Fünf Möglichkeiten, KI im Supply Chain Management zu nutzen

Es mag den Anschein haben, dass die zunehmend unberechenbaren Lieferketten von heute professionelle Planer endgültig besiegt haben, aber die Realität ist, dass ältere Planungssoftware unsere immer vernetzte und voneinander abhängige Welt nicht eingeholt hat. Herkömmliche Tools verlassen sich auf regelbasierte, präskriptive Lösungen:Wir stellen fundierte Vermutungen an, zeichnen eine lineare Regression in eine Kalkulationstabelle und drücken die Daumen. Abweichungen von diesen Vorhersagen sind „Ausnahmen“, und wir verwalten sie mit Puffern oder Eilaktionen – indem wir Betriebskapital sperren, Produktionszyklen fehlleiten und Verbraucher mit leeren Regalen frustrieren.

Es gibt einen besseren Weg:Wiederherstellung des perfekten Flusses in den Lieferketten.

Das Gegenteil von perfekter Strömung ist ein Phänomen, das wir „Operations-Entropie“ nennen. Es ist die Störung gut durchdachter Pläne durch Kräfte, die allgemein als unvorhersehbar gelten. Mit den Fortschritten bei Computern, Datenspeicherung und maschinellem Lernen wird die Betriebsentropie endlich besiegt. Selbst wenn Ihre Lieferkette beginnt, die Fortschritte der KI bei der Vorhersage zu nutzen, kann man leicht in die Irre gehen. Beachten Sie diese Punkte, um Ihre Organisation voranzubringen:

Konzentrieren Sie sich auf den Value-at-Risk. Warnungen über mangelndes Angebot und Überbestände lenken nur von der kritischsten Zahl bei der Planung ab:dem Value-at-Risk. Allzu oft verbringen Planer ihre Wochen damit, Warnungen zu durchsuchen, ohne den Kontext oder die Sichtbarkeit, die für fundierte Entscheidungen erforderlich sind. Setzen Sie etwas Rechenleistung hinter diese Warnungen und quantifizieren Sie die aufkommenden Risiken, um Ihrem gesamten Team einen Überblick darüber zu geben, welche Probleme die meisten Gelder aufs Spiel setzen. Es kann noch einige Zeit und Recherche dauern, um ein heikles Problem zu lösen, aber jeder kann sicher sein, dass er genau an dem richtigen Problem arbeitet.

Gib dich nicht mit irgendetwas in einer Blackbox zufrieden. Vertrauen ist entscheidend bei einem risikoreichen und irrsinnig komplizierten Zusammenbruch der Lieferkette. Keine KI wird über die menschliche Intelligenz eines Planers verfügen, aber die KI wird einen viel strenger interpretierten Kontext haben als der Planer. KI-Plattformen müssen Planern ihre Argumentation offenlegen, um die Annahmen zu überprüfen und den Planern das Vertrauen zu geben, auf diese Erkenntnisse zu reagieren. Große, wirkungsvolle Entscheidungen zu treffen, erfordert Mut und Sicherheit, nicht nur Big Data und clevere Algorithmen.

Verschwendung vermeiden. Verschwendung ist das Ergebnis ungenauer Vorhersagen:Lagerpuffer kaschieren ungenaue Bedarfsprognosen und leere Lkw bergen Logistiküberblicke. Sogar Fabrikausfälle und defekte Produkte können mit besserer Vorhersagewissenschaft verhindert werden. Viele dieser Ineffizienzen werden „business as usual“ akzeptiert, aber mit neuen Vorhersagetools ist es an der Zeit, jede Verschwendungsquelle zu hinterfragen – wie Inventar, Überproduktion, Transport oder sogar verschwendete Talente.

Leise den Lärm. Die Anhäufung von Legacy-Aufzeichnungssystemen macht den digitalen Arbeitsbereich eines Planers oft unnötig kompliziert. Im Zuge der Eindämmung einer Störung kommt es häufig zu mehreren Anmeldungen, redundanten Warnungen und schlimmstenfalls zu Problemen mit Berechtigungen oder Sichtbarkeit. KI zeichnet sich durch Datenmanipulation, Tagging, Kategorisierung und Korrektur vieler Datenströme aus, die von Legacy-Systemen erzeugt werden. KI-Lösungen sollten alle relevanten Daten leicht verfügbar machen, damit sich Planer auf die Eindämmung einer Störung konzentrieren können und nicht durch verworrene Systeme sortieren müssen, um das Problem besser zu erkennen.

Begrüße die Zusammenarbeit. Die Zukunft liegt in der Zusammenarbeit von menschlicher und maschineller Intelligenz. KI und maschinelles Lernen, die auf die Supply-Chain-Planung angewendet werden, sind kein zukünftiger Zustand im Hype-Zyklus eines Analysten. Der Wert wird in der Produktion bewiesen – mit dem Ziel, übertriebene Erwartungen zu übertreffen und einen echten Geschäftswert zu sehen.

Supply-Chain-Planer brauchten keine Pandemie, um aufzuzeigen, was sie bereits wussten:Die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung innerhalb des Ausführungsfensters ist für Lieferketten entscheidend. Jetzt ist es an der Zeit, Supply-Chain-Planer und -Führungskräfte mit Produkten zu unterstützen, die im Kern auf KI basieren.

Mike Hulbert ist Vice President of Consumer Business bei Noodle.ai, einem Anbieter von KI-Produkten für die Lieferkette und Hersteller.