Es ist fast unmöglich geworden, Veränderungen in den Angebots- und Nachfragemustern vorherzusagen. Auf der Angebotsseite kommt es immer häufiger zu Lieferstörungen, Teileknappheit und Kostendruck. Auf der Nachfrageseite bleiben die Kundenpräferenzen volatil, was durch die wachsende Inflationsgefahr und die Zunahme des Omni-Channel-Angebots noch verschärft wird. Dies schadet nicht nur dem Umsatz, dem Gewinn und der Kundenzufriedenheit, sondern erschwert es auch Unternehmen, Nachhaltigkeitsziele zur Abfallreduzierung zu erreichen.
Da sich die externen und internen Herausforderungen verschärft haben, sind neue Technologien entstanden, um diese zu bewältigen. Der Aufstieg von Plattformen wie Azure hat die Bereitstellung von SaaS-Lösungen beschleunigt. Neue Datenmanagementstrategien verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Daten organisieren, strukturieren und verwalten. Und das Versprechen von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) hat viele Unternehmen dazu gezwungen, in neue Technologien zu investieren – mit dem Ziel, Geschäftsprozesse zu optimieren und zu automatisieren, eine bessere Leistung zu erzielen und die Rentabilität zu steigern.
Datensilos und unzusammenhängende Einzellösungen machen es unmöglich, die gewünschte Rentabilität oder Widerstandsfähigkeit zu erreichen
Fortschrittliche Technologien, einschließlich KI und ML, haben das Potenzial, die Lieferketten der Welt zu revolutionieren. Durch die Überwachung der Echtzeitbedingungen entlang der End-to-End-Lieferkette und im gesamten erweiterten Partnernetzwerk können KI- und ML-fähige Optimierungs-Engines Anomalien erkennen, die Ergebnisse verschiedener Lösungsstrategien projizieren und selbstständig Korrekturmaßnahmen ergreifen.
Doch für viele Unternehmen wird das Versprechen dieser fortschrittlichen Technologien trotz wachsender Investitionen nicht eingelöst. Tatsächlich wurde berichtet, dass 85 % der KI- und ML-Projekte nicht die beabsichtigten Geschäftsergebnisse liefern. Die Hauptgründe? Fehlendes strategisches Datenmanagement oder eine gut konzipierte Dateninfrastruktur sowie unzusammenhängende Einzellösungen. Trotz großer Investitionen in KI-gestützte Einzellösungen verlassen sich Unternehmen heute immer noch auf jahrzehntealte Datenbanken, Offline-Algorithmen und Systeme, denen es an Interoperabilität oder einfachem Datenaustausch mangelt.
Unternehmen verfügen heute über alle Informationen, die sie zur Optimierung ihrer Lieferketten benötigen. Aber die meisten Unternehmen sind einfach überwältigt von der schieren Menge an verfügbaren Daten – von Lieferanten, Kunden, Partnern und Drittanbietern. Ihnen fehlt auch die Infrastruktur, um sie zu sammeln, zu harmonisieren, zu analysieren und auf ihre täglichen Entscheidungen anzuwenden. Stattdessen sind die Daten über die gesamte erweiterte Lieferkette in unterschiedlichen Einzellösungen verstreut. Es ist nicht zentralisiert, zugänglich oder umsetzbar. Es reicht nicht mehr aus, einfach mehr Ressourcen auf das Problem zu werfen. Da das Datenvolumen und die Datengeschwindigkeit zunehmen, können Unternehmen angesichts der zunehmenden Marktkomplexität unmöglich alle erforderlichen Daten verarbeiten.
Fortschrittliche Technologien wie KI und ML sind für ihren Erfolg auf Daten angewiesen. Wenn Unternehmen nicht in der Lage sind, Echtzeitdaten über Nachfrageänderungen, Lagerbestände, Produktverfügbarkeit und andere Schlüsselfaktoren digital zu erfassen und anzuwenden, werden ihre fortschrittlichen Supply-Chain-Lösungen nie ihr volles Potenzial ausschöpfen
