Wie Künstliche Intelligenz die Prozesse in der Lieferkette optimiert

März 4, 2024

Aktualisiert am: Mai 23, 2024

5 min Lesezeit

Die KI-Revolution im Lieferkettenmanagement

KI ist im Kontext von Lieferketten mehr als nur ein Schlagwort. Ihre Anwendungen reichen von maschinellen Lernalgorithmen (ML) für präzise Nachfrageprognosen über Natural Language Processing (NLP) für verbesserte Kundeninteraktionen bis hin zu fortschrittlichen Analysen für eine optimierte Bestandsverwaltung. Die Integration dieser Technologien hat sich als äußerst vorteilhaft für die Leistungsfähigkeit der Lieferkettenprozesse erwiesen.

Nachfrageprognosen mit maschinellem Lernen (ML)

Eine der einflussreichsten Anwendungen von KI in Lieferketten ist die Nachfrageprognose. Die Fähigkeit, Veränderungen in der Nachfrage vorherzusehen und darauf zu reagieren, ist für viele Unternehmen entscheidend. Dies umfasst Änderungen im Volumen, Zeitpunkt, Standort oder in der Demografie.

Traditionelle Methoden, die oft auf historischen Daten basieren, haben Schwierigkeiten, externe Faktoren zu berücksichtigen, die in den Quelldaten nicht vorhanden sind. Maschinelles Lernen ist in diesem Bereich besonders stark, insbesondere durch unüberwachte Lerntechniken. Es analysiert verschiedene Parameter, darunter saisonale Trends, Wetterbedingungen und Wettbewerberpreise, um die Kundennachfrage genauer vorherzusagen. Unternehmen können diese Daten dann nutzen, um die Bestandskapazität präziser zu planen und Einkaufsstrategien zu informieren.

IKEA's 'Demand Sensing'-Projekt veranschaulicht diesen Ansatz. IKEA integrierte über 200 Datenpunkte, darunter lokale Geschäftsdaten und externe Einflüsse wie Saison, Wetter und Feiertage. Dadurch konnte IKEA die Genauigkeit seiner Nachfrageprognosen von 92% auf beeindruckende 98% steigern.

Optimierung von Routen und Logistik in der Lieferkette

KI spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Logistik und Transport in der Lieferkette. Algorithmen sind in der Lage, Echtzeitdaten zu verarbeiten und darauf zu reagieren, um effiziente Routen zu planen. Dabei werden Faktoren wie Wetter, Verkehrsbedingungen und Lieferzeiten berücksichtigt. Diese dynamische Routenplanung sorgt dafür, dass Logistikoperationen reaktionsfähiger auf Echtzeitänderungen in der Kundennachfrage sind und maximiert die Effizienz der Lieferkettennetzwerke.

Viele globale Giganten, wie Google und Amazon, haben begonnen, Daten aus künstlichen Intelligenzalgorithmen mit ihren bestehenden Softwareplattformen zu kombinieren, um die Effizienz der letzten Meile der Lieferungen weiter zu verbessern. Googles Cloud Fleet Routing nutzt beispielsweise eine Kombination aus KI und Daten von Google Maps, um genaue Lieferprognosen zu erstellen. Ebenso verwendet Amazon den 'Amazon Forecast', um vorherzusagen, wann sie an relevanten Standorten Nachschub benötigen.

Mit der Weiterentwicklung der KI wird es mehr fertige Lösungen geben, auch wenn nicht alle Hersteller über das Kapital von Unternehmen wie Amazon und Google verfügen.

Revolutionierung des Bestandsmanagements

Das Bestandsmanagement, ein entscheidender Aspekt der Lieferkettenoperationen, wird ebenfalls durch KI revolutioniert. Tabellenkalkulationen und andere traditionelle manuelle Methoden weichen neuronalen Netzwerken und Verstärkungslernalgorithmen. Diese Algorithmen können komplexe Bestandsherausforderungen effizienter bewältigen. Sie lernen aus jeder Iteration und verfeinern kontinuierlich Strategien für Bestandsniveaus und Lagerverwaltung. Dies reduziert Kosten und verbessert die betriebliche Effizienz.

Anwendungen für das Bestandsmanagement benötigen Zugang zu einer Fülle von Daten, um eine effektive Lösung zu gewährleisten. Änderungen der Lieferzeiten, der Status der Lieferkette, Produktveralterung und sogar Reduzierungen der Lagerkapazität sind notwendig, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Sobald die Daten jedoch genutzt werden, sind die Verbesserungen in der Effizienz und die Fähigkeit, reale Variablen zu bewältigen, unverkennbar.

Verbesserte Kunden- und Lieferanteninteraktionen

Die Fähigkeiten der KI erstrecken sich auch auf die Verbesserung von Interaktionen entlang der Lieferkette. NLP automatisiert beispielsweise den Kundensupport und die Kommunikation mit Lieferanten, wodurch diese Austauschprozesse konsistenter und effizienter werden. Für Kunden kann KI Korrespondenz zusammenfassen, Bestellstatus verfolgen und Echtzeit-Updates bereitstellen. Auf der Lieferantenseite kann KI bei Routinekommunikationen, Bestellungen, Preisverhandlungen und sogar bei der Bestimmung der Eignung von Lieferanten für zukünftige Beschaffungszyklen helfen.

Microsofts Dynamics 365 Copilot ist ein Beispiel für diese Technologie. Die KI-gestützte Anwendung verspricht, die Arbeitsbelastung mit KI zu erleichtern. Sie unterstützt Benutzer beim Schreiben von E-Mails an Kunden, indem sie Kontext aus CRM-Daten nutzt und Informationen aus aufgezeichneten Microsoft Teams-Anrufen extrahiert. Ob es darum geht, ganze Prozesse zu revolutionieren oder einfach nur bei der To-Do-Liste zu helfen, es gibt eine KI-Anwendung für jede Aufgabe.

Gibt es Platz für KI in Ihrer Lieferkette?

Die Integration von KI im Lieferkettenmanagement bedeutet einen monumentalen Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen operieren und konkurrieren. Von der Nachfrageprognose über das Bestandsmanagement bis hin zur Optimierung der Logistik und Verbesserung der Kunden- und Lieferanteninteraktionen ist KI nicht nur eine inkrementelle Verbesserung, sondern ein grundlegender Veränderungsfaktor. Mit der Weiterentwicklung der Technologien und der Verfügbarkeit von mehr Daten ist das Potenzial von KI, die Prozesse in der Lieferkette zu revolutionieren, grenzenlos. Unternehmen, die diesen Wandel annehmen, werden erhebliche Vorteile in der Effizienz, Kosteneinsparungen und Kundenzufriedenheit erzielen. Letztendlich gewinnen sie einen Wettbewerbsvorteil auf dem sich ständig weiterentwickelnden globalen Markt.

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