Vorteile von KI in der Lieferkette

In den letzten Jahren hat sich die Öffentlichkeit verstärkt mit der Anfälligkeit globaler Lieferketten befasst. Die ausgedehnten Logistiknetze, die für die Hersteller in allen Ländern von entscheidender Bedeutung sind, wurden durch Transportverzögerungen, Arbeitsniederlegungen und die zunehmende Komplexität und Vernetzung, die ihre seit langem bestehenden Ineffizienzen noch verschlimmert, in Mitleidenschaft gezogen.

Lieferkettenplaner, die diese verknoteten Netzwerke entwirren wollen, erhalten Unterstützung von einer Spitzentechnologie, die ein enormes, noch weitgehend ungenutztes Potenzial bietet. Sie setzen künstliche Intelligenz ein, um Lieferketten effizienter und widerstandsfähiger zu machen, während wir uns auf eine zunehmend globalisierte Zukunft zubewegen.

Was versteht man unter KI in der Lieferkette?

Unternehmen nutzen KI zur Verwaltung und Optimierung von Lieferkettenaktivitäten, wie z. B. zur Überwachung der Produktqualität, zum Ausgleich von Lagerbeständen und zur Ermittlung treibstoffeffizienter Lieferrouten, und zwar mit mehr Effizienz als herkömmliche Software.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein allgemeiner Begriff für Anwendungen, die menschliche Intelligenz simulieren und komplexe Aufgaben erfüllen. Zu ihren Teilgebieten gehört auch das Maschinelle Lernen (ML), bei dem Systeme aus der Auswertung großer Datenmengen lernen, anstatt mit Schritt-für-Schritt-Anweisungen programmiert zu werden. Dank dieses Lernprozesses können KI-Systeme herkömmliche Software in Funktionen wie der Entschlüsselung von Informationen aus Videoübertragungen, der Interpretation von gesprochenem und geschriebenem Text, der Vorhersage des künftigen Marktverhaltens, der Entscheidungsfindung in komplexen Szenarien und der Aufdeckung von Erkenntnissen, die in großen Datensätzen verborgen sind, übertreffen.

Diese Art von Funktionen erweist sich als äußerst nützlich für die Verwaltung und Optimierung von Arbeitsabläufen in fast allen Bereichen der Lieferkette. Mit ML-Algorithmen betriebene Lieferkettensysteme können beispielsweise Muster und Beziehungen innerhalb von Datensätzen erkennen, die für Menschen oder Systeme ohne KI oft nicht wahrnehmbar sind, sodass sie die Kundennachfrage genauer vorhersagen können. Das führt wiederum zu einem wirtschaftlich effizienteren Bestandsmanagement. KI kann darüber hinaus Faktoren wie Verkehrs- und Wetterbedingungen analysieren, um alternative Versandrouten zu empfehlen und so das Risiko ungeplanter Verzögerungen zu verringern und die Lieferzeiten zu verkürzen. Sie kann Arbeitsplätze überwachen, um schlechte Qualitätskontrollverfahren und Verstöße gegen die Gesundheits- und Sicherheitsvorschriften zu erkennen. Es entstehen ständig neue Anwendungsfälle, da Lieferkettenexperten immer noch mit dieser Technologie experimentieren.

Wichtigste Erkenntnisse

• Unternehmen nutzen KI, um den Versand und die Lieferung zu optimieren, Lagerkapazitäten zu verwalten, den Bestand zu verfolgen, die Nachfrage nach bestimmten Teilen und Komponenten zu prognostizieren, die Sicherheit der Mitarbeiter zu verbessern und die Integrität von Transaktionsdatensätzen in globalen Lieferketten zu gewährleisten.
• Während KI der Lieferkette zwar enorme Produktivitätsvorteile bringen und gleichzeitig die Betriebskosten senken kann, erweist sich die Implementierung der Technologie in vielen Fällen als schwierig und kostspielig, insbesondere wenn es darum geht, maßgeschneiderte ML-Modelle auf eigenen Daten zu trainieren.
• Hersteller und Logistikdienstleister haben die Möglichkeit, ihre Lieferketten auf die Integration von KI-Systemen und die Auswirkungen dieser Systeme auf die Verwaltung und den Betrieb ihrer Logistiknetzwerke vorzubereiten.

KI in der Lieferkette erklärt

Unternehmen setzen KI-Systeme in ihren Lieferketten ein, um Vertriebswege zu optimieren, die Lagerproduktivität zu steigern, Arbeitsabläufe in Fabriken zu rationalisieren und vieles mehr.

