In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt sind Lieferketten das Rückgrat für einen reibungslosen Betrieb. Die Fähigkeit, den Fluss von Waren und Dienstleistungen von der Fertigung bis zum Endverbraucher effizient zu verwalten, ist von größter Bedeutung.
In den letzten Jahren hat sich künstliche Intelligenz (KI) zu einer transformativen Kraft entwickelt, die die Art und Weise, wie Lieferketten funktionieren, revolutioniert. Der heute am weitesten verbreitete Anwendungsfall ist die Anwendung von KI- und Machine Learning (ML)-Modellen, um die Genauigkeit der Nachfrageprognose zu erhöhen. Doch mit der zunehmenden Verbreitung von KI und ML entstehen immer neue Anwendungen – und damit ein erhebliches ungenutztes Potenzial.
Bei Blue Yonder haben wir aus erster Hand gesehen, wie die Anwendung von KI und ML in der Bedarfsplanung die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette erhöhen, die Produktivität der Planer steigern und die Agilität bei der Entscheidungsfindung erhöhen kann. KI ist ein wichtiger Faktor für die Nachfrage- und Angebotsplanung (DSP), die es Planern ermöglicht, in Sekunden statt in Tagen einfach zusammenzuarbeiten, zu modellieren und eine 360-Grad-Planungsansicht zu optimieren. Da Verzögerungszeiten durch KI minimiert werden, können Unternehmen neue Chancen nutzen und Störungen beheben, bevor sich dies auf Kosten und Serviceergebnisse auswirkt.
In diesem Blogbeitrag werden die unzähligen Möglichkeiten untersucht, wie KI die Zukunft der Lieferketten durch DSP und andere Nachfrageplanungspraktiken der nächsten Generation neu gestaltet.
Intelligente Szenarioplanung: Störungsmanagement und Aufbau von Resilienz
In der jüngsten Blue Yonder Supply Chain Executives Survey gaben 84 % der Befragten an, dass ihr Unternehmen im vergangenen Jahr Unterbrechungen der Lieferkette erlebt hat . Zu den wichtigsten Auswirkungen dieser Unterbrechungen gehörten Verzögerungen bei den Kunden (von 42 % der Führungskräfte genannt), Produktionsstopps (42 %), Probleme mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (39 %), Reputations- und Geldschäden (38 %) und die Unfähigkeit, die Nachfrage zu befriedigen (38 %)
Die Szenarioplanung ist ein wichtiges Instrument, um die Auswirkungen von Störungen zu verstehen – bevor Maßnahmen ergriffen werden – um zuverlässigere, vorhersehbarere Ergebnisse zu erzielen. Die Tools und Prozesse für die Szenarioplanung, die heute von den meisten Unternehmen verwendet werden, sind jedoch suboptimal.
Warum? Weil sie sich auf menschliche Intuition und manuelle Eingriffe verlassen, um mehrere komplexe Szenarien zu erstellen und zu bewerten. Die manuelle Szenarioplanung ist nicht nur eine mühsame und zeitaufwändige Arbeit, sondern führt auch zu suboptimalen Entscheidungen, da zu viele granulare Szenarien oder zu wenige breite Szenarien erstellt wurden – es fehlen kritische Hebel und Entscheidungspunkte. Angesichts der Komplexität moderner Marktplätze sowie moderner Lieferketten ist es für menschliche Planer und menschliche Wahrnehmung schwierig, aussagekräftige Szenarien für die Bedarfsplanung zu erstellen und zu testen.
Die durch ML ermöglichten Nachfrageplanungslösungen der nächsten Generation von Blue Yonder basieren auf fortschrittlichen Algorithmen, die den Problemumfang intelligent und autonom auf eine logische Reihe von Szenarien reduzieren, die realistisch und am besten anwendbar sind. Eingebettete prädiktive KI bewertet diese machbaren Szenarien und empfiehlt die besten Szenarien, mit denen die vordefinierten Ziele des Unternehmens erreicht werden. Auf diese Weise können menschliche Planer verschiedene Hebel in einem Szenario abbilden, Grenzwerte festlegen und dann feuern und vergessen.
Die KI- und ML-gestützte Szenarioplanung reduziert die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, von Tagen oder Stunden auf nur wenige Minuten. Planer können sich auf höherwertige strategische Entscheidungen und Maßnahmen konzentrieren, anstatt nur Daten zu sammeln.
