KI ist ein Eckpfeiler einer widerstandsfähigen Lieferkette. Hier ist der Beweis.

Lassen Sie uns alle zustimmen: Die Pandemie hat die globale Lieferkette umgestaltet. Mehrere Lockdowns, gepaart mit vorübergehenden Handelsbeschränkungen und Arbeitskräftemangel, enthüllten Schwachstellen in Lieferketten, die zuvor unsichtbar waren.

Die drastische Veränderung der Landschaft zwang die Führungskräfte der Lieferkette, ihr strategisches Managementspiel zu verbessern. Einige von ihnen haben sich zu diesem Zweck innovativen Technologien zugewandt, wobei die Supply-Chain-KI das Rennen anführt.

Während es für Unternehmen üblich ist, ihre Projekte zur digitalen Transformation in Zeiten wirtschaftlicher Unsicherheit zurückzuhalten, hat die COVID-19-Krise die Entscheidungsträger der Lieferkette nicht davon abgehalten, sich an Anbieter von Lösungen für künstliche Intelligenz zu wenden. Eine Studie legt nahe, dass 92 % der befragten Führungskräfte mit ihren Investitionen weitermachen. Die Begründung? Ein positiver Wert von KI in der Lieferkette.

Im Folgenden sehen wir uns an, wie künstliche Intelligenz den effektiven Betrieb von Lieferketten unterstützt, untersuchen die Ergebnisse, die KI in der Lieferkette erzielen kann, und geben Tipps, wie Sie risikofrei auf den Zug der digitalen Lieferkette aufspringen können.

KI in der Lieferkette: Wie sie hilft, strategische Managementziele zu erreichen

Anfang 2021 befragte Ernst and Young 200 Führungskräfte in der Lieferkette, um ihre wichtigsten Prioritäten für die nächsten 12 bis 36 Monate aufzuzeigen. Hier ist, was sie gefunden haben:

• Das wichtigste strategische Ziel für Entscheidungsträger in der Lieferkette ist die Steigerung der Lieferketteneffizienz
• Das zweite Ziel, das sie erreichen wollen, ist eine bessere Transparenz ihrer Lieferketten
• Weitere Ziele, die ganz oben auf der globalen Lieferkettenagenda stehen, sind die Stärkung der Widerstandsfähigkeit und die Optimierung der Kosten für das Lieferkettenmanagement

Künstliche Intelligenz wird immer wichtiger, um diese strategischen Transformationen zum Leben zu erwecken. Tatsächlich sehen 95 % der leistungsstärksten Unternehmen KI als Eckpfeiler für den Erfolg ihrer Lieferkette.

Hier ist ein detaillierterer Blick auf die Anwendungsfälle von KI in der Lieferkette, die dazu beitragen, die oben genannten Ziele zu erreichen.

Anwendungsfälle von KI im Supply Chain Management, die die betriebliche Effizienz steigern

Nachfragevorhersage

Das Verständnis der Nachfragequellen war noch nie so schwierig. Da sich die Kundenerwartungen schnell ändern und vielfältiger werden, verlassen sich Unternehmen jetzt auf KI-gestützte Supply-Chain-Tools, um mehr nachfragebezogene Erkenntnisse zu gewinnen – und ihre Produktionsstrategien entsprechend abzustimmen.

Die Integration verfügbarer Daten über jeden Prozess innerhalb der Lieferkette (sogar Echtzeitinformationen) und die Verarbeitung dieser Daten durch KI-Algorithmen kann Unternehmen dabei helfen, eine einheitliche Sicht auf die Nachfrage zu erstellen und durchdachtere Entscheidungen zu treffen. Die Daten für die Analyse können aus internen Quellen wie Bestellungen und Verkäufen oder externen Quellen wie makroökonomischen Faktoren, Markenstimmung und der Anzahl der COVID-19-Fälle gesammelt werden.

Als Ergebnis einer solchen Planung ist KI in der Lage, einen detaillierten Bericht über potenzielle Verbrauchsmengen, aufgeschlüsselt nach Kunden- und Standortebene, zurückzugeben. Und mit den verfügbaren detaillierten Bedarfsdaten können Unternehmen ihre Produktionsmengen optimieren, Lagerbestände reduzieren, mehr Waren näher bei ihren Kunden lagern und unnötige Lieferungen reduzieren.

