In unserer vernetzten digitalen Welt hat die Steigerung der Produktivität durch die Reduzierung von Unwägbarkeiten branchenübergreifend oberste Priorität. Lieferketten sind dabei ein so komplexes und gleichzeitig fragiles Netz von Versorgungsadern, die das globale Wirtschaftsleben durchziehen. Unterbrechungen der Lieferketten sorgen nicht nur für Frustration bei den Verbrauchern, sondern kosten Unternehmen mitunter viel Geld und im Worst-Case sogar die Existenz. In einer wettbewerbsintensiven Welt erzielen diejenigen Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, die einen hohen Resilienzgrad ihrer Lieferketten realisieren können.
Es fehlt an Transparenz
Es reicht nicht aus, nur Risiken minimieren zu wollen. Es geht vielmehr auch darum, bislang unerkannte Chancen zu identifizieren und zu nutzen, was sich in einer höheren Effizienz niederschlägt. Leider weisen bei nicht einmal der Hälfte aller Unternehmen die Lieferketten die notwendige durchgängige Transparenz auf. In den überwiegenden Fällen hat die Komplexität lang gestreckter und dicht verflochtener Lieferketten mit vielen gleichzeitig beteiligten Akteuren die Möglichkeiten eines herkömmlichen Logistikmanagements überschritten.
Was ist Lieferkettenresilienz?
Gartner definiert die Resilienz der Lieferkette als „die Fähigkeit, sich an strukturelle Veränderungen anzupassen, indem Lieferkettenstrategien, Produkte und Technologien modifiziert werden, um unvorhergesehene Änderungen der Nachfrage oder des Angebots schnell und zuverlässig zu erkennen und darauf zu reagieren, ohne Kosten oder Qualität zu opfern.“ Es geht also darum, die Fähigkeit eines Unternehmens zu verbessern, sich auf unerwartete Ereignisse vorzubereiten und sich umgehend auf abrupte Änderungen einzustellen. Schwerwiegende Störungen oder negative Einflüsse lassen sich ohne diese Fähigkeit nur schwer beheben. Eine Rückkehr zum normalen Betrieb und Leistungsniveau ist nur unter großen Kraftanstrengungen möglich.
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Was kann Künstliche Intelligenz dazu beitragen?
Wie bei jeder großen Herausforderung suchen Unternehmen oft nach einer schnellen Lösung. Und hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel. KI kann auf verschiedene Weise zur Lieferkettenresilienz durch intelligente Prognosen beitragen. Eine Möglichkeit ist der Einsatz z. B. von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Analyse früherer Daten über Nachfrage, Produktion und andere relevante Faktoren, um genauere Vorhersagen über die künftige Nachfrage zu treffen. KI nutzt zur Analyse von Echtzeitdaten aber auch Quellen wie soziale Medien und Wetterberichte, um Störungen oder Veränderungen der Nachfrage vorherzusehen. Auf diese Weise kann KI den Unternehmen dabei helfen, die Lieferketten proaktiver zu verwalten, um die Auswirkungen von Störungen auf Lieferketten abzumildern und Engpässe oder Überbestände zu vermeiden. Insgesamt kann der Einsatz von KI in der Lieferkettenprognose und -optimierung dazu beitragen, dass Unternehmen angesichts sich ändernder Marktbedingungen und Störungen widerstandsfähiger und anpassungsfähiger werden.
KI muss vollständig integriert sein
Der Ansatz, einfach nur eine KI-Lösung zu kaufen und der Glaube, damit alle Probleme auf einen Schlag gelöst zu haben, ist nicht zielführend, um eine zukunftssichere, widerstandsfähige Lieferkette aufzubauen. KI als Teil einer langfristigen Strategie muss vielmehr in eine Organisation eingebettet werden, um einen Wettbewerbsvorteil und End-to-End-Resilienz zu sichern. Wird die KI-Lösung nicht vollständig integriert, treibt sie nicht nur die Kosten ohne Gegenleistung in die Höhe, sondern kann auch zu tiefen Brüchen zwischen operativen Teams und Phasen der Lieferkette führen. Misstrauen gegenüber KI unter den Mitarbeitern, getrieben von mangelndem Verständnis, schränkt die potenziellen Anwendungsfälle ein. Unterschiedliche Qualifikationsniveaus zwischen den Mitarbeitern verstärken das Silodenken. Eine schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Erkenntnissen führen, mit dem Ergebnis, dass falsche Entscheidungen getroffen werden.
