Revolution der digitalen Lieferkette:Wie KI die Logistik verändert

Lieferketten waren schon immer anfällig für Ereignisse und Störungen, die selbst die am besten geführten Unternehmen und Dienstleistungen aus der Fassung brachten. Wird künstliche Intelligenz in Echtzeit diesem komplexen Unterfangen endlich einen Sinn verleihen? Oder ist es nur das neueste Elixier, das als Heilmittel gegen alle Übel angepriesen wird?

Lieferketten sind naturgemäß auf viele, viele bewegliche Teile angewiesen, um bedarfsgerecht zu liefern. Viele dieser Teile sind unterschiedlich und reichen von Rohstofflieferanten über Fabriken und Lastwagen bis hin zu Schiffen, Lagerhäusern und Einzelhändlern. Werden Entscheidungsträger und Manager jemals einen vollständigen Überblick über die Vorgänge erhalten? Wahrscheinlich nicht. Aber Technologien wie künstliche Intelligenz sind bereit, Wissenslücken zu schließen und Erkenntnisse zu liefern, um auftretende Probleme vorherzusagen und zu überwinden. Und das ist ein Schritt in die richtige Richtung.

Die „intelligente“ Lieferkette ist jetzt da und Realität, dank einer Konstellation von Technologien, darunter generative KI, Datenanalyse, Automatisierung, digitale Zwillinge, maschinelles Lernen, Internet der Dinge, Blockchain und mehr, heißt es in einem neuen Bericht von KPMG.

Das Beratungsunternehmen stellt derzeit fest, dass 50 % der Supply-Chain-Organisationen angeben, in Anwendungen zu investieren, die solche Technologien unterstützen. Die Autoren des Berichts skizzieren die Art und Weise, wie diese nächste Generation von Technologien Intelligenz in die heutigen Lieferketten bringt:

Generative KI im Betrieb: GenAI „hat das Potenzial, Supply Chain Management, Logistik und Beschaffung zu revolutionieren“, berichten die KMPG-Autoren. GenAI „kann dazu beitragen, die Einhaltung von Beschaffungs- und Vorschriften sicherzustellen, die Produktionsabläufe in der Fertigung zu rationalisieren und die Effizienz zu steigern oder virtuelle Logistikkommunikation zu ermöglichen, indem virtuelle Assistenten eingesetzt werden, um Routineanfragen zu bearbeiten und schnelle Antworten zu geben.“ Darüber hinaus kann GenAI „auch die Nuancen des Lieferketten-Ökosystems eines bestimmten Unternehmens kennenlernen und sich selbst beibringen, sodass es seine Analyse im Laufe der Zeit verfeinern und schärfen kann.“

Siehe auch: Generative KI bringt Echtzeit-Lieferketten näher an die Realität

Um GenAI in Lieferketten zu nutzen, fordern die KMPG-Autoren Planungsexperten auf, „ihre Fähigkeiten in den Bereichen analytische Modellierung, funktionsübergreifendes Fachwissen und Beziehungsmanagement zu verbessern, um die Zusammenarbeit zu maximieren.“

KI-gestützte No-Touch/Low-Touch-Planung: Eine effektive Szenarioanalyse sei unerlässlich, um die finanziellen Konsequenzen von Lieferkettenentscheidungen zu ermitteln, heißt es in dem Bericht. „KI-gestützte Vertriebs- und Betriebsplanung sowie integrierte Geschäftsplanungsanwendungen werden dazu beitragen, die Lücke zwischen Supply-Chain-Planung und -Ausführung zu schließen. Durch Low-Touch-Planung werden große Teile der manuellen Arbeit aus dem End-to-End-Planungsprozess entfernt und die Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Analysen genutzt, um tiefergehende 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 zu deren Lösung zu machen – nahezu augenblicklich.“

Datenleistung: „Jeden Tag werden Millionen und Abermillionen von Datumsaufzeichnungen in der gesamten Lieferkette aus mehreren Systemen generiert“, heißt es im KPMG-Bericht. „Diese Fülle an Daten hat zu größeren Datensilos innerhalb des Unternehmens geführt, was wiederum zu getrennten Datensätzen geführt hat. Supply-Chain-Experten müssen die Komplexität ihrer Datenlandschaft effizient verwalten, um fundierte Entscheidungen treffen und ihre Abläufe verbessern zu können.

Der Aufbau eines datengesteuerten Ansatzes bedeutet, „sich auf bestimmte Anwendungsfälle zu konzentrieren“, was Unternehmen dabei hilft, „Verbesserungen der Datenqualität dort zu priorisieren, wo sie am wichtigsten sind, und so ihre Datensätze schrittweise zu verfeinern und zu verbessern“. Das KPMG-Team drängt auf einen „sehr starken Fokus auf die kritischen Elemente Datenverfügbarkeit, Qualität, Zuverlässigkeit, Trittfrequenz und Konsistenz“.

Transparenz und Sichtbarkeit über die Stufen 1 und 2 hinaus: Mindestens 43 % der Supply-Chain-Manager haben nur eingeschränkten oder gar keinen Einblick in die Leistung von Tier-1-Lieferanten. „Der Mangel an Transparenz über die verschiedenen Ebenen einer Lieferkette hinweg hat erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen aller Branchen, insbesondere auf die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sowie auf die Identifizierung und Minderung von Risiken in der Lieferkette. Technologietools wie Kontrolltürme und digitale Zwillinge können kritische Beziehungen zu Sub-Tier-Lieferanten aufdecken, gemeinsame Sub-Tier-Lieferanten und Fabrikstandorte hervorheben und klare Einblicke in die Tiefe der Lieferkette eines Unternehmens bieten. Wenn sie in großem Maßstab umgesetzt werden, können sie die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette verbessern.“

Low-Code-Plattformen: Low-Code-Plattformen ermöglichen es Managern und Administratoren, schnell auf Störungen oder Änderungen in ihren Lieferketten zu reagieren, indem sie neue Anwendungen optimieren oder einführen. „Diese verkürzen die Entwicklungszeit und ermöglichen es Unternehmen, schnell zu reagieren und ihre Anwendungen an neue Marktbedingungen, disruptive Ereignisse oder sich ändernde Strategien anzupassen“, erklären die KPMG-Autoren. „Es ermöglicht Geschäftsanwendern mit geringen technischen Kenntnissen, schnell neue Funktionen zu entwickeln, zu testen und zu implementieren. Potenzielle Anwendungen umfassen Planung, Fertigung, Produktlebenszyklus, Zusammenarbeit in der Lieferkette sowie Sendungsverfolgung.“