Wie KI die Lieferkettenkrise lösen könnte

Die COVID-19-Pandemie hat sich zu einem Prüffeld für Innovationen in mehreren Branchen entwickelt. Dies ist nicht überraschend. Im Laufe der Geschichte haben Krisen Innovationen hervorgebracht. Jetzt ist die Welt eingeladen, inmitten einer katastrophalen Störung unserer globalen Lieferkette erneut zu Innovationen zu kommen.

Das Problem, das wir jetzt haben, mag wie ein hoffnungsloser Engpass erscheinen, und die Änderungen, die wir vornehmen müssen, um es zu beheben, werden einige Zeit brauchen, um den Wert zu erkennen. Aber künstliche Intelligenz, kombiniert mit anderen Technologien und Innovationen, könnte eine nachhaltige Verbesserung der gesamten Lieferkette von der Fertigungshalle bis zum Verkaufsregal bewirken. Hier sind einige Szenarien.

Verbesserung der Fabrikhalle

Die Berichterstattung über den Engpass in der Lieferkette konzentriert sich tendenziell auf Schiffe, die inmitten von Hafenschließungen auf See festsitzen. Supply-Chain-Manager wissen jedoch, dass sich die Verbesserung der Lieferkette bis in die Fabrikhalle erstreckt, wo Rohstoffe beschafft und zu Produkten verarbeitet werden. KI in Verbindung mit anderen Technologien kann einen großen Unterschied machen. Beispielsweise kann eine datengesteuerte Prognose der Rohstoffversorgung dazu beitragen, Entscheidungen in der Fertigungsplanung sowie die Arbeitsplanung zu optimieren, um Burnout zu reduzieren. Darüber hinaus können intelligente Sensoren in der Fabrikhalle die Produktion effizienter machen und sowohl auf Angebots- als auch auf Nachfrageschwankungen reagieren. Intelligente Sensoren können den Hersteller auch warnen, wenn wichtige Teile abgenutzt sind, sodass der Hersteller proaktive Korrekturmaßnahmen ergreifen kann, bevor eine Störung auftritt.

Am meisten begeistert mich das Potenzial für Unternehmen, immersive Technologien wie Virtual Reality, Mixed Reality und Augmented Reality mit KI (z. B. die Verbindung von Deep Reinforcement Learning mit 3D-Simulation) zu kombinieren, um Fertigungsprozesse zu verbessern. Unternehmen können KI verwenden, um verschiedene Produktionsszenarien zu simulieren und die Fabrikhalle auf zeitsparende und kostengünstigere Weise zu optimieren. Darüber hinaus kann ein Hersteller mit 3D-Simulation und Reinforcement Learning den gesamten Produktionsprozess optimieren, während physikalische Fertigungsexperimente möglicherweise nur für einen bestimmten Prozess optimieren. Da das Versprechen von Metaverse Einzug hält, könnte diese virtuelle Anwendung von KI dazu beitragen, die Fabrikhalle zu verändern und nicht nur effizienter zu machen.

Reagieren auf Störungen

KI macht es möglich, Daten und Analysen zu verwenden, um den Bestand zu identifizieren und abzubilden, der von der Unterbrechung der Lieferkette betroffen ist. Wenn ein Unternehmen keinen Überblick über ein Schiff hat, das seine Materialien transportiert, sollte es die Krise als Gelegenheit nutzen, um die Priorisierung der digitalen Transformation der Lieferkette mit Daten, dem Internet der Dinge und fortschrittlichen Analysen (z. B. maschinelles Lernen und Simulation) zu rechtfertigen. Ein Unternehmen muss jederzeit wissen, wo sich seine Waren befinden, um erfolgreich beurteilen zu können, welche Auswirkungen angebotsseitige Beschränkungen auf seine Geschäftstätigkeit und die Fähigkeit haben, die Erwartungen der Marktnachfrage zu erfüllen. Dies gilt insbesondere für komplexe Lieferketten, die auf viele global agierende Akteure angewiesen sind, wie wir es in der Automobilindustrie sehen. Automobilhersteller und Einzelhändler haben Mühe, die Engpässe in der Lieferkette für Halbleiter von einem Land zum anderen zu verfolgen. Dieser Mangel an Transparenz macht es ihnen fast unmöglich, Maßnahmen zu ergreifen, wie beispielsweise die Identifizierung von Engpässen oder die Vorhersage, wann sich die Lagerbestände wieder normalisieren könnten. Transparenter Datenaustausch und KI können dieses Problem lösen.

