Wie KI Supply-Chain-Disruptionen beendet: 5 bewährte Strategien

Geschäftsstörungen durch die Coronavirus-Pandemie – von leeren Regalen in Supermärkten bis zu langen Verzögerungen bei E-Commerce-Lieferungen – haben Supply-Chain-Schwächen offengelegt und eine wachsende Chance für Künstliche Intelligenz geschaffen.

Das JIT-Problem

Teil des Problems: der Wechsel zu Just-in-Time-Fertigung (JIT), die schlanke Lieferketten mit niedrigeren Lagerbeständen schuf, um Überproduktions- und Überschussrisiken zu eliminieren. Diese Strategie, aus der Autoindustrie entlehnt, ermöglichte Lieferanten Kostensenkung durch niedrige Lagerbestände und reduzierte Produktionskosten. Doch wenn Pandemie oder Naturkatastrophe einen Nachfrageschub erzeugt, ist es schwer, Produktion hochzufahren oder Überschussbestände anzuzapfen – besonders wenn ganze Werke durch Infektion stillstehen. Was heute nötig ist: Ein neues Modell für Real-Time-Demand-Manufacturing statt JIT.

KI-gestützter Werkzeugkasten: 5 Anwendungen

Immer mehr Lieferanten wenden diverse KI-Formen an, um Supply-Chain-Disruptionen jetzt und zukünftig besser zu adressieren. Betrachten Sie folgende fünf Anwendungen:

1. Predictive Analytics

Damit Unternehmen nicht von wechselnden Markt-, Wirtschafts- oder Konsumententrends blindseitig getroffen werden: KI-basierte Predictive Analytics ermöglichen präzise Prognosen durch Analyse historischer Datenmuster. Nutzt Data Mining, statistisches Modeling, Machine Learning – riesige Datensets sagen zukünftige Outcomes voraus. Beispiel: Händler bestimmt Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Artikel out-of-stock gehen und wann; oder ob Konsument Marke X Küchenrolle kauft, wenn Bounty-Produktion stoppt. Auch: Lieferanten analysieren, welche in Notfällen am zuverlässigsten sind.

2. Deep Learning

Remote-Sichtbarkeit in Filialen wurde während Pandemie entscheidend. Heute: Videoüberwachung + Deep-Learning-Lösungen helfen Managern, Sicherheitsprotokoll-Einhaltung zu prüfen – POS-Reinigung, Maskenpflicht, Social Distancing. Auch: KI-basierte Videoüberwachung für Store Audits im Bestandsmanagement – leere Regale lokalisieren, Nicht-Verkäufer identifizieren.

3. Warehouse Robotics

Roboter auf Lagerböden, die picken und packen, steigern Geschwindigkeit und Effizienz substanziell. Während Pandemie, bei Human-Labor-Shortage durch kranke Arbeiter oder Risikogruppen zu Hause, sprangen Roboter in die Bresche.

4. Robotic Process Automation (RPA)

Repetitive Tasks – Rechnungsstellung, Auftragsabwicklung, Dateneingabe, Admin – können major Culprit für Supply-Chain-Disruption sein. RPA automatisiert diese Tasks, befreit menschliche Mitarbeiter für strategische Aufgaben und direkten Partner-/Kundenkontakt. Beispiel: RPA verarbeitet Purchase Orders, identifiziert benötigte Lagerbestände, matcht gegen tatsächlichen Bestand – ganz ohne menschliches Eingreifen, außer bei Ausnahmen.

5. Computer Vision

Diese KI-gestützte Bilderkennung nutzt Transport & Logistik: High-Traffic-Areas identifizieren, optimale LKW-Routen planen. Computer-Vision-Algorithmen analysieren digitale Bilder/Video aus Satellitenbildern – Autos/Busse in Bereichen zählen, LKW-Fahrer umleiten. Andere Anwendungen: Beschädigte Bahntrassen erkennen, die reibungslose Güterzufuhr per Zug behindern könnten.

Micro-Warehouse-Ansatz

Zusätzlich zur Automatisierung wird Kennzeichen zukünftiger Supply Chains sein: Lagerung & Warehousing näher am Kunden. Selbst bei Amazon/Walmart: Wenige große Lager werden durch viele kleinere ersetzt – bedienen Kundenbasis im 2-Meilen-Radius. Statt weniger Großlager: viele zur Dezentralisierung der Distribution, schnellere Lieferung an Händler/Konsumenten, Boost für Nachhaltigkeit – weniger Luft- und Autobahnemissionen.

Die Supply Chain der Zukunft wird wohl aus weniger menschlichen Arbeitern bestehen; stärkerer KI-getriebener Automatisierung für Bestandsmanagement/Prognose, Datenverarbeitung, Back-Office & Warehouse-Ops; neuen Lieferkanälen inkl. Drohnen für sicherere, kontaktfreie Home Deliveries.

Hürden zur Zukunfts-Supply-Chain

Interoperable, integrierte Systeme müssen Daten über die Supply Chain teilen für Effektivität. Unternehmen müssen für diese Interoperabilität offen sein. Weitere Hürde: Angst vor Jobverlust durch Automatisierung. Unternehmen müssen Ängste zerstreuen – neue, strategischere Rollen für Arbeiter öffnen, Training & Weiterbildung anbieten; Vorteile von KI hervorheben, ohne den unerschütterlichen menschlichen Vorsprung vor KI aus den Augen zu verlieren.

COVID-19 hat Supply-Chain-Fragilität beleuchtet – aber durch seine Lektionen beginnen wir, die Supply Chain der Zukunft neu zu imaginieren: KI-getrieben, durch menschlichen Einfallsreichtum ermächtigt.

Carlos Melendez ist Chief Operating Officer von Wovenware.