Globale Lieferketten finden in einem Umfeld beispielloser Volatilität statt. Pandemiestörungen, geopolitische Instabilität, Arbeitskräftemangel und Inflation haben die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, verändert. In der Zwischenzeit ist das Datenvolumen auf ein überwältigendes Niveau gestiegen. Schätzungen zufolge werden in der industriellen Fertigung bis 2030 weltweit 4,4 Zettabyte an Daten generiert, wobei Logistik und Einzelhandel die Komplexität noch erhöhen.
Für Führungskräfte in großen Unternehmen ergibt sich daraus ein Paradoxon: Mehr Daten als je zuvor, aber weniger Klarheit. Jüngsten Untersuchungen zufolge berichten 85 % der Führungskräfte von "Entscheidungsschwierigkeiten" und treffen täglich 10-mal mehr Entscheidungen als noch vor einem Jahrzehnt – oft mit unvollständigen oder isolierten Informationen.
Hier wird KI-Software für Unternehmen transformativ. KI- und Supply-Chain-Plattformen für maschinelles Lernen (ML) bieten die Intelligenz und Automatisierung, die erforderlich sind, um das Rauschen zu durchbrechen, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und die betriebliche Resilienz freizusetzen. Die Einführung von KI in der Lieferkette erfordert jedoch mehr als nur Technologie – sie erfordert einen strategischen, unternehmensweiten Ansatz.
Unser E-Book "Demystifying AI" bietet einen praktischen Rahmen für die Integration von künstlicher Intelligenz in Supply-Chain-Abläufe in großem Maßstab.
Warum KI und ML heute geschäftliche Notwendigkeiten sind
KI und ML sind nicht mehr experimentell – sie verändern die Kernfunktionen der modernen Lieferkette. Die Einführung von KI bietet einen ROI für alle Unternehmensfunktionen, der durch messbare Kostensenkungen, Umsatzsteigerungen und verbesserte Agilität angetrieben wird.
Hier erfahren Sie, wie führende Unternehmen ML-Supply-Chain-Software einsetzen, um jede Phase zu beeinflussen:
Planung und Forecasting
- Die KI-Bedarfsplanung verbessert die Prognosegenauigkeit durch die Nutzung riesiger Datensätze.
- Predictive Analytics ermöglicht eine proaktive Ressourcenausrichtung und Bestandsoptimierung.
- Die Szenariomodellierung mit KI verkürzt die Simulationszeiträume von Stunden auf Minuten und verbessert die Agilität.
Sourcing und Beschaffung
- ML bewertet Lieferantenrisiken und prognostiziert Umweltauswirkungen.
- KI-gestützte Erkenntnisse tragen zum Aufbau widerstandsfähiger Lieferantennetzwerke bei und minimieren die Anfälligkeit für Störungen.
Produktion und Fertigung
- KI in der Produktion erkennt Anomalien für die Qualitätskontrolle, optimiert die Ressourcenallokation und reduziert Energieverschwendung.
- Vernetzte Lösungen integrieren KI, um die Entscheidungsfindung an vorderster Front zu unterstützen und den Durchsatz zu steigern.
Logistik und Vertrieb
- KI in Logistik und Lieferkette ermöglicht vorausschauende ETA, Modellierung von Ladungsrisiken und Routenoptimierung.
- KI-gesteuerte Entscheidungs-Engines leiten Sendungen als Reaktion auf Störungen in Echtzeit dynamisch um.
Rendite und Nachhaltigkeit
- KI optimiert die Arbeitsabläufe bei Retouren und reduziert Abfall durch vorausschauende Rücknahmelogistik.
- KI-gesteuertes Netzwerkdesign verbessert Initiativen der Kreislaufwirtschaft und die Kosteneffizienz.
Die Herausforderungen bei der Skalierung von KI und ML in der Lieferkette
Die Vorteile liegen auf der Hand, aber die Integration von KI- und ML-Supply-Chain-Software in globalen Unternehmen ist komplex. Viele Führungskräfte stehen vor gemeinsamen Hürden:
• Isolierte Pilotprojekte, die nicht skalierbar sind: Das Testen von KI in isolierten Funktionen ohne Ausrichtung an den Kerngeschäftszielen schränkt den ROI ein.
• Datenfragmentierung: Unterschiedliche Systeme und schlechte Data Governance behindern die Effektivität von KI-Modellen.
• Reibungsverluste im Change Management: Laut Accenture kann generative KI bis zu 29 % der Arbeitszeiten in der Lieferkette automatisieren, was eine Transformation der Belegschaft und die Entwicklung von Fähigkeiten erfordert.
• Komplexität der Integration: Veralteten Infrastrukturen fehlt oft die Architektur, die für einen effektiven Betrieb moderner KI- und ML-Plattformen erforderlich ist.
