen vorgibt, legt den Grundstein für eine reibungslose Implementierung.

Checkliste zur Vorbereitung für den Einsatz von KI

Bestehende Prozesse prüfen

• Identifizieren Sie Engpässe, Ineffizienzen oder Routineaufgaben: Analysieren Sie zentrale Bereiche Ihrer Lieferkette, wie z. B. Bestand, Logistik und Produktion, um Verzögerungen, Fehler oder aufwendige Aufgaben zu ermitteln. Priorisieren Sie dabei Prozesse, die besonders zeitintensiv oder anfällig für menschliche Fehler sind.
• Bewerten Sie, welche Bereiche am stärksten von KI profitieren: Konzentrieren Sie sich auf zentrale Bereiche, wie z. B. Bedarfsprognosen, Bestandsführung und Logistikoptimierung. Hier kann KI dabei helfen, Prozesse zu beschleunigen, präzisere Erkenntnisse zu liefern und Kosten zu sparen.

Den Reifegrad der Daten bewerten

• Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten bereinigt, korrekt und aktuell sind: Prüfen Sie Ihre Daten regelmäßig, um Duplikate zu entfernen, Fehler zu korrigieren und plattformübergreifende Konsistenz zu gewährleisten.
• Organisieren und speichern Sie Daten in einer multimodalen Datenbank: Die verschiedenen KI-Technologien benötigen unterschiedliche Arten von Daten. Daher sollten Sie Ihre Daten in einer multimodalen Datenbank innerhalb eines zentralen Systems organisieren und speichern, um diese unterschiedlichen Anforderungen zu erfüllen.

Messbare Ziele setzen

• Definieren Sie klare Ziele für die KI-Implementierung: Legen Sie konkrete Ziele fest, z. B. die Reduzierung von Fehlern bei Bestellungen um 20 % oder die Verkürzung der Lieferzeiten um 15 %. Verknüpfen Sie diese Ziele mit den Lieferketten-KPIs.
• Stimmen Sie Ihre KI-Ziele auf Ihre übergeordneten Geschäftsstrategien ab: Stellen Sie sicher, dass KI-Initiativen die allgemeinen Geschäftsziele unterstützen, wie z. B. die Steigerung der Kundenzufriedenheit oder die Verringerung der Umweltauswirkungen.

Bestehende Prozesse prüfen

• Identifizieren Sie Engpässe, Ineffizienzen oder Routineaufgaben: Analysieren Sie zentrale Bereiche Ihrer Lieferkette, wie z. B. Bestand, Logistik und Produktion, um Verzögerungen, Fehler oder aufwendige Aufgaben zu ermitteln. Priorisieren Sie dabei Prozesse, die besonders zeitintensiv oder anfällig für menschliche Fehler sind.
• Bewerten Sie, welche Bereiche am stärksten von KI profitieren: Konzentrieren Sie sich auf zentrale Bereiche, wie z. B. Bedarfsprognosen, Bestandsführung und Logistikoptimierung. Hier kann KI dabei helfen, Prozesse zu beschleunigen, präzisere Erkenntnisse zu liefern und Kosten zu sparen.

Den Reifegrad der Daten bewerten

• Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten bereinigt, korrekt und aktuell sind: Prüfen Sie Ihre Daten regelmäßig, um Duplikate zu entfernen, Fehler zu korrigieren und plattformübergreifende Konsistenz zu gewährleisten.
• Organisieren und speichern Sie Daten in einer multimodalen Datenbank: Die verschiedenen KI-Technologien benötigen unterschiedliche Arten von Daten. Daher sollten Sie Ihre Daten in einer multimodalen Datenbank innerhalb eines zentralen Systems organisieren und speichern, um diese unterschiedlichen Anforderungen zu erfüllen.

Messbare Ziele setzen

• Definieren Sie klare Ziele für die KI-Implementierung: Legen Sie konkrete Ziele fest, z. B. die Reduzierung von Fehlern bei Bestellungen um 20 % oder die Verkürzung der Lieferzeiten um 15 %. Verknüpfen Sie diese Ziele mit den Lieferketten-KPIs.
• Stimmen Sie Ihre KI-Ziele auf Ihre übergeordneten Geschäftsstrategien ab: Stellen Sie sicher, dass KI-Initiativen die allgemeinen Geschäftsziele unterstützen, wie z. B. die Steigerung der Kundenzufriedenheit oder die Verringerung der Umweltauswirkungen.

Eine KI-Strategie und Roadmap entwickeln

• Priorisieren Sie KI-Projekte auf der Grundlage von Auswirkung und Durchführbarkeit: Evaluieren Sie potenzielle KI-Projekte anhand der Bewertung ihres ROI und der Komplexität ihrer Implementierung und starten Sie mit Projekten, die schnelle Erfolge versprechen.
• Entwickeln Sie einen Zeitplan für die schrittweise Einführung von KI: Teilen Sie die Einführung der KI-Lösungen in Phasen ein. Konzentrieren Sie sich zunächst auf die Bereiche mit dem größten Potenzial für Kostensenkungen oder Effizienzsteigerungen.

In die richtigen Tools und Technologien investieren

• Ermitteln Sie, ob vorkonfigurierte oder maßgeschneiderte Lösungen das Richtige für Sie sind: Es gibt eine Reihe von vorkonfigurierten KI-Lösungen für die Lieferkette. Prüfen Sie, ob eine von diesen Lösungen Ihre Anforderungen erfüllt, bevor Sie in eine benutzerdefinierte Lösung investieren.
• Wählen Sie KI-Plattformen oder ‑Tools, die auf Ihre Lieferkettenanforderungen abgestimmt sind: Ziehen Sie Lösungen wie vorausschauende Analysen für Bedarfsprognosen, maschinelles Lernen für die Routenoptimierung und Computer Vision für die Qualitätskontrolle in Betracht.
• Stellen Sie sicher, dass sich die Systeme an einen möglichen steigenden KI-Bedarf anpassen lassen: Wählen Sie cloudbasierte Plattformen, die kontinuierlich wachsende Datenmengen verarbeiten und mit der zunehmenden Komplexität Ihrer Lieferkette mitwachsen können.

Mitarbeitende schulen

• Führen Sie Schulungen zu KI-Tools und deren Integration in die täglichen Arbeitsabläufe durch: Bieten Sie Ihren Mitarbeitenden Schulungen an, damit sie die KI-Schnittstellen und ihre Rolle bei der Verwaltung und Steuerung der Systeme verstehen.
• Fördern Sie das Zusammenspiel von KI-Systemen und menschlichem Fachwissen: Etablieren Sie eine Kultur, in der Mitarbeitende KI-gestützte Erkenntnisse als wertvolle Entscheidungsgrundlage nutzen, ohne dabei auf ihr eigenes Urteilsvermögen zu verzichten.

Überwachen und anpassen

• Bewerten Sie die KI-Leistung kontinuierlich und nehmen Sie entsprechende Anpassungen vor: Überwachen Sie die Auswirkungen des Einsatzes von KI auf wichtige Kennzahlen (z. B. Kosteneinsparungen, Geschwindigkeit) und passen Sie die Algorithmen bei Bedarf an.
• Optimieren Sie Ihre KI-Strategien und maximieren Sie die Leistung mithilfe datengestützter Erkenntnisse: Nutzen Sie die Ergebnisse aus Echtzeitanalysen, um KI-Systeme kontinuierlich zu optimieren und neue Möglichkeiten zur Verbesserung zu ermitteln.

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