Hersteller von Endprodukten sind oft auf Hunderte, wenn nicht Tausende von Komponenten angewiesen, die von Partnern aus der ganzen Welt geliefert werden, um nach einem koordinierten Zeitplan in ihren Montageanlagen einzutreffen. KI hat bewiesen, dass sie in großen Datensätzen verborgene Muster und Beziehungen finden kann, die zur Optimierung dieser Logistiknetzwerke beitragen, die Frachtschiffe, Lieferwagen, Lager und Vertriebszentren umfassen. Die Optimierung der Lieferkette erfordert aber auch die Nachverfolgung physischer Waren bei jedem Handwechsel. Hier kann KI die Dokumentation automatisieren, indem sie in Textdateien eingebettete Daten intelligent erfasst, extrahiert und klassifiziert, um die Integrität mehrseitiger Transaktionen zu gewährleisten.

Einige Hersteller nutzen KI für Prognosen, um die Produktionskapazität vorherzusagen und die Lagerkapazität auf der Grundlage der Kundennachfrage zu optimieren. Manche setzen KI ein, um potenzielle Verzögerungen und Ausrüstungsstörungen zu erkennen, bevor sie Produktionsprobleme verursachen. Andere verwenden sie, um aus den großen Datenströmen, die von den zunehmenden Internet-of-Things-Geräten und -Sensoren in ihrer Lager- und Transportinfrastruktur stammen, betriebliche Erkenntnisse abzuleiten.

Während KI viele potenzielle Vorteile für die Lieferkette bietet, kann die Implementierung der Technologie schwierig und teuer sein. Der Betrieb intelligenter Anwendungen in der Produktion erfordert leistungsstarke Rechensysteme – entweder vor Ort auf Edge-Servern oder in der Cloud –, die in der Regel Daten von integrierten Sensoren und Geräten empfangen müssen, die im Rahmen eines Industrie 4.0-Ansatzes im Feld eingesetzt werden. Unternehmen erzielen in der Regel den größten Nutzen, wenn sie Modelle für maschinelles Lernen auf ihren eigenen Datensätzen trainieren, ein noch rechenintensiverer und datenabhängiger Prozess.

Durchgängige Lieferkettentransparenz mit KI

Moderne Lieferketten sind so komplex, verflochten und umfangreich geworden, dass die Hersteller Mühe haben, den Material- und Warenfluss, der in ihren Werken ankommt, lückenlos zu überwachen. Die einzigartige Fähigkeit der KI, große Datensätze schnell zu analysieren, kann selbst das Innenleben der komplexesten Logistiknetzwerke erhellen.

Bei der Aufnahme massiver Ströme protokollierter Daten und anderer logistischer Signale liefern intelligente Algorithmen, die durch maschinelles Lernen trainiert wurden, oft wertvolle Erkenntnisse, z. B. über die Ursachen von Schwankungen oder Möglichkeiten zur Verbesserung der Kapazität von Prozessen mit festen und variablen Zeitelementen, die zu Engpässen führen. Und KI-gestützte Supply Chain Management-(SCM-)Tools sind besser als herkömmliche Systeme in der Lage, riesige Liefermengen in Echtzeit zu verfolgen, während sie auf dem Weg zum Endprodukt die zwischengeschalteten Produktions- und Vertriebspartner passieren. Diese verbesserte Sichtbarkeit und Rückverfolgbarkeit kann den Herstellern helfen, Lieferanten zu identifizieren, die möglicherweise gegen Qualitäts- oder ethische Beschaffungspraktiken verstoßen.

Durch die Lieferkettentransparenz kann der Einsatz von KI zu Zeit- und Kosteneinsparungen führen. Darauf werden wir aber später noch näher eingehen. KI kann Herstellern zudem dabei helfen, sicherzustellen, dass die Komponenten, die sie für die Herstellung ihrer Produkte verwenden, in Übereinstimmung mit ethischen, Qualitäts- und Nachhaltigkeitsstandards beschafft werden – eine Verantwortung, die die Regulierungsbehörden und viele Verbraucher von ihnen erwarten. Unternehmen können es sich nicht leisten, mit Lieferanten zusammenzuarbeiten – auch nicht mit solchen, die im Ausland ansässig sind –, die gegen Arbeits-, Governance- oder Umweltvorschriften verstoßen. Dafür können Analysetools, die in KI-gestützte Lieferkettenanwendungen eingebettet sind, Muster erkennen, die betrügerische oder ethisch nicht vertretbare Beschaffungspraktiken aufdecken.