Auf Verbrauchernachfrage reagieren

Es ist aufschlussreich, sich daran zu erinnern, dass es ohne Verbrauchernachfrage keine Lieferkettenkrise geben würde. KI kann jedem im Ökosystem der Lieferkette helfen, sich durch digitale Regaltechnologie besser auf die Verbrauchernachfrage auszurichten. Das digitale Regal bezieht sich lose auf eine Produktpräsentation – sowohl im Geschäft als auch online – die über Echtzeitdaten mit den gesamten Abläufen und der Lieferkette eines Einzelhändlers verbunden ist. Mit einem digitalen Regal kennt ein Unternehmen jederzeit seine genauen Lagerbestände in jedem Geschäft.

Nehmen Sie die Lebensmittelgeschäfte von Amazon.com Inc. Sensoren in allen Amazon Go-Filialen bieten ständig aktualisierte Informationen in den digitalen Regalen, die es dem Einzelhändler ermöglichen, die Lagerbestände an die regionale Nachfrage anzupassen und auch auf plötzliche Anstiege oder Abnahmen der Produktnachfrage zu reagieren. In größerem Maßstab baut Walmart Inc. diese Fähigkeit ebenfalls aus.

Das Konzept des digitalen Regals gibt es schon seit einigen Jahren, aber die Pandemie hat es dringlicher und aktueller gemacht. Dies liegt daran, dass die schnellen und unvorhersehbaren Veränderungen der Verbrauchernachfrage und ein Anstieg des Online-/Offline-Handels aufgrund der Pandemie jede Fehlerquote für Unternehmen, die Lagerbestände verwalten, beseitigt haben.

Ein digitales Regal wird den Engpass in der Lieferkette nicht lösen, aber es wird Unternehmen helfen, ein entscheidendes Element der Lieferkette – die letzte Meile der Lieferung – reibungsloser zu verwalten.

Beherrschung des Arbeitskräftemangels

Einer der Gründe, warum sich die Lieferkettenkrise verschärft hat, ist der Mangel an verfügbaren Arbeitskräften, beispielsweise Lagerarbeitern zum Entladen der Produkte und Lkw-Fahrern, um sie zu transportieren. KI kann Unternehmen dabei helfen, ein knappes Arbeitskräfteangebot zu verwalten, insbesondere wenn Unternehmen kreativ werden, wie sie es nutzen, um Arbeitskräfte von Auftragnehmern zu finden. Viele Unternehmen operieren noch im dunklen Zeitalter, wenn sie vorübergehend Hilfe bei der Bewältigung von Kapazitätssprüngen finden:Sie greifen zum Telefon und rufen eine Personalfirma an. Dies ist ein höchst ineffizienter Ansatz. Was wäre, wenn ein Unternehmen die benötigten Ressourcen finden würde, indem es auf ein einziges Portal zugreift, das auf Daten und KI basiert? Unter der Annahme, dass Unternehmen und ihre Personalpartner das Portal mit Informationen über ihren Personalbedarf und ihre Ressourcen auf dem neuesten Stand halten, könnte KI die Ressourcen abhängig von Faktoren wie dem Umfang des Bedarfs, der Nähe zu verfügbarem Personal und Ressourcen und dem Zeitrahmen abgleichen. KI würde das Problem nicht lösen, wenn keine Ressourcen verfügbar wären – aber sie würde sicherlich helfen, wenn sie durch die richtige Plattform aktiviert würde.

