Bessere Lieferketten durch Künstliche Intelligenz

Bessere Lieferketten durch Künstliche Intelligenz

Gut geölte Prozessketten sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um sich in ihrem jeweiligen Marktsegment zu behaupten und erfolgreich zu sein. Eine perfekt funktionierende Lieferkette beispielsweise ist für einen Betrieb von zentraler Bedeutung. Mit ihr wird sichergestellt, dass Kundenaufträge zuverlässig bedient werden können. Aus diesem Grund legen Prozessverantwortliche häufig einen besonderen Fokus auf die Verbesserung aller damit zusammenhängenden firmeninternen Abläufe.

KI auf dem Vormarsch

Laut einem Bericht von MHI und Deloitte aus dem Jahr 2020 sagten 12 Prozent der Lieferkettenexperten, dass ihr Unternehmen aktuell künstliche Intelligenz (KI) in den Geschäftsabläufen verwendet, und 60 Prozent erwarten, dass dies in den nächsten fünf Jahren eintreten wird. Es ist anzunehmen, dass sich Diese Zahlen nach der Corona-Pandemie noch erhöhen werden, da sich Unternehmen bei der Steuerung ihrer Lieferketten angesichts steigenden Wettbewerbsdrucks, der mitunter auch krisenbedingt ist, stärker auf KI verlassen. Viele Betriebe werden, den genannten Zahlen zufolge, entsprechende Technologien aller Wahrscheinlichkeit nach auch als integralen Bestandteil ihrer generellen Digitalisierungsvorhaben erachten.

Was bedeutet das also für KI in der Lieferkette?

Die digitale Transformation bietet für Lieferkettenprozesse zahlreiche Vorteile. So können beispielsweise die Reaktionsketten zwischen den Beschaffungsabteilungen von Lieferanten und Herstellern wesentlich dynamischer gestaltet werden. Ziel ist es, die einzelnen Elemente einer Lieferkette so miteinander zu vernetzen, dass Informationen zum Produktionsstatus in Echtzeit einsehbar sind. Dem Bericht von MHI/Deloitte zufolge verwenden bereits 28 Prozent der Befragten intelligente Supply Chain Tools.

Datenanalyse als zentraler Prozess

Mit ihnen können beispielsweise präskriptive Analysen durchgeführt werden, die das zu erwartende Auftragsvolumen und damit auch die künftig benötigten Rohstoffe, Bauteile und Komponenten sehr genau bestimmen. Dies geschieht auf der Grundlage umfassender Auswertungen von Daten aus der Vergangenheit. Diese werden im Weiteren in Korrelation mit der zu erwartenden Geschäftsentwicklung gesetzt, woraus sich dann systemseitig konkrete Handlungsempfehlungen ergeben. Intelligente Supply Chain Tools funktionieren im Grunde auf derselben technologischen Basis wie hochentwickelte KI-basierte Systeme. In beiden Fällen sind Datenanalysen der zentrale Prozess. Mit künstlicher Intelligenz ist es allerdings möglich, weit über die reine Erstellung von Zukunftsprognosen hinauszugehen.

Automatisierung fehleranfälliger Abläufe

Mit KI und den damit zusammenhängenden technologischen Möglichkeiten im Bereich des Maschinellen Lernens, können IT-Systeme etwa bei der Gestaltung und Ausfertigung von Lieferverträgen oder bei der Zahlungsabwicklung unterstützen. Mit KI können aber auch zeitaufwändige und fehleranfällige Prozesse im Supply Chain Management automatisiert werden. Die hohe Rechenleistung und intelligente Algorithmen entsprechender Systeme sorgen in diesem Zusammenhang dafür, dass Prozesse in der Lieferkette schneller und kosteneffizienter ablaufen – beispielsweise in der Erfassung und Analyse von Lieferantendaten. Herkömmlich wurden diese Aufgaben von darauf spezialisierten Mitarbeitern auf Basis von Excel-Tabellen erledigt. Mit zunehmender Komplexität der Lieferketten wurde das jedoch immer komplexer, umfangreicher und damit auch zeitaufwändiger und fehleranfälliger. KI-basierte Analyse-Tool bieten hier spürbare Entlastung.

KI unterstützt auf dem Weg zur Losgröße 1

Künstliche Intelligenz kann auch helfen, in der Prozess- oder Einzelfertigung genauere Liefertermine zu bestimmen. Möglich wird das dadurch, weil Daten in diesem Zusammenhang durch mehrere vernetzte Systeme in Echtzeit verarbeitet werden. Durch KI werden Verantwortliche in die Lage versetzt, die Informationen zu gewinnen und Muster zu erkennen, mit denen sie rechtzeitig Entscheidungen treffen und den heutigen Erwartungen der Kunden an Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit bei der Ausführung von Aufträgen gerecht werden können.

Was Sie jetzt tun sollten

Wer nun mit dem Gedanken spielt, KI-basierte Systeme in seinem Unternehmen zu implementieren, um damit Lieferkettenprozessen zu optimieren, sollte in einem ersten Schritt prüfen, welche ERP-Systeme im Einsatz sind, und hinterfragen, ob sie ihren Zweck nach wie vor erfüllen und immer noch zum Budgetrahmen der Beschaffungsabteilungen mit ihren engen Produktionsplänen und Terminen sowie Qualitätsanforderungen passen. Die vielleicht wichtigste Frage in diesem Zusammenhang lautet jedoch: Ist das entsprechende Know-how im Unternehmen vorhanden, um KI optimal nutzen können?

Betriebsinterne Voraussetzungen schaffen

Laut dem Bericht von MHI/Deloitte, sagten 56 Prozent der Befragten, dass die Gewinnung von gut geschultem Fachpersonal eine große Herausforderung ist. 78 Prozent gaben an, dass der sogenannte War for Talents eine große Herausforderung für sie ist. Zudem bewerteten nur 16 Prozent der Befragten das Management der Datenströme in ihrem Unternehmen – eine der zentralen Voraussetzungen für den Einsatz KI-basierter Systeme – als „gut“ oder „ausgezeichnet“.

Vorteile durch die Cloud

Ein möglicher Lösungsweg wäre hier, Mitarbeiter aus dem eigenen Haus in der Anwendung neuer Technologien zu schulen und weiterzubilden. Gleichzeitig wird es so möglich, auch das vorhandene Erfahrungspotential bezüglich Produkte, Kunden und Märkten weiter zielführend zu nutzen, welches bei der Neueinstellung von Fachkräften erst langsam aufgebaut werden müsste. Wenn es um die Einbindung von KI-Anwendungen in bestehende Systeme geht, könnte gerade hier auch das Einstellen von Daten in die Cloud entscheidend sein. Denn über die Cloud können Daten mit Lieferanten und anderen Geschäftspartnern in Echtzeit ausgetauscht werden – eine wichtige Voraussetzung, dass intelligente Algorithmen ihr technologisches Potential voll entfalten können.