Supply-Chain-Effizienz freisetzen: 5 bewährte KI-Strategien

Es mag scheinen, dass die zunehmend unvorhersehbaren Lieferketten von heute professionelle Planer endlich besiegt haben, aber die Realität ist, dass Legacy-Planungssoftware nicht mit unserer immer vernetzteren und interdependenteren Welt Schritt gehalten hat. Traditionelle Tools verlassen sich auf regelbasierte präskriptive Lösungen: Wir machen einige gebildete Vermutungen, zeichnen eine lineare Regression in ein Spreadsheet und drücken die Daumen. Abweichungen von diesen Vorhersagen sind „Ausnahmen“, und wir managen sie mit Puffern oder Expresslieferungen – was Working Capital bindet, Produktionszyklen fehlsteuert und Verbraucher mit leeren Regalen frustriert.

Es gibt einen besseren Weg: den perfekten Fluss in Lieferketten wiederherzustellen.

Das Gegenteil von perfektem Fluss ist ein Phänomen, das wir „Operations Entropy“ nennen. Es ist die Störung gut gelegter Pläne durch Kräfte, die allgemein als unvorhersehbar gelten. Mit Fortschritten in Computern, Datenspeicherung und Machine Learning wird Operations Entropy endlich besiegt. Auch wenn Ihre Lieferkette anfängt, KI-Fortschritte in der Vorhersage zu nutzen, ist es leicht, in die Irre zu gehen. Behalten Sie diese Punkte im Hinterkopf, um Ihre Organisation voranzubringen:

1. Fokus auf Value at Risk

Alerts über Lieferengpässe und Überbestände sind nur Ablenkung von der kritischsten Kennzahl in der Planung: Value at Risk. Allzu oft verbringen Planner ihre Wochen damit, sich durch Alerts zu wühlen, ohne den Kontext oder die Transparenz, um informierte Entscheidungen zu treffen. Stecken Sie Rechenleistung hinter diese Alerts und quantifizieren Sie die entstehenden Risiken, um Ihrem gesamten Team Transparenz darüber zu geben, welche Probleme die meisten Dollar auf dem Spiel stehen. Es mag noch etwas Zeit und Forschung erfordern, ein dorniges Problem zu mindern, aber alle werden beruhigt sein, weil sie wissen, dass sie genau am richtigen Problem arbeiten.

2. Keine Black Box akzeptieren

Vertrauen ist kritisch in einem High-Stakes und maddeningly komplizierten Supply-Chain-Breakdown. Keine KI wird die menschliche Intelligenz eines Planers haben, aber die KI wird weit rigoroser interpretierten Kontext haben als der Planner. KI-Plattformen müssen ihre Reasoning für Planner offenlegen, um Annahmen zu verifizieren und Planern das Vertrauen zu geben, auf diese Insights zu handeln. Große, wirkungsvolle Entscheidungen erfordern Mut und Zuversicht, nicht nur Big Data und clevere Algorithmen.

3. Verschwendung eliminieren

Verschwendung ist das Ergebnis ungenauer Vorhersagen: Bestands-Puffer maskieren ungenaue Bedarfsprognosen, und leere Lkw verraten Logistik-Übersehen. Selbst Fabrikstillstände und defekte Produkte können mit besserer prädiktiver Wissenschaft verhindert werden. Viele dieser Ineffizienzen werden als „Business as usual“ akzeptiert, aber mit neuen prädiktiven Tools ist es an der Zeit, jede Quelle von Verschwendung zu hinterfragen – wie Bestand, Überproduktion, Transport oder sogar verschwendetes Talent.

4. Den Lärm reduzieren

Die Anhäufung von Legacy-Systemen of Record fügt oft unnötige Komplexität zum digitalen Workspace eines Planers hinzu. Im Verlauf der Störungsminderung ist es üblich, mehrere Logins, redundante Alerts und im schlimmsten Fall Berechtigungs- oder Transparenzprobleme zu haben. KI glänzt bei Datenmanipulation, Tagging, Kategorisierung und Korrektur vieler Datenströme, die Legacy-Systeme produzieren. KI-Lösungen sollten alle relevanten Daten sofort verfügbar machen, damit Planner sich auf die Minderung einer Störung konzentrieren können, statt sich durch verworrene Systeme zu wühlen für bessere Transparenz beim Thema.

5. Kollaboration annehmen

Die Zukunft ist menschliche und maschinelle Intelligenz, die zusammenarbeiten. KI und Machine Learning angewendet auf Supply-Chain-Planung ist kein zukünftiger Zustand auf dem Hype-Zyklus eines Analysten. Der Wert ist in der Produktion bewiesen – mit dem Ziel, über hyped Erwartungen hinauszugehen und echten Geschäftswert zu sehen.

Supply-Chain-Planner brauchten keine Pandemie, um auf das hinzuweisen, was sie schon wussten: Die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung innerhalb des Ausführungsfensters ist kritisch für Lieferketten. Jetzt ist die Zeit, Supply-Chain-Planner und -Führer mit Produkten zu unterstützen, die KI im Kern haben.

Mike Hulbert ist Vice President of Consumer Business bei Noodle.ai, einem KI-Produkte-Anbieter für Supply Chain und Hersteller.