Wie sich KI von prädiktiver Analyse unterscheidet
Man darf KI hier nicht mit der gängigen Praxis, prädiktive Intelligenz zur Verwaltung von Lieferketten einzusetzen, verwechseln. Bei Predictive Intelligence geht es darum, Statistiken zu verwenden und sich auf menschliche Interaktion zu stützen, um Daten abzufragen. Sie nutzt „Was-wäre-wenn“-Annahmen, die auf dem menschlichen Verständnis vergangener Ereignisse beruhen. Leider stößt menschliches Verständnis nur zu schnell an seine Grenzen. Während prädiktive Analysemethoden algorithmische Analysen verwenden können, verwenden moderne, KI-gesteuerte Systeme Machine Learning (ML), das kognitive Daten benutzt, um daraus zu lernen. Dieser Lernprozess ermöglicht es, die beteiligten Algorithmen im Laufe der Zeit zu modifizieren. ML hat den Vorteil, dass ein Algorithmus Daten ständig testen und neu auswerten kann, um zugrunde liegende Muster aufzudecken, die ansonsten möglicherweise nicht erkennbar sind. KI-gestützte Systeme können auch Vorhersagen in einer Geschwindigkeit und Größenordnung treffen, die sonst nicht möglich wären.
KI-Tools zur Vorhersage
Vorhersagen spielen eine wichtige Rolle bei der Steigerung der Resilienz von Lieferketten. Durch präzise Vorhersagen über zukünftige Nachfrage, Produktion und andere relevante Faktoren können Unternehmen ihre Lieferketten besser planen und auf Veränderungen in der Nachfrage reagieren. Dies hilft, Engpässe und Überbestände zu vermeiden und die Lieferketten flexibler und anpassungsfähiger zu gestalten und das Risiko von Störungen in der Lieferkette zu minimieren.
Es gibt eine Reihe von KI-Tools, die zur Verbesserung der Prognosen im Lieferkettenmanagement eingesetzt werden können. Dazu gehören:
Algorithmen für maschinelles Lernen: Diese können verwendet werden, um vergangene Daten über Nachfrage, Produktion und andere relevante Faktoren zu analysieren, um genauere Vorhersagen über die zukünftige Nachfrage zu treffen.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Damit lassen sich große Mengen unstrukturierter Daten, z. B. Beiträge in sozialen Medien und Kundenrezensionen, analysieren, um Trends und Muster zu erkennen, die auf Veränderungen in der Nachfrage hindeuten können.
Deep Learning: Hierbei handelt es sich um eine Art des maschinellen Lernens, das große Datenmengen mit mehreren Schichten neuronaler Netze analysieren kann, wodurch es sich gut für komplexe Prognoseaufgaben eignet.
Entscheidungsbäume: Das sind Algorithmen, die zur Modellierung des Entscheidungsprozesses in einer Lieferkette verwendet werden können, wobei mehrere Faktoren wie Nachfrage, Produktion und Transport berücksichtigt werden.
Monte-Carlo-Simulationen: Diese können zur Modellierung der Unsicherheit und des Risikos im Zusammenhang mit Prognosen verwendet werden und ermöglichen den Unternehmen, verschiedene Szenarien zu testen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Immer ausgefeiltere Technologien der KI – wie fortschrittliche analysebasierte Prognosen, Lieferkettensimulationen mit digitalen Zwillingen und Tools zur Lieferkettenoptimierung – können Unternehmen dabei helfen, das Gleichgewicht zwischen Belastbarkeit und Effizienz ihrer Wertschöpfungsketten zu verbessern. Insgesamt hängt die Wahl des KI-Tools von den spezifischen Bedürfnissen und Zielen des Unternehmens sowie von der Verfügbarkeit von Daten und anderen Ressourcen ab.