9 Vorteile von KI in der Lieferkette

Die Hersteller stehen bei der KI-Innovation an vorderster Front. Sie experimentieren mit verschiedenen Formen der Technologie und setzen sie in den zahlreichen Produktionsanlagen, Lager- und Vertriebszentren sowie Transportfahrzeugen in modernen Lieferketten ein. Daraus können sich zahlreiche Vorteile ergeben.

Herausforderungen durch KI in der Lieferkette

Der Einsatz von KI bei der Planung und Verwaltung von Lieferketten lässt sich nicht von heute auf morgen bewerkstelligen. Die Technologie bietet zwar ein enormes Potenzial zur Kostensenkung und Vereinfachung von Prozessen, ist aber mitunter teuer und schwierig zu implementieren. Es gibt einige allgemeine Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert werden, wenn sie Intelligenz in ihre Lieferkettenabläufe integrieren.

• Schulungskosten. Wie bei jeder neuen Technologie müssen auch bei der Implementierung von KI und ihrer Integration in Produktionsumgebungen die Mitarbeiter geschult werden, die mit diesen neuen, manchmal einschüchternden Systemen interagieren werden. Die Schulung von Mitarbeitern und die Überwindung ihres Widerstands gegen Veränderungen erfordert in der Regel die Einplanung von Ausfallzeiten, was mit Kosten verbunden ist. Vor dieser Ausfallzeit sollten Partner in der gesamten Lieferkette mit ihren KI-Anbietern oder -Integratoren zusammenarbeiten, um Schulungsprogramme zu entwickeln, die sowohl konstruktiv als auch erschwinglich sind – wobei zu beachten ist, dass jeder Schulungsansatz wahrscheinlich finanzielle Kosten verursacht.
• Inbetriebnahme und Betriebskosten. Die Kosten für die Implementierung von KI gehen in der Regel über die Beschaffung und Integration der Hardware und Software hinaus, mit der diese Systeme betrieben werden. Algorithmen für maschinelles Lernen müssen nicht immer von Grund auf neu entwickelt werden. Es gibt vorgefertigte Modelle, die an eine Vielzahl von Anwendungsfällen in der Lieferkette angepasst werden können. Um den größten Nutzen zu erzielen, sollten Unternehmen die Modelle jedoch anhand ihrer eigenen Daten trainieren. Das Zusammentragen, Aggregieren, Validieren, Transformieren und Bereinigen großer Mengen von hochwertigen Daten kann einen enormen Aufwand bedeuten. Unternehmen, die einen qualitativ hochwertigen Datensatz nicht ordnungsgemäß aufbereiten, riskieren, an eine alte Maxime erinnert zu werden: Garbage in, garbage out. Das Training des ML-Modells mit diesen Daten ist eine rechenintensive Phase, für die in der Regel Server mit Grafikprozessoren (GPUs) benötigt werden, was die Rechnungen für Cloud-Dienste in die Höhe treiben und die On-Premises-Ressourcen monopolisieren kann.
  Der Betrieb und die Verwaltung von KI-Systemen im Maßstab eines globalen Logistiknetzwerks ist keine einmalige Angelegenheit. Der laufende Betrieb von KI-Systemen ist zwar nicht so rechenintensiv wie ihr Training, doch es ist ein fortlaufender Prozess, der leistungsstarke Plattformen erfordert, seien es Edge-Server oder cloudbasierte virtuelle Maschinen. Diese cloudbasierten Lösungen machen die KI-Technologie jedoch zugänglicher und erschwinglicher. Einige Cloud-Infrastrukturanbieter bieten auch verwaltete Data-Science-Plattformen an, die den Aufbau von ML-Modellen, die Automatisierung ihrer Entwicklung und die Verwaltung von KI-Workflows vereinfachen.
• Komplexe Systeme. KI-Systeme haben viele bewegliche Teile, darunter Geräte und Sensoren, die Echtzeitdaten streamen, GPU-gestützte Server, die für das anfängliche und evolutionäre Training von maschinellen Lernmodellen verwendet werden, Edge- und Cloud-Server, die diese Modelle in der Produktion ausführen, sowie Anwendungen, die auf die entdeckten Muster oder Empfehlungen reagieren. Unternehmen haben die Aufgabe, diese Elemente über die vielen Knotenpunkte einer globalen Lieferkette hinweg zu integrieren. Außerdem müssen sie die Systeme ständig überwachen und ihre Leistung optimieren sowie Störungen erkennen und beheben.

