Optimierung der Lagerprozesse mit generativer KI: Daten in schnellere und intelligentere Entscheidungen umwandeln

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Optimierung der Lagerprozesse mit generativer KI: Daten in schnellere und intelligentere Entscheidungen umwandeln

Hunderte unerfüllte Aufträge und keine klare Ursache

Es ist ein typischer Montagmorgen: Man loggt sich ins System ein und sieht sofort, dass Hunderte von Bestellungen aufgrund von Lieferengpässen auf Eis gelegt sind. Die Dashboards zeigen eine Lücke auf, aber Ihre Software kann Ihnen nicht sagen, warum. Lag es an einer fehlerhaften Stückliste, ungültigen Beschaffungsregeln oder einer Prognose, die einen Nachfrageanstieg nicht vorhergesehen hatte? Jede Minute, die man mit Telefonaten mit Kollegen und der Suche nach den Ursachen verbringt, bedeutet einen weiteren unerfüllten Auftrag und einen weiteren wartenden Kunden.

Geben Sie den Inventar-Operations-Agenten ein.

Der Inventory Ops Agent beschleunigt die Planung durch die Optimierung von Arbeitsabläufen mittels einer dialogorientierten Schnittstelle, die kontextbezogene Pläne generiert, Risiken aufdeckt und eine schnelle Szenariobewertung ermöglicht. Es bietet eine Zusammenfassung des aktuellen Betriebszustands und identifiziert Anomalien frühzeitig, erläutert die Ursachen und empfiehlt Korrekturmaßnahmen, um den Teams zu helfen, Probleme früher zu erkennen oder sogar zu verhindern, bevor sie sich auf Service, Kosten oder Margen auswirken. Durch die Zusammenführung von Erkenntnissen über Nachfrage und Angebot können Planer schneller intelligentere und strategischere Entscheidungen treffen. Mit der Zeit lernt der Agent die Präferenzen der Nutzer kennen, erstellt eine individuelle Ansicht und hebt wichtige Informationen hervor, die dazu beitragen, unnötige Notfallmaßnahmen zu reduzieren und die Teams in die Lage versetzen, sich stärker auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.

So funktioniert es

Der Inventory Ops Agent folgt dem SADA-Zyklus – sehen, analysieren, entscheiden und handeln.

Es überwacht Nachfrage-, Beschaffungs- und Erfüllungssignale in Echtzeit und analysiert Anomalien wie ungültige Eingaben, Prognosefehler oder Beschaffungskonflikte. Dies ermöglicht es ihr, über Korrekturmaßnahmen wie Umverteilung oder Plananpassung zu entscheiden und Empfehlungen abzugeben sowie durch die Umsetzung von Änderungen oder die Eskalation von Problemen unter Aufsicht des Planers zu handeln.

Es übernimmt die aufwendige Datenvalidierung und Ursachenanalyse, sodass Planer mehr Zeit für wertvolle Strategieentwicklung haben.

Der Inventar-Operations-Agent bietet aktuell vier leistungsstarke Funktionen:

  • Datenqualität: Gewährleistet die Planungsgenauigkeit durch proaktives Scannen nach fehlenden oder inkonsistenten Stammdaten. Es identifiziert Probleme wie fehlerhafte Stücklisten, ungültige Produktionsmethoden und Beschaffungsprobleme und kennzeichnet risikobehaftete Artikelnummern und Bestellungen mit ungedeckter Nachfrage oder niedrigen Lieferquoten. Dies umfasst kritische Kundenaufträge und Prognosen für die Einführung neuer Produkte (NPI), damit die Planer schnell Prioritäten für Korrekturen setzen können. 
  • Plananalyse: Bewertet die Planleistung anhand wichtiger Kennzahlen wie Servicelevel, Lagerbestände und Kapazitätsengpässe und hebt dabei Ausnahmen, Risiken und Engpässe hervor. Durch das Aufdecken von Anomalien, den Vergleich von Szenarien und die Empfehlung von Anpassungen hilft es Teams, Probleme schnell zu erkennen, fundierte Abwägungen zu treffen und Entscheidungen im Hinblick auf Angebot und Nachfrage zu optimieren. 
  • Zusammenfassung der Erkenntnisse: Verknüpft wichtige Nachfrage- und Angebotsinformationen, um schnellere und strategischere Entscheidungen zu ermöglichen. Es hebt Risiken mit hoher Priorität hervor, wie z. B. Kundenaufträge oder NPI-Prognosen, die durch Lücken in der Datenqualität beeinträchtigt werden, und ordnet sie mithilfe einer Pareto-Analyse (80/20) ein, damit sich die Planer auf das Wesentliche konzentrieren können. Personalisierte, kontextreiche Empfehlungen helfen Teams, Probleme schnell zu verstehen und Maßnahmen zu ergreifen.
  • Ursachenanalyse: Überwacht kontinuierlich Nachfrage-, Angebots- und Erfüllungssignale, um Anomalien und Datenlücken aufzudecken. Es verfolgt Probleme bis zu ihrem Ursprung zurück, kategorisiert sie nach der Art der Ursache und erklärt, was passiert ist und warum. Anschließend werden Korrekturmaßnahmen empfohlen, die Planern helfen, Probleme schneller zu lösen und künftige Störungen zu vermeiden.
     

Im Laufe der Zeit passen sich diese Fähigkeiten den Prioritäten der Planer an und wandeln komplexe Planprüfungen in schnellere und souveränere Maßnahmen um. Und das ist erst der Anfang, tiefere Einblicke und vollständig handlungsfähige Arbeitsabläufe stehen uns noch bevor.

Was es liefert

  • Höhere Prognosegenauigkeit: Erkennt und korrigiert Fehler, bevor sie sich kaskadenartig auswirken und zu Serviceausfällen, übermäßigen Lagerbeständen oder reaktiven Brandbekämpfungsmaßnahmen führen.
  • Schnellere Ursachenanalyse: Verkürzt die Diagnosezeit von Stunden auf Minuten.
  • Größeres Vertrauen in die Planer: Bietet klare Erklärungen statt undurchsichtiger Antworten, damit Sie der Führungsebene und anderen Teams genau erklären können, warum Sie bestimmte Maßnahmen empfehlen.
  • Verbesserte Servicequalität: Reduziert Fehlbestände und Überbestände durch frühzeitige Problembehebung und stärkt die Produktverfügbarkeit im gesamten Netzwerk.
     

Warum Blue Yonder?

Der Inventory Ops Agent ist für den Einsatz in großen Unternehmen konzipiert und nutzt die Blue Yonder Plattform, die täglich mehr als 25 Milliarden Vorhersagen verarbeitet. Dieser Umfang beweist, dass unsere Agenten mit der Variabilität und Komplexität globaler Lieferketten umgehen können und Planern Werkzeuge an die Hand geben, auf die sie sich verlassen können, wenn es auf Genauigkeit ankommt.

Jetzt loslegen

Der Inventory Ops Agent ist einer von mehreren domänenspezifischen KI-Agenten, die entwickelt wurden, um die Abläufe in der Lieferkette zu beschleunigen. Erfahren Sie, wie Sie KI-Agenten noch heute in Ihren Betriebsabläufen einsetzen können.