Was macht die KI-gestützte Supply-Chain-Orchestrierung erfolgreich?
Laut 74 % der von Gartner befragten Fachleute wird KI in den nächsten drei bis fünf Jahren einen großen Einfluss auf Lieferketten haben. Es besteht jedoch eine Diskrepanz zwischen den Investitionen der Unternehmen und den erzielten Ergebnissen.
Viele Unternehmen setzen KI für kundenorientierte Anwendungen wie Chatbots und Empfehlungsmaschinen ein. Es sind auch diejenigen, die echte Renditen erzielen, KI anders nutzen: Sie automatisieren Nachfrageprognosen, lösen automatische Nachschubprozesse aus und optimieren den Lagerbestand in ihren Netzwerken. Sie integrieren KI in Backend-Prozesse und nicht nur in Frontend-Erfahrungen.
Das Problem, das KI in der Lieferkette zurückhält
Führungskräfte im operativen Bereich nennen Datenprobleme als einen der Hauptgründe dafür, dass Technologieinvestitionen nicht die erwarteten Ergebnisse gebracht haben. Die Herausforderung beschränkt sich nicht nur auf interne Systeme. Die wertvollsten Informationen in der Lieferkette sind die Daten, die zwischen den Partnern fließen. Dennoch tauschen viele Einzelhändler und Lieferanten wichtige Informationen immer noch manuell aus.
KI in der Lieferkette kann nicht effektiv helfen, wenn die zugrunde liegenden Daten nicht automatisch übertragen werden. Ohne diese Verbindung haben selbst die fortschrittlichsten Systeme Schwierigkeiten, ihre Leistung zu erbringen.
Was ist KI-gestützte Supply-Chain-Orchestrierung?
KI-gestützte Lieferkettenkoordination nutzt Algorithmen, um Entscheidungen zwischen Einzelhändlern, Lieferanten und Logistikpartnern in Echtzeit zu koordinieren. Anstatt dass Partner E-Mails oder Telefonate austauschen, um sich abzustimmen, verarbeiten KI-Systeme gemeinsam genutzte Daten und lösen automatisch koordinierte Maßnahmen aus. Da keine Entscheidung in der Lieferkette isoliert getroffen wird, ist die Transparenz zwischen den Partnern von entscheidender Bedeutung, und E-Mails und Telefonate können hier nicht mithalten.
Dieser Ansatz macht KI zu einer operativen Infrastruktur und nicht zu einem Add-on. Er verbindet alle Teile der Lieferkette miteinander, sodass Entscheidungen schneller und mit größerer Genauigkeit getroffen werden können. Viele Unternehmen haben damit begonnen, KI in ihre Systeme zu integrieren, aber das allein reicht nicht aus. Der wahre Erfolg hängt von sauberen, vernetzten Daten ab, die frei im Netzwerk fließen können.
Warum ist KI in der Lieferkette auf saubere Daten angewiesen?
KI kann nur das koordinieren, was sie sehen kann. Viele Unternehmen investieren viel in KI-Systeme, verlassen sich aber immer noch auf manuelle Prozesse, die die Leistungsfähigkeit dieser Systeme einschränken. Das ist ein häufiger Widerspruch in den meisten Lieferketten: Leistungsstarke Algorithmen arbeiten mit unvollständigen oder inkonsistenten Informationen. So werden saubere Date und Datenbereinigung unverzichtbar.
Stellen Sie sich vor, Sie führen ein KI-Prognosetool ein, das auf bewährten Modellen basiert, aber die Lieferzeiten der Lieferanten werden immer noch in Tabellenkalkulationen erfasst. Oder Sie implementieren eine automatisierte Nachschubfunktion, während Bestellungen weiterhin manuell eingegeben werden müssen. Jeder manuelle Schritt kostet Zeit und birgt das Risiko von Fehlern.
KI kann Lieferketten nicht koordinieren, wenn die Informationen, auf die sie angewiesen ist, in getrennten Systemen gespeichert sind. Lieferantenaktualisierungen, Lieferzeiten und Bestandsübersicht müssen digital und konsistent sein, damit KI ihre Aufgabe erfüllen kann. Andernfalls trifft jedes System Entscheidungen nur auf der Grundlage eines Teils der Informationen.
Wie funktioniert die KI-Bedarfsprognose – und warum versagt sie?
Bedarfsprognose in der Lieferkette kann durch KI-Prognosemodelle erheblich verbessert werden. KI-Prognosemodelle sind hervorragend geeignet, um Muster in Verkäufen, Preisen und Werbeaktionen zu erkennen. Sie können Veränderungen erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Aber sie können schlechte Daten nicht korrigieren. Wenn sich Lieferanteninformationen nur langsam ändern oder nicht weitergegeben werden, geraten Prognosen aus dem Kurs. Ein System könnte beispielsweise von einer Vorlaufzeit von sieben Tagen ausgehen, obwohl diese tatsächlich 14 Tage beträgt. Das Modell ist nicht falsch, es fehlen lediglich Informationen.
