Die Gestaltung der agentengesteuerten Lieferkette: von Dashboards zu digitalen Mitarbeitern
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Die Gestaltung der agentengesteuerten Lieferkette: von Dashboards zu digitalen Mitarbeitern
Die Gestaltung der agentengesteuerten Lieferkette: von Dashboards zu digitalen Mitarbeitern
Blau drüben, 5 Minuten Lesezeit
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Erfolgreiche Skalierung: Wie Sainsbury's mehr als 1.400 Filialen optimiert
Erfahren Sie, wie dieser Einzelhändler mit einem Umsatz von 32,9 Milliarden Euro mit Blue Yonder zusammenarbeitet, um KI und ML für präzise Prognosen und unternehmensweite Nachhaltigkeit zu nutzen.
Die Einhaltung eines genauen Liefertermins gegenüber dem Kunden ist ein komplexes Problem mit vielen Einflussfaktoren, bei dem Lagerbestand, Arbeitskräfte, Transportkapazität und Kosten der Leistungserbringung berücksichtigt werden müssen. Agentische Systeme berechnen optimale Auftragsabwicklungsentscheidungen in großem Umfang und beziehen Bestellungen vom idealen Knotenpunkt – sei es ein Vertriebszentrum oder ein Einzelhandelsgeschäft –, um die Liefergenauigkeit zu verbessern und die Gewinnmargen zu schützen. Dadurch wird Präzision zu einer kundenorientierten Fähigkeit.
3: Lagerabwicklung und Durchsatz
Das moderne Lager ist ein hochdynamisches Umfeld, in dem sich Auftragsprofile, Arbeitskräfteverfügbarkeit und Versandtermine ständig ändern. Agentic Execution nutzt KI und maschinelles Lernen , um die Lagerabläufe kontinuierlich zu optimieren. Es kann die Produktplatzierung dynamisch auf Basis von Geschwindigkeit und Kommissionierwegen anpassen, Strategien für verkaufsfertige Paletten generieren, um den Arbeitsaufwand im Geschäft zu reduzieren, und die Wellensequenzierung an die Ausgangsfristen anpassen, wodurch der Gesamtdurchsatz und der Service verbessert werden.
Ihr Wettbewerbsvorteil ist jetzt aktiv, nicht passiv.
Die agentenbasierte Lieferkette ist das notwendige Betriebsmodell für eine Welt, die von Volatilität und steigenden Kundenerwartungen geprägt ist. Die technische Wahrheit ist, dass man mit isolierten Systemen, Batch-Daten und unzusammenhängender Entscheidungslogik keine Geschwindigkeit und Präzision erreichen kann.
Die Zukunft der Lieferkette ist nicht ein größeres Dashboard, sondern ein System, das denken, entscheiden und handeln kann. Dadurch werden Ihre Mitarbeiter von der täglichen Hektik manueller Abstimmungen befreit und können das tun, was nur Menschen tun können: führen, Strategien entwickeln und das Unternehmen ausbauen. Indem Sie Intelligenz direkt in die Ausführung einbetten, verwandeln Sie Ihre Lieferkette von einem reaktiven Kostenfaktor in Ihren stärksten Wettbewerbsvorteil.
Accelerate Informed Decisions With AI Built for Supply Chain
Unsere prädiktiven und generativen agentischen KI-Lösungen basieren auf jahrzehntelanger Innovation und KI-Erfahrung in der Lieferkette und verwandeln Ihre Rohdaten in Vorhersagen und Anleitungen, die Ihren Teams helfen, diese Komplexität zu bewältigen.
Demystifying AI for Supply Chain Leaders
The benefits of artificial intelligence for supply chain leaders are obvious, but the implementation isn't always as straightforward. Learn why (and how) your company should prioritize AI solutions now.
Reorganisation für KI: Wie sich Supply-Chain-Führungskräfte anpassen müssen
90 % der Führungskräfte in der Lieferkette führen derzeit eine Umstrukturierung durch oder werden dies in den nächsten 12 Monaten tun. Viele bereiten ihre Teams auf KI-gesteuerte Lieferkettentechnologie vor, aber wie sollten sie sich für eine KI-zentrierte Zukunft anpassen und umorganisieren?