Vorteile von KI im Supply Chain Management?
In einer Welt der ständigen Innovation spielen die Technologien der Künstlichen Intelligenz zweifellos eine bedeutende Rolle beim Aufbau und der Bewältigung der Resilienz der Lieferkette. Entsprechende Cloud-Plattformen ermöglichen die beschleunigten Vorhersagen für eine nachhaltigere Planung. Die Verwendung von KI zur ständigen Analyse von Trends und Vorhersagen führt von Unwägbarkeiten zu berechneten und bekannten Variablen. Dadurch können Entwicklungen frühzeitig erkannt und negative Auswirkungen vermieden werden. Die Transparenz bei der Bedarfserfassung steigt und führt zu einer verbesserten Beschaffungsstrategie in Spend Analytics, Distributor Management, Vendor Management und Distribution Network Management.
KI liefert die Performance für große Datenmengen
KI ermöglicht Nachfrageprognosen unter Einbeziehung verschiedener Faktoren wie Produkte, Regionen, Branchen und das Identifizieren der Kompromisse und Umsatzverluste mit korrelierten Variablen. KI hilft bei Bedarfserfassung, Bestandsplanung, Ressourcensteuerung, Kostenoptimierung, Bestimmung des Verbraucherverhaltens und Vorbeugung von Nachfrageschwankungen, um den Wert der Lieferkette zu steigern. KI ist dazu mit Rechentechniken ausgestattet, die die Auswahl großer Datenmengen unterstützen, auch bekannt als Wide Data aus Logistik und Lieferketten. Die Fähigkeit von KI, Wide Data zu analysieren, Beziehungen zwischen externen Faktoren zu verstehen, End-to-End-Sichtbarkeiten im Betrieb zu erkennen und eine bessere Entscheidungsfindung zu unterstützen, macht KI zu einem potenziellen Game-Changer.
Kognitive Analysen für bessere Erkenntnisse
Der wahre Wert von KI-Lösungen im Supply Chain Management liegt in der Fähigkeit, Auswirkungen auf die gesamte Lieferkette zu erkennen. Von der Bestandsoptimierung über Lieferung und Logistik bis hin zur Ressourcenzuweisung kann die KI-basierte Bedarfsprognose Unsicherheiten minimieren. Gleichzeitig wird der Wettbewerbsvorteil gesteigert, indem potenzielle Szenarien aufgezeigt werden, auf die dann reagiert werden kann. Cognitive Analytics erlaubt den Unternehmen, unerwartete Störungen auf natürliche Weise zu erkennen, zu analysieren, vorherzusagen und darauf zu reagieren, um Gewinne zu maximieren und Verluste zu vermeiden.
Voraussetzungen für eine KI-gestützte Lieferkette
Eine integrierte End-to-End-Lösung berücksichtigt die Möglichkeiten und Einschränkungen aller Geschäftsfunktionen von der Beschaffung bis zum Verkauf. Das Beste aus diesen Lösungen herauszuholen, ist jedoch nicht nur eine Frage der Technologie, sondern auch eine Frage der notwendigen organisatorischen Schritte, die unternommen werden müssen, um den vollen Wert aus der KI zu ziehen. Die KI-gestützte Lieferkette greift auf Computertechniken zurück, die die Auswahl und Analyse großer Datenmengen unterstützen. KI-Technologien helfen dabei, Ergebnisse zu erhalten, die Prozesse und komplexe Funktionen belegen können.