Einzelhändler verfeinern die Prognosen in ihren eigenen Systemen weiter, aber diese Daten erreichen oft nie die Lieferanten. Lieferanten agieren im Dunkeln und planen auf der Grundlage von Annahmen statt auf der Grundlage realer Nachfragesignale. Das Ergebnis ist eine Kette kleiner Diskrepanzen, die zu Terminüberschreitungen, zusätzlichen Kosten und Umsatzverlusten führen.
Die KI-Nachfrageprognose scheitert nicht, weil die Algorithmen schwach sind. Sie scheitert, weil die Daten nicht fließen.
Damit die KI-Bedarfsprognose funktioniert, benötigen Einzelhändler und Lieferanten gemeinsame Transparenz. Prognosen, Aktualisierungen und Kapazitätsdaten sollten automatisch fließen, damit beide Seiten die gleichen Informationen in Echtzeit sehen.
Was sind häufige Herausforderungen beim KI-Bestandsmanagement?
Das KI-Bestandsmanagement soll kontinuierlich laufen, Bestellungen anpassen und Lagerengpässe verhindern. Das hängt jedoch davon ab, dass alle Partner dieselben aktuellen Daten verwenden.
Allzu oft zeigt das System des Einzelhändlers eine Version der Wahrheit, während das System des Lieferanten eine andere zeigt. Bestandsaktualisierungen werden uneinheitlich weitergegeben, und Produkt- oder Kapazitätsinformationen bleiben in separaten Tools verborgen.
In diesem Fall kann die KI nicht das gesamte Netzwerk optimieren. Sie könnte höhere Bestellmengen empfehlen, gerade wenn ein Lieferant seine Kapazitätsgrenze erreicht hat, oder davon ausgehen, dass Lagerbestände verfügbar sind, obwohl dies nicht der Fall ist. Diese Diskrepanzen führen zu Verzögerungen, Engpässen und Frustration auf beiden Seiten.
Die IHL Group berichtet, dass 67 % der Einzelhändler aufgrund von Ungenauigkeiten im Bestandsmanagement täglich oder wöchentlich Probleme in der Beziehung zu Marken haben. Dabei handelt es sich nicht nur um Effizienzprobleme. Sie wirken sich direkt auf die Zusammenarbeit und Leistung in der gesamten Lieferkette aus.
Wie können Unternehmen die KI-Leistung in der Lieferkette verbessern?
Die Verbesserung der KI-Leistung beginnt mit der Eliminierung manueller Übergaben. Jeder Prozess, der auf gemeinsam genutzten Daten basiert, wie z. B. Prognosen, Nachschub und Bestandsmanagement, ist auf saubere, vernetzte Informationen angewiesen. Der Ersatz von E-Mails und Tabellenkalkulationen durch automatisierten Datenaustausch schafft die Grundlage für eine genaue KI-Leistung. Beginnen Sie damit, interne Teams und Lieferkettenpartner auf gemeinsame Definitionen und Standards für den Informationsaustausch abzustimmen.
Sobald diese Grundlage geschaffen ist, ist der nächste Schritt die Skalierbarkeit. Standardisieren Sie die Art und Weise, wie Daten ausgetauscht und validiert werden, damit die Automatisierung über einige wenige wichtige Partner hinausgeht. Das Ziel sind keine isolierten Verbindungen, sondern ein konsistentes System, das Daten automatisch weiterleitet.
Messen Sie schließlich frühzeitig die Auswirkungen. Unternehmen, die den Datenfluss verbessern, profitieren oft von genaueren Prognosen, weniger Auftragsverzögerungen und stärkeren Lieferantenbeziehungen. Diese Ergebnisse schaffen Impulse für eine breitere Einführung von KI.
Die KI-Orchestrierung ist dann erfolgreich, wenn Daten frei fließen, Systeme aufeinander abgestimmt bleiben und alle Partner auf der Grundlage derselben Fakten arbeiten.
Aufbau einer intelligenteren Lieferkette mit KI-gestützter Supply-Chain-Orchestrierung
KI verändert das Supply Chain Management grundlegend, indem sie die Art und Weise beeinflusst, wie Lieferketten denken, planen und reagieren. Ohne die richtige Datenbasis kann sie jedoch ihr volles Potenzial nicht entfalten. Saubere, vernetzte Daten machen KI zu einem Motor für die Verbesserung der Lieferkettenleistung.
Da Einzelhändler und Lieferanten ihre Abläufe weiter digitalisieren, wird der nächste Vorteil nicht von neuen Tools kommen, sondern davon, wie nahtlos sie Daten austauschen. Die Zukunft gehört Lieferketten, die Informationen genauso effizient transportieren wie Produkte.
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