Planung für die nächste Krise

KI kann bei Planungsübungen für ein Geschäftsverhaltensszenario helfen und wichtige Geschäftsentscheidungen treffen. Die Pandemie ist ein Weckruf für Unternehmen, um die nächste Störung zu planen – sei es eine weitere Pandemie, Naturkatastrophe, Unruhen oder eine andere Störung. KI kann Unternehmen dabei helfen, Engpässe und Versorgungsprobleme frühzeitig zu erkennen und dann mit Resilienz-Strategien zu reagieren – zum Beispiel die Umleitung der Lieferung wichtiger Materialien bei einer Hafenschließung. Dies würde erfordern, dass die Daten vorliegen und die Resilienzreaktionen simuliert werden können. KI könnte Unternehmen entlang der Lieferkette auch dabei helfen, vorherzusagen, ob eine bestimmte Störung (z

Ähnlich wie bei der KI-gestützten Fabriksimulation können Unternehmen digitale Zwillinge verwenden, um Szenarien für die nächste Störung zu planen. Wie die MIT Technology Review feststellte:„Was ist, wenn es in Taiwan eine Dürre gibt und die Wasserknappheit die Mikrochip-Produktion lahmlegt? Ein digitaler Zwilling könnte das Risiko dieses Ereignisses vorhersagen, die Auswirkungen auf Ihre Lieferkette verfolgen und – mithilfe von Reinforcement Learning – vorschlagen, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen, um den Schaden zu minimieren.“

Es gibt keinen einfachen Ausweg aus der Lieferkettenkrise. Auch KI allein wird keine Lösung bieten. Ich schlage vor, dass Unternehmen die Lieferkettenkrise zunächst in kleinere Schwachstellen aufschlüsseln und herausfinden, wie sie gelöst werden können, wie es in diesem Beitrag getan wurde. Auf die Frage:„Wie können wir unser Geschäft vor der nächsten Störung schützen?“ ist wohl eine zu weit gefasste Frage. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf etwas Konkreteres und leichter lösbares, wie zum Beispiel „Wie kann ich meine Lkw-Fahrerflotte besser auf Nachfragespitzen ausrichten?“ Die Beantwortung der Frage wird dem Unternehmen helfen, eine klare und überzeugende Rolle für KI zu verstehen.

Ahmer Inam ist Chief AI Officer bei Pactera EDGE, einem globalen Digital- und Technologiedienstleistungsunternehmen.

Die COVID-19-Pandemie hat sich zu einem Prüffeld für Innovationen in mehreren Branchen entwickelt. Dies ist nicht überraschend. Im Laufe der Geschichte haben Krisen Innovationen hervorgebracht. Jetzt ist die Welt eingeladen, inmitten einer katastrophalen Störung unserer globalen Lieferkette erneut zu Innovationen zu kommen.

Das Problem, das wir jetzt haben, mag wie ein hoffnungsloser Engpass erscheinen, und die Änderungen, die wir vornehmen müssen, um es zu beheben, werden einige Zeit brauchen, um den Wert zu erkennen. Aber künstliche Intelligenz, kombiniert mit anderen Technologien und Innovationen, könnte eine nachhaltige Verbesserung der gesamten Lieferkette von der Fertigungshalle bis zum Verkaufsregal bewirken. Hier sind einige Szenarien.

Verbesserung der Fabrikhalle

Die Berichterstattung über den Engpass in der Lieferkette konzentriert sich tendenziell auf Schiffe, die inmitten von Hafenschließungen auf See festsitzen. Supply-Chain-Manager wissen jedoch, dass sich die Verbesserung der Lieferkette bis in die Fabrikhalle erstreckt, wo Rohstoffe beschafft und zu Produkten verarbeitet werden. KI in Verbindung mit anderen Technologien kann einen großen Unterschied machen. Beispielsweise kann eine datengesteuerte Prognose der Rohstoffversorgung dazu beitragen, Entscheidungen in der Fertigungsplanung sowie die Arbeitsplanung zu optimieren, um Burnout zu reduzieren. Darüber hinaus können intelligente Sensoren in der Fabrikhalle die Produktion effizienter machen und sowohl auf Angebots- als auch auf Nachfrageschwankungen reagieren. Intelligente Sensoren können den Hersteller auch warnen, wenn wichtige Teile abgenutzt sind, sodass der Hersteller proaktive Korrekturmaßnahmen ergreifen kann, bevor eine Störung auftritt.

