Digitale Lieferketten-Revolution: Wie KI Logistik neu formt

Lieferketten waren schon immer anfällig für Ereignisse und Störungen, die selbst die am besten gemanagten Unternehmen und Services vor Rätsel stellen. Wird Echtzeit-Künstliche-Intelligenz endlich Sinn in dieses komplexe Unterfangen bringen? Oder ist es nur das neueste Elixier, das als Allheilmittel angepriesen wird?

Ihrer Natur nach verlassen sich Lieferketten auf viele, viele bewegliche Teile, um bedarfsgerecht zu liefern. Viele dieser Teile sind disparat – von Rohstofflieferanten über Fabriken bis zu LKWs, Schiffen, Lagern und Einzelhändlern. Werden Entscheidungsträger und Manager je einen vollständigen Überblick erhalten? Wahrscheinlich nicht. Aber Technologien wie Künstliche Intelligenz sind bereit, Wissenslücken zu füllen und Einblicke zu liefern, um aufkommende Probleme vorherzusagen und zu überwinden. Und das ist ein Schritt in die richtige Richtung.

Die „intelligente“ Lieferkette ist jetzt Realität, dank einer Konstellation von Technologien – einschließlich generativer KI, Datenanalytik, Automatisierung, digitaler Zwillinge, Machine Learning, Internet of Things, Blockchain und mehr –, so ein neuer KPMG-Report.

Derzeit geben 50 % der Lieferkettenorganisationen an, in Anwendungen zu investieren, die solche Technologien unterstützen. Die Autoren des Reports skizzieren, wie diese nächste Generation von Technologien Intelligenz in heutige Lieferketten bringt:

Generative KI im Betrieb: GenAI „hat das Potenzial, Supply Chain Management, Logistik und Beschaffung zu revolutionieren“, so die KPMG-Autoren. GenAI „kann helfen, Beschaffungs- und Regulierungs-Compliance sicherzustellen, Fertigungs-Workflows zu straffen und Effizienz zu steigern, oder virtuelle Logistikkommunikation ermöglichen, indem virtuelle Assistenten Routineanfragen bearbeiten und schnelle Antworten liefern.“ Zusätzlich „kann GenAI auch lernen – und sich selbst beibringen – über die Nuancen eines gegebenen Lieferketten-Ökosystems, was es ermöglicht, seine Analyse im Laufe der Zeit zu verfeinern und zu schärfen.“

Siehe auch: Generative KI bringt Echtzeit-Lieferketten der Realität näher

Um GenAI in Lieferketten zu nutzen, fordern die KPMG-Autoren Planungsprofis auf, „ihre Fähigkeiten in analytischer Modellierung, cross-funktionaler Expertise und Beziehungsmanagement zu steigern, um Kollaboration zu maximieren.“

KI-aktiviertes No-Touch/Low-Touch-Planning: Effektive Szenarioanalyse ist essenziell, um die finanziellen Konsequenzen von Lieferkettenentscheidungen zu bestimmen, so der Report. „KI-aktivierte Sales-and-Operational-Planning- und Integrated-Business-Planning-Anwendungen werden helfen, die Lücke zwischen Lieferkettenplanung und -ausführung zu schließen. Low-Touch-Planning wird große Teile manueller Arbeit aus dem End-to-End-Planungsprozess entfernen und die Kraft fortgeschrittener Analytik nutzen, um tiefere Fragen mit minimalem menschlichen Eingriff zu beantworten. KI wird in der Lage sein, Daten im großen Maßstab zu analysieren, Anomalien zu identifizieren, nach Mustern zu suchen, die zu unerwarteten Störungen führen, und Vorschläge zur Lösung machen – fast augenblicklich.“

Datenpower: „Jeden Tag werden Millionen und Abermillionen Datensätze über die Lieferkette aus mehreren Systemen generiert“, so der KPMG-Report. „Dieser Datenreichtum hat zu größeren Datensilos innerhalb der Organisation geführt, was wiederum zu getrennten Datensets führte. Supply-Chain-Profis müssen die Komplexitäten ihrer Datenlandschaft effizient managen, um informierte Entscheidungen zu treffen und Abläufe zu verbessern.

Einen datengestützten Ansatz aufzubauen bedeutet, „sich auf spezifische Use Cases zu fokussieren“, die Organisationen helfen, „Datenqualitätsverbesserungen dort zu priorisieren, wo sie am wichtigsten sind, wodurch ihre Datensets schrittweise verfeinert und verbessert werden.“ Das KPMG-Team fordert einen „Laserfokus auf die kritischen Elemente Datenverfügbarkeit, Qualität, Zuverlässigkeit, Rhythmus und Konsistenz.“

Transparenz und Sichtbarkeit über Tier 1 und 2 hinaus: Mindestens 43 % der Supply-Chain-Manager haben begrenzte bis keine Sichtbarkeit der Tier-1-Lieferantenleistung. „Der Mangel an Sichtbarkeit über die gestaffelten Stufen einer Lieferkette hat große Auswirkungen für Organisationen across Branchen – besonders für die Erfüllung regulatorischer Anforderungen und für Identifikation und Minderung von Lieferkettenrisiken. Technologie-Tools wie Control Towers und digitale Zwillinge können kritische Sub-Tier-Lieferantenbeziehungen aufdecken, gemeinsame Sub-Tier-Lieferanten, Fabrikstandorte hervorheben und klaren Einblick in die Tiefe der Lieferkette einer Organisation geben. Im großen Maßstab implementiert, können sie Lieferkettenresilienz verbessern.“

Low-Code-Plattformen: Low-Code-Plattformen ermöglichen Managern und Administratoren, schnell auf Störungen oder Veränderungen in ihren Lieferketten zu reagieren, indem sie Anwendungen anpassen oder neue starten. „Diese verkürzen die Entwicklungszeit und ermöglichen Unternehmen, schnell auf neue Marktbedingungen, disruptive Ereignisse oder veränderte Strategien zu reagieren“, so die KPMG-Autoren. „Sie ermöglichen Business-Usern mit wenig technischem Wissen, schnell neue Fähigkeiten zu bauen, zu testen und zu implementieren. Potenzielle Anwendungen umfassen Planung, Fertigung, Produktlebenszyklus, Lieferkettenkollaboration und Track-and-Trace.“