Ein bewährter dreistufiger KI-Einführungsfahrplan für Lieferketten

Die globalen Auswirkungen der Pandemie haben wichtige Lektionen für Unternehmen hinterlassen, die die nächste große Störung überleben wollen. Darunter: die Notwendigkeit, künstliche Intelligenz in Lieferketten besser zu implementieren.

Hier sind Tipps, wie Unternehmen das erreichen können.

Zuerst: Ein besseres Modell zur Antizipation der Konsumentennachfrage bauen, das weniger offensichtliche Inputs berücksichtigt. Aktuelle Systeme basieren auf einfachen Trend- und Saisonalitätsprognosen. Stattdessen sollten sie externe Inputs einbeziehen: Inflation, Verbraucherpreisindizes und andere Input-Schocks durch COVID-19-Interventionspolitiken – Konjunkturschecks, Lockdowns, Hausbau. Viele dieser Muster sind im Rückblick leicht zu erkennen, aber das heißt nicht, dass sie nicht im Voraus erfassbar sind. Die Stärke KI-basierter Prognosemodelle: Sie erkennen Wechselwirkungen zwischen scheinbar unabhängigen Merkmalen.

Ist ein besseres Nachfragemodell gebaut, folgt ein sekundäres Versandkosten-Schätzmodell. Es muss den aktuellen Lieferkettenzustand zu jedem Zeitpunkt berücksichtigen und den Preis für den Versand eines Containers vorhersagen. Vorteil: Es lässt sich backtesten – man prüft vergangene Preisprognosen gegen die Realität.

Schließlich: Ein System bauen, das Nachfragemodell und Kostenschätzer als echte Supply-Chain-KI nutzt. Basierend auf zwei Kernbeobachtungen:

• Das Nachfragemodell sagt voraus, welche Kapazität zu einem zukünftigen Zeitpunkt benötigt wird.
• Das Kostenschätzmodell sagt voraus, wie teuer der Versand für diese Nachfrage zu diesem Zeitpunkt sein wird.

Mit diesen beiden Fähigkeiten kann ein KI-System durch Anpassen der Input-Hebel am Kostenschätzmodell optimieren. Das Modell hat Eingabeparameter – so simpel wie „Wie viele Stunden pro Tag läuft der Hafen Los Angeles?“ Es lernt die Auswirkung auf Versandkosten bei veränderten Werten. Die KI könnte trainiert werden, die Input-Hebel der Lieferkette ständig anzupassen, um sicherzustellen: Egal wie die Nachfrage aussieht, die Gesamtkosten zur Bedienung haben eine obere Schranke.

Dieser dreistufige Ansatz wird die Lieferkette der nächsten 10 Jahre prägen. Der Teufel steckt im Detail. Aber einmal etabliert, brauchen wir nicht mehr auf Politiker zu warten, um Lösungen für künftige Lieferkettenstörungen zu finden. Mit KI-gestützter Planung und Modellierung sind die Möglichkeiten grenzenlos.

James Kaplan ist CEO von MeetKAI.