Am meisten begeistert mich das Potenzial für Unternehmen, immersive Technologien wie Virtual Reality, Mixed Reality und Augmented Reality mit KI (z. B. die Verbindung von Deep Reinforcement Learning mit 3D-Simulation) zu kombinieren, um Fertigungsprozesse zu verbessern. Unternehmen können KI verwenden, um verschiedene Produktionsszenarien zu simulieren und die Fabrikhalle auf zeitsparende und kostengünstigere Weise zu optimieren. Darüber hinaus kann ein Hersteller mit 3D-Simulation und Reinforcement Learning den gesamten Produktionsprozess optimieren, während physikalische Fertigungsexperimente möglicherweise nur für einen bestimmten Prozess optimieren. Da das Versprechen von Metaverse Einzug hält, könnte diese virtuelle Anwendung von KI dazu beitragen, die Fabrikhalle zu verändern und nicht nur effizienter zu machen.

Reagieren auf Störungen

KI macht es möglich, Daten und Analysen zu verwenden, um den Bestand zu identifizieren und abzubilden, der von der Unterbrechung der Lieferkette betroffen ist. Wenn ein Unternehmen keinen Überblick über ein Schiff hat, das seine Materialien transportiert, sollte es die Krise als Gelegenheit nutzen, um die Priorisierung der digitalen Transformation der Lieferkette mit Daten, dem Internet der Dinge und fortschrittlichen Analysen (z. B. maschinelles Lernen und Simulation) zu rechtfertigen. Ein Unternehmen muss jederzeit wissen, wo sich seine Waren befinden, um erfolgreich beurteilen zu können, welche Auswirkungen angebotsseitige Beschränkungen auf seine Geschäftstätigkeit und die Fähigkeit haben, die Erwartungen der Marktnachfrage zu erfüllen. Dies gilt insbesondere für komplexe Lieferketten, die auf viele global agierende Akteure angewiesen sind, wie wir es in der Automobilindustrie sehen. Automobilhersteller und Einzelhändler haben Mühe, die Engpässe in der Lieferkette für Halbleiter von einem Land zum anderen zu verfolgen. Dieser Mangel an Transparenz macht es ihnen fast unmöglich, Maßnahmen zu ergreifen, wie beispielsweise die Identifizierung von Engpässen oder die Vorhersage, wann sich die Lagerbestände wieder normalisieren könnten. Transparenter Datenaustausch und KI können dieses Problem lösen.

Auf Verbrauchernachfrage reagieren

Es ist aufschlussreich, sich daran zu erinnern, dass es ohne Verbrauchernachfrage keine Lieferkettenkrise geben würde. KI kann jedem im Ökosystem der Lieferkette helfen, sich durch digitale Regaltechnologie besser auf die Verbrauchernachfrage auszurichten. Das digitale Regal bezieht sich lose auf eine Produktpräsentation – sowohl im Geschäft als auch online – die über Echtzeitdaten mit den gesamten Abläufen und der Lieferkette eines Einzelhändlers verbunden ist. Mit einem digitalen Regal kennt ein Unternehmen jederzeit seine genauen Lagerbestände in jedem Geschäft.

Nehmen Sie die Lebensmittelgeschäfte von Amazon.com Inc. Sensoren in allen Amazon Go-Filialen bieten ständig aktualisierte Informationen in den digitalen Regalen, die es dem Einzelhändler ermöglichen, die Lagerbestände an die regionale Nachfrage anzupassen und auch auf plötzliche Anstiege oder Abnahmen der Produktnachfrage zu reagieren. In größerem Maßstab baut Walmart Inc. diese Fähigkeit ebenfalls aus.

Das Konzept des digitalen Regals gibt es schon seit einigen Jahren, aber die Pandemie hat es dringlicher und aktueller gemacht. Dies liegt daran, dass die schnellen und unvorhersehbaren Veränderungen der Verbrauchernachfrage und ein Anstieg des Online-/Offline-Handels aufgrund der Pandemie jede Fehlerquote für Unternehmen, die Lagerbestände verwalten, beseitigt haben.