Legen Sie die besten Lieferwege fest

Die Nutzung von KI im Lieferkettenmanagement kann auch dazu beitragen, bessere Lieferrouten zu entwerfen und die Flottenauslastung zu optimieren. Unter Berücksichtigung von Kriterien wie Lieferanten- und Produktionsstandorte, Lagerorte, potenzieller Maschinenverschleiß und Kraftstoffverbrauch finden KI-basierte Supply-Chain-Lösungen eine optimale Route und sorgen für einen schnelleren Warenfluss entlang der Lieferkette.

Lieferungen auf der letzten Meile und fahrerlose Autos

Fahrerlose Autos und Lieferroboter für die letzte Meile (die ebenfalls auf KI angewiesen sind) haben die Chance, Lieferketten zu verändern, indem sie die Abhängigkeit von menschlichen Fahrern verringern und Lieferwege optimieren.

Dennoch werden laut BCG bis 2030 voraussichtlich nur 10 % der Lkw autonom fahren. Lieferdrohnen und Bots wiederum haben bereits große Popularität erlangt. Sie werden zunehmend verwendet, um auf kürzere Entfernungen oder an Orte zu liefern, an denen der Bodentransfer nicht sicher, zuverlässig oder nachhaltig ist.

Neuerdings gibt es auch Hybridlösungen aus Lieferwagen und Drohne. Amazon arbeitet beispielsweise an einem System, bei dem Transporter Artikel in der Nähe ihres Bestimmungsorts liefern und dann eine KI-gesteuerte Drohne für die endgültige Abgabe aussenden.

Anwendungsfälle von KI im Supply Chain Management, die für eine bessere Sichtbarkeit sorgen

Bestandsverwaltung

Die Einführung von KI im Lieferkettenmanagement kann dazu beitragen, die Leistung von Lagerbeständen über verschiedene Kanäle und Verkäufer hinweg aufzudecken und Anomalien wie Verzögerungen oder niedrige Lagerbestände zu identifizieren. Mit detaillierten Bestandsdaten können Unternehmen ihre Bestandsstrategien anpassen, um effizienter zu arbeiten.

Bestellverwaltung

KI-gestützte Supply-Chain-Plattformen erleichtern das Auftragsmanagement und tragen dazu bei, mehrere am Prozess beteiligte Supply-Chain-Akteure zusammenzubringen. Beispielsweise kann eine KI-basierte Cargo-Management-Plattform, an deren Entwicklung ITRex mitgewirkt hat, die Versandkosten von Bestellungen auf der Grundlage von bis zu 60 Parametern vorhersagen, Kundenanfragen verarbeiten, um Doppelbestellungen zu eliminieren, bessere Optionen für die Spediteurabstimmung vorschlagen und Sendungen vom Versand bis zur Zustellung verfolgen.

Anwendungsfälle von KI im Supply Chain Management, die die Widerstandsfähigkeit erhöhen

Predictive Analytics für das Risikomanagement

Die Pandemie hat das Risikomanagement an die Spitze jeder Unternehmensagenda gerückt. McKinsey berichtet, dass 59 % der Unternehmen im vergangenen Jahr einen neuen Ansatz für das Risikomanagement in der Lieferkette eingeführt haben.

Ein typisches Beispiel dafür, wie der Einsatz von KI in der Lieferkette das Risikomanagement vorantreibt, ist die Optimierung der Lieferantenbewertung, die Kennzeichnung von Lieferanten mit niedrigem, mittlerem oder hohem Risiko. Zu diesem Zweck könnte eine KI-Lösung solche Metriken wie die Auswirkungen auf die Einnahmen eines Unternehmens abwägen, denen ein Unternehmen wahrscheinlich ausgesetzt ist, wenn eine bestimmte Quelle ausfällt, die Zeit, die ein bestimmter Lieferant benötigen würde, um sich von einer Störung zu erholen, die Verfügbarkeit alternativer Quellen und vieles mehr andere Daten.