Auf die Integration kommt es an
Um Lieferketten widerstandsfähiger zu machen, muss KI horizontal und vertikal in die gesamte Lieferkette integriert werden. Das beginnt auf der Vorstandsetage, wo die strategischen Ziele festgelegt werden und reicht bis hinunter zur Ebene der operativen Teams. Unerwartete Störungen führen zu riskanten, reaktiven Entscheidungen, verursachen übermäßige Kosten und verlängern die Auswirkungen externer Krisen. Aber die Verbindung der Unternehmensentscheider mit einzelnen operativen Teams durch den Einsatz von KI kann die Entscheidungsfindung der einzelnen Stufen der Lieferkette vereinen und eine störungssichere Innovationskultur schaffen. Dazu muss jede digitale Technologie direkt in die spezifische Arbeitsweise einer Organisation eingebettet werden. Dies erfordert Zeit, Energie, Engagement und Kommunikation. Unzureichendes Änderungsmanagement ist das größte Risiko für die Implementierung von KI in der Lieferkette.
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Der Aufbau einer resilienten Lieferkette
Die KI-gestützte Lieferkette beginnt mit der Daten- und Szenario-Planung. Die COVID Pandemie hat die Mängel eines starren Lieferkettenplans nur zu deutlich vor Augen geführt. Der wesentliche Grund für die digitale Transformation im Unternehmen ist das Erreichen einer höheren Agilität. Um ihren Lieferketten mehr Agilität zu verleihen, müssen Logistikmanager die Szenario Planung verwenden, um auf negative Vorkommnisse aller Art vorbereitet zu sein. Plötzliche Ereignisse wie ein Arbeiterstreik, steigende Treibstoffpreise oder die vorübergehende Schließung eines Containerhafens sind Umstände, die eine vorausschauende Planung erfordern.
Von der Notwendigkeit eines digitalen Zwillings
Um verschiedene Szenarien durchspielen zu können, ist eine digitale Nachbildung der Lieferkettenumgebung erforderlich, um sie zu simulieren. Wir reden hier also von der Notwendigkeit eines digitalen Zwillings. Diese digitalen Lieferketten sind virtuelle Nachbildungen, die alle Faktoren einer Lieferkette wie Lagerhäuser und Bestände umfassen. Sie ermöglichen es, Situationsmodelle zu erstellen, die auf Live-Information und dynamischen Schnappschüssen der Echtzeitumgebung basieren. Diese digitalen Simulationsmodelle können nicht nur dabei helfen, Engpässe zu beseitigen und die Risikominderung zu verbessern. Der Einsatz von KI-gesteuerter, vorausschauender Intelligenz und maschinellem Lernen kann auch die Bestandskontrolle verbessern, Kosten senken, betriebliche Redundanzen beseitigen und die Reaktionszeit auf unvorhergesehene Ereignisse verkürzen. Es hat sich in der Praxis erwiesen, dass die transformative Kraft digitaler Zwillinge dazu geführt hat, dass die meisten Unternehmen, die IoT implementiert haben, entweder bereits digitale Zwillinge verwenden oder zumindest planen, sie innerhalb eines Jahres einzusetzen.
Die Zukunft der Supply Chain Planung
Der Einsatz von KI im Supply Chain Management ist ein Trend, der die Wirtschaft nachhaltig prägen wird. Die disruptive wirtschaftliche Entwicklung der vergangenen Jahre erfordert ein adäquates Lieferkettenmanagement. Dazu ist zwingend die Einführung neuer Technologien, einschließlich des unbegrenzten Potenzials der Künstlichen Intelligenz, angeraten, um das Unvorhersehbare vorherzusagen und sich darauf vorbereiten zu können. Der Einsatz von KI-Tools wie ML wird Unternehmen dabei helfen, Unsicherheiten und Risiken ihrer Lieferketten effizienter zu managen. Unbestritten trägt KI damit maßgeblich zur Widerstandsfähigkeit der gesamten Lieferketten bei. Durch die Optimierung des Bestandsmanagements durch die kontinuierliche Verbesserung der Prognosen mit Hilfe von KI kann eine weitere Bestandsreduzierung erreicht und das Risiko von Engpässen bei gleichbleibendem Serviceniveau verringert werden. Wenn Unternehmen Technologien der KI immer noch nicht in ihr Lieferkettenmanagement integriert haben, ist es jetzt höchste Zeit.
