Nachfrageschwankungen machen die Lagerhaltung ineffizient und verursachen Kosten. Die Optimierung von Lagerbeständen ist daher entscheidend, um auch Überbestände und Engpässe zu vermeiden. Zu hohe Lagerbestände hingegen führen zu erhöhten Kosten, während zu niedrige Bestände die Lieferfähigkeit beeinträchtigen. Hinzu kommt die Planung und Optimierung von Transportrouten, die Auswahl der richtigen Transportmittel und die Bewältigung von Lieferverzögerungen – all das sind komplexe Aufgaben innerhalb einer Lieferkette. Um diese so effizient und reibungslos wie möglich zu gestalten, bedarf es einer effektiven Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Stakeholdern innerhalb der Lieferkette. Die rasante Entwicklung von Technologien wie Internet of Things (IoT), künstlicher Intelligenz und Blockchain sind einige Ansätze, um die Prozesse zu vereinfachen. Die Herausforderungen machen deutlich, warum Unternehmen verstärkt nach noch effizienteren Lösungen suchen, um ihr Lieferkettenmanagement noch weiter zu optimieren. Vor diesem Hintergrund sind die Vorteile von Technologien wie generativer KI auch in der Fertigungs- und Logistikindustrie angekommen. Diese helfen, um noch vorausschauender und effizienter zu agieren.
Anwendungsbereiche generativer KI im Lieferkettenmanagement
Generative KI-Modelle sind in der Lage, enorme Mengen an Datenbeständen, die in Lieferkettenprozessen anfallen, binnen weniger Sekunden zu analysieren. Dies umfasst Informationen zur Nachfrage, zu Beständen, zu Lieferzeiten, zu externen Faktoren wie Wetter- und Marktbedingungen sowie zu anderen relevanten Datenpunkten. Dazu ist die KI in der Lage, komplexe Muster und Trends in den Daten zu identifizieren, die für menschliche Analystinnen und Analysten schwer zu erkennen sind. Dies ermöglicht eine präzisere Vorhersage zukünftiger Entwicklungen und bei Nachfrageänderungen. Die umfassende Transparenz erweist sich auch bei der Reduzierung von Bestandskosten als besonders effizienzsteigernd. Generative KI-Lösungen analysieren bestehende Verkaufsdaten, um genauere Nachfrageprognosen zu erstellen. So können Unternehmen im Fall von Nachfrageänderungen ihre Bestände genauer planen und Überbestände oder Engpässe vermeiden. Auf Basis dieser Prognosen werden die optimalen Bestellmengen berechnet – was die Kapitalbindung deutlich reduziert. Die Bestandsanpassungen werden in Echtzeit vorgenommen, sodass auf unerwartete Änderungen in der Nachfrage oder Lieferstörungen unmittelbar reagiert werden kann. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit von Überbeständen und Engpässen.
Die Echtzeitüberwachung kann jedoch auch auf andere Bereiche wie Lieferanten, Wetterbedingungen oder politische Entwicklungen ausgeweitet werden. Durch die kontinuierliche Analyse dieser Daten erkennt die Lösung potenzielle Risiken frühzeitig, bevor sie sich erst überhaupt auf die Lieferkette auswirken. Bevor es zu den entsprechenden Risiken kommt, können bereits im Vorfeld verschiedene Szenarien modelliert werden, um die potenziellen Auswirkungen auf die Lieferkette zu bewerten. So können Unternehmen die notwendigen Strategien zur Risikominderung entwickeln und vorbereitet sein. Dank dieser Methoden wird die Transparenz in der gesamten Lieferkette erheblich verbessert, indem sie Daten über Lieferanten, Transportwege und Lagerbestände in Echtzeit verfolgt.
Hürden bei der Implementierung
Unternehmen sollten klare Ziele und Erwartungen für die Implementierung der generativen KI definieren. Das hilft, den Fokus auf die Umsetzung zu lenken und den Erfolg zu bewerten. Dafür müssen IT-Entscheiderinnen und Entscheider, Verkaufsdaten, Lieferanteninformationen, Wetterdaten und historische Leistungsdaten zur Verfügung stellen. Hierbei ist es besonders wichtig, dass die Daten von hoher Qualität sind und keine Lücken aufweisen. Die sorgfältige Datenbereinigung und -aufbereitung ist notwendig, um fehlerfreie Ergebnisse zu erzielen.
Besonders größere Unternehmen und Konzerne operieren größtenteils noch mit alten Legacy-Systemen, die nicht den modernen Anforderungen an Datenqualität oder -verfügbarkeit entsprechen, verfügen aber nicht über die Kapazitäten , um neueste Lösungen zu implementieren. Daher ist es ratsam, entsprechendes Fachwissen in den IT-Teams aufzubauen und sich nicht allein auf die Dienstleistung externer IT-Dienstleister zu verlassen. Insbesondere interne Data Sciene und KI-Expertinnen und -Experten sowie Logistikspezialistinnen Und -spezialisten sollten in den Implementierungsprozess eingebunden werden, um langfristig von den Vorteilen der Lösung zu profitieren.
Bevor eine umfassende Implementierung generativer KI in Unternehmensprozesse erfolgt, empfiehlt es sich, Pilotprojekte durchzuführen, um die Umsetzbarkeit und den Nutzen zu überprüfen und etwaige Anpassungen vorzunehmen. Dabei sollten im Optimalfall Change Managerinnen und Manager engagiert werden, um die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auf Veränderungen in der Lieferkettenstruktur und im Betriebsablauf vorzubereiten und Startschwierigkeiten zu minimieren. Der Einsatz generativer KI im Lieferketten-Prozess erfordert eine sorgfältige Planung und strategische Umsetzung. Diese Handlungsempfehlungen können dabei helfen, den Nutzen dieser Technologie optimal für sich zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Herausforderungen zu bewältigen. Zusammengefasst: Im Lieferkettenmanagement auf generative KI zu setzen, hilft dabei, komplexe Entscheidungsprozesse zu automatisieren und zu optimieren sowie die Effizienz zu steigern und Risiken zu minimieren.
