Wie KI Lieferketten verändert
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in Lieferketten von einer Neuheit zu einer Notwendigkeit entwickelt.
Unternehmen wie LVMH integrieren KI in ihre gesamten Betriebsabläufe, während Fast-Fashion-Anbieter sie nutzen, um alles von der Prognose bis zur Logistik zu beschleunigen. Jeden Tag setzen immer mehr Marken auf KI, um die Produktionsplanung zu optimieren, die Wartung von Anlagen vorherzusagen und die Fulfillment-Prozesse zu rationalisieren.
Wie wir in Tausenden von Lieferketten in unserem Netzwerk beobachten können, geht es bei KI nicht mehr nur darum, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen – heute ist sie ein Muss.
Laut dem Supply Chain Symposium 2025 von Gartner glauben 74 % der CEOs, dass KI in den nächsten drei Jahren den größten Einfluss auf ihr Unternehmen haben wird. Es ist jedoch wichtig zu verstehen: Ihre KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen Sie sie füttern.
Was funktioniert heute mit KI?
Jeden Tag hören wir von neuen Einsatzmöglichkeiten für KI auf dem Markt:
- Generative KI für die Szenarioplanung: Führende Einzelhändler nutzen KI, um „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchzuspielen – sie simulieren Nachfragespitzen, Lieferantenprobleme und logistische Einschränkungen mithilfe digitaler Zwillinge. Anstatt reaktiv zu reagieren, testen sie ihre Reaktionen, bevor es zu Störungen kommt.
- Abfall in Gewinn verwandeln: Unternehmen setzen KI ein, um Retouren zu optimieren, Verpackungsabfälle zu reduzieren und genauere Prognosen zu erstellen, um Überproduktion zu vermeiden. Traditionelle Kostenstellen wie Abfallmanagement und Nachhaltigkeit werden zu Instrumenten zum Schutz der Margen.
- Vernetzte Automatisierung: Von intelligenten Lagern bis hin zur Automatisierung von Ausnahmen – Einzelhändler nutzen KI, um manuelle Arbeit zu reduzieren und Abläufe zu vereinfachen. Gartner bezeichnet „vernetzte Lieferketten” und Workflow-Automatisierung als unverzichtbar für das Jahr 2025.
Wie sieht es mit Ihren Daten aus? Eine Realitätsprüfung
Wenn es darum geht, wo KI in Lieferketten zum Einsatz kommt, sind die Unternehmen, die mit KI erfolgreich sind, nicht diejenigen mit den ausgefallensten Algorithmen, sondern diejenigen mit den saubersten und standardisiertesten Daten ihrer Handelspartner.
Und hier ist der Grund dafür:
- Ihre KI kann zwar schöne Modelle für Lieferantenausfälle erstellen, aber wenn die Vorlaufzeitdaten inkonsistent sind, sind ihre Empfehlungen wertlos, wenn echte Probleme auftreten.
- Die Optimierung von Retouren mit KI sollte funktionieren, aber ohne genaue Artikeldaten von Handelspartnern kann KI nicht zwischen Mängeln und Kundenpräferenzen unterscheiden.
- Während Ihre Kunden eine fehlerfreie Ausführung erwarten, kann Ihre KI nur dann liefern, wenn Ihre Partnerdaten über jede einzelne Beziehung hinweg konsistent genau sind.
Was benötigen Sie für eine bessere Datenbasis?
In unserem gesamten Lieferkettennetzwerk im Einzelhandel beobachten wir, dass Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, standardisierte Echtzeit-Partnerdaten verwenden. Ohne diese Daten kann KI keine Ergebnisse liefern.
Zu den Grundlagen für die Implementierung von KI gehören:
- Saubere EDI-Daten: KI-Systeme benötigen konsistente Produktinformationen, Auftragsbestätigungen und Versandbenachrichtigungen. Wenn diese Daten zwischen den Handelspartnern variieren, liefern Ihre KI-Modelle unzuverlässige Ergebnisse.
- Standardisierte Kommunikation: Die Automatisierung von Ausnahmen erfordert, dass Partner Störungen in Standardformaten kommunizieren. Manuelle, inkonsistente Kommunikation unterbricht jedes Mal die KI-Workflows.
- Echtzeit-Transparenz: KI lebt von aktuellen Informationen. Sie benötigen minutengenaue Partner-Feeds, aber angesichts vielfältiger Handelsbeziehungen können die meisten Unternehmen diese nicht aufrechterhalten.
Wenn KI-Ideale auf die Realität treffen
Während neue Technologien in der modernen Geschäftswelt immer Teil der Diskussion sind, hören wir von unseren Kunden immer wieder dasselbe über den Einsatz von KI: Unternehmen sind zunächst begeistert von den Möglichkeiten, die KI ihnen bietet, erkennen jedoch schnell, dass dies ohne eine vorherige Standardisierung ihrer Daten nicht funktioniert.
Das Dilemma:
- Die ausgefeilteste KI versagt, wenn Handelspartner sie nicht mit genauen, zeitnahen Informationen füttern können.
- Die manuelle Ausnahmebehandlung wird durch automatisierte Workflows ersetzt, aber nur, wenn die zugrunde liegenden Datenauslöser tatsächlich funktionieren.
Wohin geht die Reise?
Die Zukunft der Lieferketten könnte tatsächlich von KI bestimmt werden.
Wir bewegen uns in Richtung autonomer Systeme, die ohne menschliches Eingreifen auf Störungen reagieren: vernetzte Ökosysteme, in denen KI die Arbeitsabläufe aller Handelspartner koordiniert und nachhaltige Anwendungen die Ressourcennutzung optimieren.
Wie gut dies funktioniert (oder auch nicht), hängt jedoch davon ab, ob standardisierte, zuverlässige Partnerdaten vorhanden sind.
Schaffen Sie jetzt Ihre Grundlage
Die Unternehmen, die mit KI erfolgreich sein werden, wissen, dass die KI-Transformation mit besseren Daten beginnt. Sie investieren in standardisierte Datenformate für Handelspartner, Echtzeit-Transparenz der Partnerleistung und automatisierte Arbeitsabläufe, die manuelle Fehler eliminieren.
KI hat ein unglaubliches Potenzial, die Lieferketten im Einzelhandel zu verändern. Aber Sie müssen über eine Grundlage aus sauberen, standardisierten und in Echtzeit verfügbaren Lieferantendaten verfügen.
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