Eine weitere Möglichkeit, KI für die Lieferkette zu nutzen, ist die Vorhersage von Lieferkettenunterbrechungen. Anhand historischer Betriebsdaten könnte KI helfen, betriebliche Ineffizienzen in Echtzeit zu erkennen und zu korrigieren, und einen detaillierten Einblick in die Leistung, Chancen und Risiken der Lieferkette geben. Dies proaktiv zu tun, ermöglicht es den Führungskräften der Lieferkette, mit niedrigeren Kosten zu arbeiten, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen. Tatsächlich berichten laut McKinsey Organisationen, die KI eingeführt haben, von einer Reduzierung der Betriebskosten um 44 %.

Digitale Zwillinge

Um die Abhängigkeit von künstlicher Intelligenz in der Lieferkette noch weiter auszubauen, können Unternehmen sogenannte digitale Zwillinge erstellen – virtuelle Simulationen aller Unternehmensanlagen, Lager, Wege sowie Material- und Produktflüsse. Digitale Zwillinge helfen bei der Gestaltung widerstandsfähigerer und effektiverer Lieferketten und ermöglichen es, die Leistung der Lieferkette zu testen und Risiken vorherzusehen.

KI in der Lieferkette: fünf Beispiele aus der Praxis

Schauen wir uns die Beispiele von Unternehmen an, die bereits KI für das Supply Chain Management eingeführt haben.

Amazonas

Der E-Commerce-Riese nutzt KI-basierte Vorhersageanalysen, um seine Lieferkette zu stärken und die Nachfrage nach Produkten vorherzusagen, bevor er seine Lager kauft und auffüllt. Das Unternehmen sagt, dass Predictive Analytics zu einem Rückgrat seiner Lieferkettenstrategie geworden ist. KI-gestützte Bedarfsprognosen „starten die Lieferkette“ und helfen dem Unternehmen zu bestimmen, welche Produkte in welcher Menge gekauft werden sollen.

UPS

Das Unternehmen nutzt KI, um den Paketfluss zu verwalten. Die Mitarbeiter des Unternehmens erhalten einen Überblick über die Anzahl der Pakete im Zustellnetzwerk, die zu erwartenden Spitzen des Warenaufkommens auf dem Weg sowie mögliche Störungen. Die KI-basierte Lieferkettenlösung stützt sich auf historische und Echtzeitinformationen, einschließlich Wetter- und Verkehrsdaten, um die schnellsten und sichersten Wege zur Paketzustellung zu entwickeln.

DHL

Das Unternehmen setzt ein KI-basiertes Tool zur Vorhersage von Verspätungen in der Luftfracht ein. Die Lösung analysiert 58 Datenpunkte und prognostiziert Verzögerungen oder Beschleunigungen eine Woche im Voraus. Das Tool zeigt auch die Gründe an, warum die Reiseroute geändert werden könnte.

Fedex

Der Lieferservice nutzt Roxo – einen Roboter, der sich auf KI stützt, um Lieferungen auf der letzten Meile zu automatisieren. Der Roboter ist für den Einsatz in einem Umkreis von drei bis fünf Meilen um Lagereinrichtungen ausgelegt. Es hat dem Unternehmen geholfen, die Bedürfnisse seiner Kunden besser zu erfüllen und seine Leistungsbenchmarks zu verbessern.

Echo Global Logistics

Das Transportmanagementunternehmen baut auf KI, um Waren schnell, sicher und kostengünstig zu versenden. Die Bereiche, in denen das Unternehmen KI einsetzt, sind vielfältig – von der Optimierung der Transportbeschaffung über das Spediteurmanagement bis hin zur intelligenten Sendungsverfolgung.

Begeben Sie sich auf eine KI-gesteuerte Transformationsreise der Lieferkette

Etwa 60 % der Projekte, die sich mit KI im Lieferkettenmanagement befassen, werden entweder verspätet oder über dem Budget abgeschlossen. Wir haben eine Roadmap für die KI-Einführung erstellt, die Ihnen dabei helfen soll, die Herausforderungen bei der KI-Implementierung zu meistern und Ihre Transformationsprozesse in der Lieferkette zu erleichtern.