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Carlsberg Group
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Das KI-basierte Auftragsmanagement von Blue Yonder sorgt für die „Magie“ hinter dem 30-Minuten-Versprechen für Kundenaufträge von Walgreen.
So wird KI-gestützte Planung die Leistung Ihrer Lieferkette verbessern
Extreme Volatilität, Engpässe bei den Lagerbeständen und Datenflut sind die Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Lieferkettenplanung stellen müssen. Mit KI-gestützten Planungsfunktionen können diese Herausforderungen durch eine verbesserte Entscheidungsfindung, Agilität und Zusammenarbeit in allen Bereichen der Lieferkette bewältigt werden.
Supply Chain Compass 2025: Wie Supply-Chain-Führungskräfte mit Komplexität umgehen
In dieser Umfrage unter fast 700 Unternehmen haben wir die Führungskräfte der Lieferkette nach ihren Ambitionen, Ängsten, Zielen und Strategien gefragt. Erfahren Sie, in welche Richtung sich die Branche insgesamt entwickelt, wie der Stand der Technik im Lieferkettenmanagement ist, warum der Optimismus ungebrochen ist und welche Maßnahmen vorrangig ergriffen werden, um strategische Ziele wie die Stärkung der Widerstandsfähigkeit, die Einführung neuer Technologien und mehr Nachhaltigkeit zu erreichen.
Über Silos hinaus: Entwicklung zu einer unternehmensweiten Lieferkette
Incisiv untersucht den bedeutenden Wandel, der sich in modernen Lieferketten vollzieht, und geht auf die zunehmende Abkehr von fragmentierten Prozessen und Einzellösungen hin zu flexibleren Plattformen und kollaborativen Arbeitsabläufen ein. Diese Entwicklung befasst sich mit systemischen Problemen wie Inflexibilität und unzusammenhängender Kommunikation und verbessert die Reaktionsfähigkeit, Nachhaltigkeit und Rentabilität der Lieferkette.
Es ist eine Szene, die man häufig in Workshops mit Führungskräften aus dem Bereich Supply Chain Management beobachtet: ein Moment stiller Erkenntnis, in dem ein Manager schließlich zugibt: „Wir tun alles, was wir können… aber wir fallen trotzdem zurück.“
Es wird still im Raum. Jeder weiß, was sie bedeuten. Ihre Teams arbeiten heldenhaft, aber das Geschäftsumfeld hat sich schneller verändert, als sich ihr Betriebsmodell anpassen kann.
Tatsächlich wurden unsere Lieferketten für eine Ära der Stabilität konzipiert. Heute agieren sie in einem Umfeld, das von ständiger Volatilität, Omnichannel-Komplexität und immenser Zeitkomprimierung geprägt ist. Das Kernproblem, vor dem wir stehen, ist, dass unsere veralteten Systeme und isolierten Betriebsmodelle einfach nicht die Geschwindigkeit und Präzision bieten können, die für den Wettbewerb erforderlich sind. Das System ist unterlegen.
Das ist nicht nur ein Gefühl, sondern eine allgemein anerkannte Realität. Tatsächlich ergab die Umfrage „Blue Yonder Supply Chain Compass“ , dass 82 % der Befragten der Meinung waren, dass veraltete Technologie ihre Lieferkettenleistung beeinträchtigen würde. Das hektische Reagieren ist keine nachhaltige Strategie mehr. Wir brauchen ein neues Betriebsmodell.
Was eine agentische Lieferkette tatsächlich bedeutet
Um es genau zu sagen: Die „agentische Lieferkette“ ist weder eine Umbenennung von Analytik noch eine Sammlung unzusammenhängender KI-Pilotprojekte. Es handelt sich um einen grundlegenden architektonischen Wandel.
