Die führenden Köpfe der Lieferketten setzen heute verstärkt auf KI und wollen bahnbrechende Technologien nutzen, um Komplexität zu bewältigen, die Effizienz zu steigern und neue Wertquellen zu erschließen.
Doch während das Ziel der KI eine grundlegende Transformation ist, ist der Weg dorthin mit vielen Wendungen und Umwegen verbunden, und die Meilensteine sind oft undefiniert.
Notwendig ist ein Fahrplan – eine Möglichkeit für Lieferketten, ihren Fortschritt entlang der KI-Reifegradkurve zu bewerten.
Sobald sie wissen, wo sie stehen, können sie mit klaren Zielen in einem methodischen Rhythmus selbstbewusst von der Planung über die Ausführung bis hin zum ROI übergehen.
Mit diesem Ziel vor Augen haben wir ein KI-Reifegradmodell entwickelt, das aufzeigt, wie spezifische KI-Technologien in jeder Entwicklungsphase implementiert werden können, welche Vorteile sie bieten und wie sie sich kombinieren lassen, um die nächste Reifestufe zu ermöglichen.
Wir konzentrieren uns auf die Beantwortung der folgenden Fragen:
- Wie können wir den Wert der Technologie in dieser speziellen Phase maximieren?
- Wann haben wir die vollständige Implementierung erreicht?
- Was ist der nächste Schritt?
Los geht's!
Phase 1: Automatisierung
Optimierung des Betriebs in einem turbulenten Geschäftsumfeld
Der erste Schritt hin zu einer ausgereiften KI und die Grundlage für den Erfolg von KI ist die Prozessautomatisierung.
In dieser Phase nutzen Lieferketten Technologien wie digitale Lieferkettenmanagementplattformen, Robotik und IoT-Sensoren, um administrative Arbeitsabläufe und physische Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff auszuführen.
Im Lager analysieren beispielsweise Bestandsverwaltungssysteme die Lagerbestände im Kontext von Angebots- und Nachfragedruck; gleichzeitig arbeiten auf der Lagerfläche autonome Regallader und Robotergabelstapler Seite an Seite mit menschlichen Arbeitern.
In der heutigen Zeit ständiger Umbrüche sind automatisierte Arbeitsabläufe von unschätzbarem Wert. Sie erhöhen die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Effizienz der Lieferkettenabläufe.
Ziel der Phase 1 ist es, die Effektivität der bestehenden Prozesse zu maximieren und gleichzeitig einen soliden Datensatz an Betriebsdaten zu generieren. Diese Daten ermöglichen die nächste Stufe der Reifekurve, da KI Daten benötigt, um aktiviert zu werden.
Sie wissen, dass diese Phase abgeschlossen ist, wenn die gezielten Automatisierungen effektiv funktionieren – wobei Sie bedenken sollten, dass es einige Zeit dauern kann, bis sich herausstellt, welche Automatisierungsinvestitionen einen tatsächlichen Ertrag bringen. Sobald das neue System einen für die KI nutzbaren Datensatz generiert hat, können Sie mit Phase 2 fortfahren.
Phase 2: Prädiktive/Analytische KI
Umstellung von reaktivem auf proaktives Lieferkettenmanagement
Sobald die Abläufe in der Lieferkette cloudnativ gestaltet sind, können sie eine Analyseebene unterstützen, die eine proaktive Entscheidungsfindung ermöglicht.
Analytische oder prädiktive KI nutzt statistische Analysen und maschinelles Lernen (ML), um operative Daten zu durchforsten und Muster und Korrelationen zu identifizieren, die dazu dienen, Störungen vorherzusehen und schnelle Maßnahmen zur Risikobewältigung einzuleiten.
So können KI-Algorithmen beispielsweise Markttrends, Wettermuster und Social-Media-Signale analysieren, um die Kundennachfrage mit hoher Präzision vorherzusagen.
Dank vorausschauender KI sind Lieferketten auf Störungen vorbereitet, bevor diese überhaupt auftreten. Wie Sie sich vorstellen können, revolutioniert dies die Bedarfsplanung, das Bestandsmanagement, die Logistikoptimierung, die vorausschauende Wartung, die Risikobewertung und die Notfallplanung.
Sobald KI-Analysen reibungslos funktionieren, werden Lieferketten einen tiefen Einblick in ihre Abläufe erhalten, Informationssilos aufbrechen und verstehen, wie sich Aktionen auf die verschiedenen Funktionen der Lieferkette auswirken. In Phase 3 ist es nun an der Zeit, diese Informationen in die Praxis umzusetzen.
Phase 3: Generative KI
Beschleunigung der Umsetzung und Schaffung von Raum für strategische Entscheidungsfindung
Nun geht die KI von der Analyse zur Ausführung über.
Generative KI synthetisiert unstrukturierte Daten, um neue Inhalte zu erstellen und so Lieferkettenprozesse zu automatisieren und zu optimieren, die Kommunikation, Zusammenfassung oder Recherche erfordern.