Ein digitales Regal wird den Engpass in der Lieferkette nicht lösen, aber es wird Unternehmen helfen, ein entscheidendes Element der Lieferkette – die letzte Meile der Lieferung – reibungsloser zu verwalten.

Beherrschung des Arbeitskräftemangels

Einer der Gründe, warum sich die Lieferkettenkrise verschärft hat, ist der Mangel an verfügbaren Arbeitskräften, beispielsweise Lagerarbeitern zum Entladen der Produkte und Lkw-Fahrern, um sie zu transportieren. KI kann Unternehmen dabei helfen, ein knappes Arbeitskräfteangebot zu verwalten, insbesondere wenn Unternehmen kreativ werden, wie sie es nutzen, um Arbeitskräfte von Auftragnehmern zu finden. Viele Unternehmen operieren noch im dunklen Zeitalter, wenn sie vorübergehend Hilfe bei der Bewältigung von Kapazitätssprüngen finden:Sie greifen zum Telefon und rufen eine Personalfirma an. Dies ist ein höchst ineffizienter Ansatz. Was wäre, wenn ein Unternehmen die benötigten Ressourcen finden würde, indem es auf ein einziges Portal zugreift, das auf Daten und KI basiert? Unter der Annahme, dass Unternehmen und ihre Personalpartner das Portal mit Informationen über ihren Personalbedarf und ihre Ressourcen auf dem neuesten Stand halten, könnte KI die Ressourcen abhängig von Faktoren wie dem Umfang des Bedarfs, der Nähe zu verfügbarem Personal und Ressourcen und dem Zeitrahmen abgleichen. KI würde das Problem nicht lösen, wenn keine Ressourcen verfügbar wären – aber sie würde sicherlich helfen, wenn sie durch die richtige Plattform aktiviert würde.

Planung für die nächste Krise

KI kann bei Planungsübungen für ein Geschäftsverhaltensszenario helfen und wichtige Geschäftsentscheidungen treffen. Die Pandemie ist ein Weckruf für Unternehmen, um die nächste Störung zu planen – sei es eine weitere Pandemie, Naturkatastrophe, Unruhen oder eine andere Störung. KI kann Unternehmen dabei helfen, Engpässe und Versorgungsprobleme frühzeitig zu erkennen und dann mit Resilienz-Strategien zu reagieren – zum Beispiel die Umleitung der Lieferung wichtiger Materialien bei einer Hafenschließung. Dies würde erfordern, dass die Daten vorliegen und die Resilienzreaktionen simuliert werden können. KI könnte Unternehmen entlang der Lieferkette auch dabei helfen, vorherzusagen, ob eine bestimmte Störung (z

Ähnlich wie bei der KI-gestützten Fabriksimulation können Unternehmen digitale Zwillinge verwenden, um Szenarien für die nächste Störung zu planen. Wie die MIT Technology Review feststellte:„Was ist, wenn es in Taiwan eine Dürre gibt und die Wasserknappheit die Mikrochip-Produktion lahmlegt? Ein digitaler Zwilling könnte das Risiko dieses Ereignisses vorhersagen, die Auswirkungen auf Ihre Lieferkette verfolgen und – mithilfe von Reinforcement Learning – vorschlagen, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen, um den Schaden zu minimieren.“

Es gibt keinen einfachen Ausweg aus der Lieferkettenkrise. Auch KI allein wird keine Lösung bieten. Ich schlage vor, dass Unternehmen die Lieferkettenkrise zunächst in kleinere Schwachstellen aufschlüsseln und herausfinden, wie sie gelöst werden können, wie es in diesem Beitrag getan wurde. Auf die Frage:„Wie können wir unser Geschäft vor der nächsten Störung schützen?“ ist wohl eine zu weit gefasste Frage. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf etwas Konkreteres und leichter lösbares, wie zum Beispiel „Wie kann ich meine Lkw-Fahrerflotte besser auf Nachfragespitzen ausrichten?“ Die Beantwortung der Frage wird dem Unternehmen helfen, eine klare und überzeugende Rolle für KI zu verstehen.

Ahmer Inam ist Chief AI Officer bei Pactera EDGE, einem globalen Digital- und Technologiedienstleistungsunternehmen.