In technischer Hinsicht lautet die Definition wie folgt:
Die agentenbasierte Lieferkette ist ein geschlossenes Entscheidungs- und Ausführungssystem, in dem autonome Agenten mithilfe einheitlicher Daten, gemeinsamer Beschränkungen und ergebnisorientierter Richtlinien kontinuierlich optimieren und über verschiedene Bereiche der Lieferkette hinweg agieren.
Dies führt uns von Systemen, die menschliche Entscheidungen unterstützen , zu Systemen, die im gesamten Netzwerk wahrnehmen, argumentieren, entscheiden und handeln können. Viele Organisationen nutzen bereits KI zur Vorhersage, die die Frage beantwortet: Was wird passieren? Wertschöpfung entsteht jedoch durch Entscheidungsautomatisierung, die die Frage beantwortet: Was sollen wir tun? Dies ist der Wandel von passiven Dashboards, die lediglich zeigen, was geschehen ist, hin zu aktiven „digitalen Mitarbeitern“, die aktiv mitgestalten, was als Nächstes passiert.
Das Betriebsmodell: ein geschlossenes Regelsystem für die Ausführung
Im Kern arbeitet die agentenbasierte Lieferkette in einem kontinuierlichen Kreislauf , der auf die Ausführung und nicht nur auf Empfehlungen ausgelegt ist.
Siehe: Dieser erste Schritt beinhaltet die Aufnahme eines kontinuierlichen Stroms von Echtzeit- und nahezu Echtzeitsignalen aus dem gesamten Netzwerk. Dies umfasst Daten zu Nachfrage, Lagerbeständen, Logistikkapazität, Lieferzeiten, Störungen und geltenden Geschäftsrichtlinien.
Analyse: Anschließend bewertet das System den aktuellen Systemzustand mithilfe von Prognosen, kausalen Diagnosen, Anomalieerkennung und Constraint-Reasoning. Es identifiziert Abweichungen vom Plan und bewertet potenzielle Szenarien, um die Auswirkungen verschiedener Signale zu verstehen und Kompromisse zu berechnen.
Entscheidung: Auf Grundlage der Analyse berechnet das System die bestmögliche Aktion. Dabei werden konkurrierende Ziele – wie Kosten, Servicelevel, Gewinnspanne und Kapazitätsauslastung – mithilfe einer Kombination aus Optimierung und KI-gestützter Richtlinienlogik abgewogen, um den optimalen Weg nach vorn zu bestimmen.
Handlung: Dies ist der entscheidende Unterschied. Das System generiert nicht einfach nur eine Empfehlung, die dann von einem Menschen überprüft wird. Zur Umsetzung der Entscheidung innerhalb der operativen Arbeitsabläufe sind direkte Maßnahmen erforderlich, wie z. B. das Auslösen einer Nachbestellung, die Umverteilung von Lagerbeständen, die Änderung einer Beschaffungsstrategie oder die Anpassung der Wellenplanung im Lager.
Die architektonischen Grundlagen für Autonomie
Eine agentenbasierte Lieferkette ist kein Zusatzmodul; sie benötigt eine Reihe grundlegender Funktionen auf Plattformebene, um sicher und effektiv zu funktionieren.
Einheitliche Daten- und Netzwerktransparenz
Agentische Systeme können nicht mit widersprüchlichen Informationen arbeiten. Sie benötigen eine einheitliche Datengrundlage, um die „Phantombestände“ und die verzerrten Nachfragesignale zu eliminieren, die isolierte Systeme plagen. Es muss sich um eine mehrstufige Netzwerksicht handeln, die Transparenz hinsichtlich Lieferanten und Spediteuren bietet und so die Unsicherheit verringert, die Unternehmen dazu zwingt, übermäßige Pufferbestände vorzuhalten. Wenn Unternehmen ihre Lieferkette für Partner öffnen, können sie eine Reduzierung der Lagerbestände um 30 % erreichen.