Schritt 1. Formulieren Sie einen Business Case und denken Sie über die strategischen Aspekte der Einführung von KI nach

Nur ein Drittel der Unternehmen, die eine KI-gesteuerte Transformation einleiten, führt vor der Einführung der Technologie ein diagnostisches Audit durch. Um sicherzustellen, dass Sie die Chancen von KI nicht verpassen, empfehlen wir Ihnen, Ihr Digitalisierungsprojekt damit zu beginnen, die Möglichkeiten zur Wertschöpfung in allen Segmenten der Lieferkette zu identifizieren und zu priorisieren – von der Beschaffung über die Fertigung bis hin zum Versand. Definieren Sie nach einer umfassenden Bewertung die Strategie zur Digitalisierung der Lieferkette und stellen Sie sicher, dass sie die Ergebnisse widerspiegelt. Es ist sinnvoll, mit der Digitalisierung eines Segments der Lieferkette zu beginnen, das das höchste Wertschöpfungspotenzial aufweist, um den ROI schneller zu steigern. Und sobald die Basislösung eingeführt ist, können Sie sich weiterentwickeln, sowohl vertikal, indem Sie die Liste der verfügbaren Funktionen erweitern, als auch horizontal, indem Sie die Fähigkeiten von KI auf andere Segmente der Lieferkette ausdehnen.

Schritt 2. Suchen Sie nach einem optimalen Anbieter, um Ihre Lösung zum Leben zu erwecken

Aufgrund der Komplexität und Vielschichtigkeit der Lieferketten können alle Ihre Erwartungen kaum von einem einzigen Anbieter erfüllt werden. Scheuen Sie sich also nicht, zu prüfen, was der Supply-Chain-Technologiemarkt zu bieten hat, und integrieren Sie die optimalen Angebote in eine Lösung, die Ihren spezifischen Anforderungen gerecht wird. Ein weiterer Ratschlag ist, sich für einen herstellerunabhängigen Integrator zu entscheiden, um Technologie- und Lösungsabhängigkeiten zu vermeiden.

Schritt 3. Überwachung der Entwicklung und Integration der Lösung

Laut McKinsey berichten nur 15 % der Unternehmen, die sich mit Supply Chain Management befassen, dass sie das Gefühl haben, dass ihre Ziele mit denen ihrer Lieferanten übereinstimmen. Um dies zu verhindern und eine reibungslose Einführung zu gewährleisten, ordnen Sie den Entwicklungsprozess der anfänglichen Digitalisierungsstrategie der Lieferkette zu und behalten Sie den Schlüsselwert im Auge, den Sie erschließen möchten. Die Priorisierung der Wertschöpfungsmöglichkeiten und die Aufteilung des Entwicklungsprozesses in Inkremente gemäß den festgelegten Prioritäten können helfen, die End-to-End-KI-Implementierung zu steuern.

Schritt 4. Stellen Sie die reibungslose Einführung der Lösung sicher und skalieren Sie die implementierten Funktionen

Die Versorgung einer Lieferkette mit KI ist ein komplexes Unterfangen, das mehr ist als nur die Einführung der Technologie. Die Digitalisierung einer Supply Chain erfordert auch ein umfassendes Change Management und Reskilling. Bevor Sie also auf den KI-Zug aufspringen, empfehlen wir Ihnen, einen Änderungsmanagementplan zu erstellen, der Ihnen hilft, die Qualifikationslücke und den kulturellen Wandel zu bewältigen. Beginnen Sie damit, den Mitarbeitern den Wert von KI zu erklären, und schulen Sie sie, wie sie die neuen Arbeitsweisen annehmen können.

Zu einer letzten Anmerkung

Künstliche Intelligenz ist in den letzten Jahren zu einem wichtigen Element einer widerstandsfähigen Lieferkette geworden. KI-basierte Supply-Chain-Management-Tools helfen Unternehmen dabei, den Fluss von Materialien und fertigen Produkten zu beschleunigen, Betriebskosten zu senken und Veränderungen effektiv zu steuern.

Wenn Sie die transformative Kraft der KI nutzen und Ihre Lieferkette für bessere Sichtbarkeit, Widerstandsfähigkeit und Reaktionsfähigkeit digitalisieren möchten, schreiben Sie ITrex eine Nachricht. Ihre Experten beantworten Ihre Fragen und helfen Ihnen, den Transformationsprozess mit geringen bis keinen Risiken zu steuern.

Ursprünglich am 21. Februar 2022 unter https://itrexgroup.com veröffentlicht.