Generative KI kann beispielsweise eine wichtige Rolle im Lieferantenmanagement spielen. Die KI scannt umfangreiche Lieferantenverträge sofort und fasst rechtliche Risiken, Zahlungsbedingungen und Compliance-Verbindlichkeiten zusammen. Es funktioniert auch in die andere Richtung und erstellt detaillierte, kontextbezogene E-Mails an Lieferanten auf Basis voreingestellter Parameter. Und wenn es zu Unstimmigkeiten bei der Rechnungsstellung oder zu Lieferverzögerungen kommt, hilft Ihnen die KI dabei, diese in einem Bruchteil der Zeit zu recherchieren und zu lösen, die manuelle Prozesse in Anspruch nehmen würden.
Neben der offensichtlichen Zeitersparnis entlastet generative KI die Mitarbeiter vom Druck, mühsame Aufgaben zu erledigen, und gibt ihnen so mehr Freiraum für strategisches Denken.
Phase 3 ist abgeschlossen, wenn die generative KI vollständig in den täglichen Betrieb integriert ist – wenn die Mitarbeiter volles Vertrauen in die Genauigkeit der KI haben und sich darauf verlassen, dass sie ihre Reichweite maximiert.
An diesem Punkt beschränkt sich die KI nicht mehr darauf, „was“ geschieht, sondern liefert konsequent das „Warum“ und eine praktikable „Wie“ zur Lösung komplexer Probleme. Jetzt sind Sie bereit für Phase 4.
Stufe 4: Agentische KI
Wertschöpfung für das Unternehmen in großem Umfang
In Phase 4 entwickelt sich die KI von einem vom Menschen abhängigen Werkzeug zu einem autonomen Mitarbeiter.
KI-Agenten sind Systeme, die mehrstufige Aufgaben selbstständig, ohne direkte menschliche Aufsicht, planen und ausführen können, um übergeordnete Ziele zu erreichen.
Beispielsweise könnte ein Logistikagent eingesetzt werden, um Lieferengpässe vorherzusehen und zu bewältigen. Wenn ein Spediteur ein Problem hat, kann der Agent die Sendung umleiten, einen Sonderpreis mit einem anderen Spediteur aushandeln und den Kunden informieren – alles ohne Anweisung eines Menschen.
Diese Agenten sind jedoch weit mehr als nur ein roboterhafter „Angestellter“. Sie verändern tatsächlich die Arbeitsweise eines Unternehmens, indem sie verborgene Werte aufdecken, indem sie kontinuierlich riesige Datensätze analysieren, um betriebliche Effizienzsteigerungen und Umsatzmöglichkeiten auf Systemebene zu finden.
Zunächst werden KI-Agenten in der Regel für einmalige Funktionen eingesetzt; diese Phase ist abgeschlossen, wenn die Agenten entlang der gesamten Lieferkette eingesetzt werden. Erfolgreiche agentenbasierte Lieferketten generieren Geschäftseinblicke, die menschliche Manager nutzen können, um in einem kontinuierlichen Feedback-Kreislauf neue Wertstrategien zu entwickeln und einzusetzen.
Phase 5: Angepasste KI
Den Burggraben ausbauen und die Führung übernehmen
Sobald ein Unternehmen die KI beherrscht, wird sie Teil seiner DNA – die KI wird wahrhaft nativ.
In dieser Phase beginnen die Lieferketten, maßgeschneiderte KI-Anwendungsfälle zu entwickeln, die den Umsatz steigern, die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette erhöhen und einen Wettbewerbsvorteil innerhalb ihres spezifischen Sektors und regionalen Kontexts schaffen.
Ein Modehändler beispielsweise, dessen Geschäftsmodell darauf beruht, den sich schnell ändernden Geschmäckern junger Konsumenten immer einen Schritt voraus zu sein, entwickelt ein KI-System, das realweltliche Daten analysiert, um Modetrends zu identifizieren, bevor sie sich im Mainstream etablieren. Ihre Lieferkette ist so aufgebaut, dass sie in Echtzeit auf diese Analyse reagieren und die Produktion gegebenenfalls innerhalb weniger Tage umstellen kann.
Durch diese Art der Hyperindividualisierung wird die Lieferkette in Zeiten von Marktschwankungen sogar widerstandsfähiger und profitabler, da die KI Arbitrage- und Umsatzmöglichkeiten identifiziert, die Wettbewerber schlichtweg nicht erkennen können.
Mit Phase 5 hat sich die Lieferkette vollständig vom Kostenfaktor zum Wachstumsmotor gewandelt und treibt nun das Geschäft voran.
Der Weg zur KI-Reife beginnt mit einem einzigen Schritt
Die Möglichkeiten der KI sind schier unendlich – und das kann überwältigend sein. Für viele Führungskräfte im Bereich der Lieferkette ist es schwierig zu wissen, wo sie anfangen sollen, wo Technologieinvestitionen die größte Wirkung erzielen können und wie man den Erfolg messen kann.
Doch Unsicherheit sollte kein Hindernis für Handlungen darstellen. Analysiere deine aktuelle Situation, erstelle einen Plan und handle. Jeder Fortschritt bedeutet, dass mehr Wert erschlossen wird.