Unified decisioning
Einheitliche Entscheidungsfindung ist die Koordination von Entscheidungen in Planung und Ausführung, um die Auswirkungen auf den gesamten Prozess abzuwägen. Anstatt dass ein Merchandising-Team die Einkaufskosten optimiert, während ein Logistik-Team die LKW-Ladungen optimiert – was oft zu widersprüchlichen Ergebnissen führt –, bewertet das System Entscheidungen anhand ihrer Auswirkungen auf das gesamte Netzwerk. Die Lieferkette wird zu einem System von Entscheidungen, nicht zu einer Kette von Abteilungen.
Interoperabilität für die Ausführung
Autonomie scheitert, wenn eine Entscheidung, egal wie intelligent sie auch sein mag, nicht umgesetzt werden kann. Dies erfordert Interoperabilität, die weit mehr ist als bloße Integration. Die Unterscheidung ist entscheidend: Integration bewegt Daten. Interoperabilität ermöglicht die zuverlässige Umsetzung von Entscheidungen. Es geht darum, die Kontinuität der Arbeitsabläufe über Ihre WMS-, TMS-, Auftragsverwaltungs- und Partnersysteme hinweg sicherzustellen.
Governance und Leitplanken
Um Vertrauen zu gewinnen, muss Autonomie kontrolliert werden. Richtlinienleitlinien sind die Regeln, die festlegen, was autonome Agenten tun dürfen. Dies können Margenschwellenwerte zur Vermeidung unrentabler Entscheidungen, Service-Tier-Regeln zur Priorisierung wichtiger Kunden oder Bedingungen, die für bestimmte Aktionen eine menschliche Genehmigung erfordern, umfassen. Diese Leitplanken gewährleisten, dass die Autonomie sowohl sicher als auch mit der Geschäftsstrategie im Einklang steht.
Erklärbarkeit und Beobachtbarkeit
Damit eine Organisation ein autonomes System einführt, müssen ihre Aktionen nachvollziehbar sein. Die Erklärbarkeit liefert eine nachvollziehbare Begründung dafür, warum eine Maßnahme ergriffen wurde – sie beschreibt detailliert, welche Signale verwendet wurden, welche Einschränkungen galten und welche Ziele optimiert wurden. Observability bietet die Werkzeuge, um das Verhalten von Agenten zu überwachen und dessen direkte Auswirkungen auf wichtige Leistungsindikatoren zu messen. Dabei wird alles von der Häufigkeit von Aktionen bis hin zu den Auswirkungen von Richtlinienänderungen verfolgt. Zusammen verhindern sie, dass das System jemals zu einer betriebstechnisch undurchsichtigen „Black Box“ wird.
Drei konkrete Anwendungsfälle in Aktion
1: Verfügbarkeit von Lagerbeständen und Abfallreduzierung
Die Kosten der Bestandsverzerrung – Fehlbestände und Überbestände – werden auf jährlich 1,7 Billionen US-Dollar geschätzt. Die agentenbasierte Ausführung geht dieses Problem direkt an, indem sie Bedarfsermittlung, Zuteilung und Wiederauffüllung in einer einzigen, kontinuierlichen Schleife koordiniert.
Im Lebensmitteleinzelhandel beispielsweise schafft es ein intelligentes Gleichgewicht zwischen den gegenläufigen Zielen, die Warenverfügbarkeit im Regal zu maximieren und den Verderb zu minimieren. Es verändert auch grundlegend den Ablauf der Renditen. Für viele Einzelhändler sind Retouren einer ihrer größten „Lieferanten“. Ein agentenbasiertes System beschleunigt nicht nur die Umwandlung von Retouren in verkaufsfähige Bestände, sondern kann auch Strategien unterstützen, wie beispielsweise die Förderung von Retouren im Geschäft, um die Kundenfrequenz zu erhöhen.
Sind Sie bereit, Ihren Wettbewerbsvorteil zu aktivieren?
Setzen Sie auf eine handlungsfähige Lieferkette, die in Echtzeit denkt, entscheidet und handelt. Erfahren Sie, wie die KI-Lösungen von Blue Yonder reaktive Kostenstellen in aktive Wettbewerbsvorteile im gesamten globalen Geschäftsbetrieb verwandeln.
