Supply Chain mit KI optimieren

KI ist mit Vorteil ein integraler Bestandteil der Lösung

Viele Firmen haben KI als potenzielle Lösungsmethodik für das Lieferketten-Management erkannt, scheitern aber nach einer ersten Validierung und einem erfolgreichen Probelauf daran, die KI in die operativen Prozesse zu übernehmen. Sie haben für die höheren Anforderungen – verglichen mit Standard-Applikationen – keine etablierten Prozesse: Die zu speichernden und verarbeitenden Datenmengen sind deutlich grösser, ausserdem müssen die der KI und dem Machine Learning (ML) zugrunde liegenden Daten regelmässig neu validiert und die KI-Modelle erneut trainiert werden, um sich der veränderten Wirklichkeit regelmässig anzupassen. Hier sind Lösungen gefragt, die das Thema KI nicht mit einem «das können Sie über eine Schnittstelle einbinden» abhandeln, sondern die KI- und ML-Funktionalität als integrale Bestandteile fest verankert haben. Das garantiert eine schnelle Implementierung und auch dauerhaft funktionierende Lieferketten.
Es gibt viele Anbieter im Markt, die mit mehr oder weniger intelligenten Lösungen zur Supply-Chain-Optimierung aufwarten. Bei der Auswahl des geeigneten Partners ist es ratsam, darauf zu achten, welche Leistungsmerkmale seine Lösungen mitbringen. Dabei sollten folgende Fragestellungen eine Rolle spielen:
  • Setzt der Anbieter auf eine eigens entwickelte KI oder greift er auf generische Algorithmen zurück?
  • Bietet der Anbieter eine wirklich KI-basierte Supply-Chain-Plattform oder basiert diese lediglich auf Multilayer Perceptron (MLP)?
  • Wirbt der Anbieter mit Schnelligkeit, für die er allerdings multiple Test Runs benötigt und auf deren Basis die Entscheidung am Ende trotzdem vom Menschen getroffen werden muss?
  • Ist der Anbieter in der Lage, Geschwindigkeit mit Genauigkeit zu vereinen und so zu einer wirklichen Optimierung der Supply-Chain-Prozesse beizutragen?
Idealerweise bietet der Partner eine Software-as-a-Service-Lösung, die es Firmen ermöglicht, Echtzeit-Informationen aus dem gesamten digitalen Ökosystem inklusive externer Datenquellen zu sehen, zu interpretieren und zu nutzen. Hierzu zählen intelligente Planungslösungen für dynamische Lieferketten, die potenzielle Störungen vorhersagen und Pläne mithilfe von ML und Echtzeitinformationen automatisiert End to End steuern können.
Der grösste Vorteil vom Einsatz solcher Lösungen ist die deutlich gesteigerte Transparenz über die gesamte Lieferkette. Damit können Verantwortliche die Planung und Ausführung gezielt austarieren und jederzeit kluge Entscheidungen fällen, die sich nicht negativ auf zukünftige Logistikplanungen auswirken.
KI unterstützt beim Prognostizieren, Reagieren und Optimieren
Mit einer guten KI-gestützten Supply-Chain-Software können Unternehmen:
  • proaktiv Transportunterbrechungen prognostizieren,
  • alternative Bestände automatisiert identifizieren,
  • Nachschuboptionen empfehlen, um die Nachfrage bestmöglich zu decken,
  • neue netzwerkoptimierte Routen selbstständig initiieren,
  • Lastwagen in den betroffenen Lagern umdisponieren,
  • den Personalbedarf neu planen,
  • die Preis- und Kategoriemanagement-Einstellungen optimieren,
  • die Kooperationsaktivitäten mit Handelspartnern und Lieferanten auslösen, um weitere Unterbrechungen zu verhindern,
  • die Produktionsplanung sowie die Materialbeschaffung optimieren und
  • die Auswirkung aller Massnahmen auf das Geschäftsergebnis simulieren.
Der Autor
Gabriel Werner
ist Vice President Manu­facturing DACH bei Blue Yonder, einem weltweit tätigen Software-Hersteller im Bereich Supply-Chain-Management, Demand-Chain-Manage­ment und Enterprise-Resource-Planning. www.blueyonder.com
Dieser Artikel ist im Rahmen der «Top 500»-Sonderausgabe von Computerworld erschienen. Das Heft einschliesslich Ranking lässt sich auf dieser Seite bestellen.



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