Beispiele für KI in der Lieferkette

Nehmen wir einen hypothetischen amerikanischen Automobilhersteller, der in seinem Werk in Michigan drei beliebte Modelle zusammenbaut. Die Zehntausenden von Teilen und Komponenten (z. B. Stahl, Reifen, Zündkerzen und Nadeln für Messgeräte) werden hauptsächlich aus Werken und Fertigungszentren in einem Dutzend US-Bundesstaaten sowie aus Kanada, China, Deutschland, Japan und Mexiko bezogen. Einige Komponenten werden in eigenen und von dem Unternehmen betriebenen Anlagen hergestellt, andere werden von Drittanbietern bezogen.

Unsere hypothetische Autofirma erhält häufig umfangreiche Lieferungen, teils mit Frachtschiffen aus Übersee, teils mit Lastwagen aus anderen Bundesstaaten oder über die nordamerikanischen Grenzen hinweg. Diese Lieferungen müssen schließlich im Werk in Michigan für die Endmontage zu einem SUV, Lkw oder einer Limousine zusammengeführt werden. Doch zunächst müssen sie bestellt, bezahlt, verfolgt, empfangen und in großen Lagern mit begrenzter Kapazität gelagert werden, die das Unternehmen in der Nähe des Werks unterhält.

Als ob der Betrieb einer so großen und komplexen Lieferkette nicht schon schwierig genug wäre, sieht sich der Autokonzern auch noch mit der Inflation konfrontiert, die die Beschaffung von Rohstoffen verteuert, sowie mit steigenden Energiekosten, die seine Gewinnspanne schmälern. Eine Anhebung der Preise für die Endprodukte könnte eventuell Abhilfe schaffen, doch die Vertriebsleiter glauben, dass das die Nachfrage der Kunden dämpfen würde. Nach der Pandemie muss das Unternehmen auch noch neue Vorschriften erfüllen, die das Arbeitsumfeld in Fabriken regeln, einschließlich der Durchsetzung der Verwendung von persönlicher Schutzausrüstung.

Besorgte Führungskräfte fragen Technologieberater, ob sie von KI profitieren können und wo genau innerhalb der Lieferkette das möglich ist. Die Antwort lautet: Ja – und zwar fast überall.

Zunächst einmal kann KI die Basissoftware des Unternehmens bei der Vorhersage der Verkaufszahlen für jeden Fahrzeugtyp auf der Grundlage von Trends übertreffen. Sie kann auch genauer modellieren, wie sich Szenarien wie Gaspreiserhöhungen oder eine unerwartete Marktdurchdringung von Elektrofahrzeugen auf den Absatz auswirken könnten. Diese intelligenten Prognosen sind ein wahrer Goldschatz für Lieferkettenplaner. Sie helfen ihnen, die richtige Menge an Waren zu beschaffen, um die Nachfrage zu befriedigen, ohne zusätzliche Bestellkosten zu verursachen, ihre Lager zu überfüllen oder überschüssige Bestände zu führen. Die Prognosen geben den Planern zudem die Sicherheit, in die Eröffnung verschiedener Produktionslinien zu investieren oder durch deren Stilllegung Geld zu sparen, und tragen dazu bei, dass diese Linien angemessen besetzt sind.

Kameras, die mit KI-gesteuerten visuellen Modellen verbunden sind, können die Produktionslinien des Automobilunternehmens und die Vertriebseinrichtungen überwachen, um sicherzustellen, dass die Arbeiter die Sicherheits- und Umweltprotokolle einhalten. Andere Modelle, die mithilfe von maschinellem Lernen trainiert wurden, können Logistikdaten analysieren, um Versandrouten, Frachtladungen und Lagerabläufe zu optimieren und so die rechtzeitige Lieferung zu verbessern. Und nicht zuletzt können KI und Entscheidungsfindungsmodelle repetitive Prozesse automatisieren, die nicht nur mit der Abwicklung physischer Lieferungen, sondern auch mit der Pflege der Bestands- und Transaktionsaufzeichnungen verbunden sind, die notwendig sind, um sicherzustellen, dass alle Parteien in der Lieferkette fair und pünktlich bezahlt werden.

Echte Automobilunternehmen verbessern ihre Effizienz, reduzieren Fehler, erhöhen die Genauigkeit ihrer Buchhaltung und setzen Mitarbeiter um, um die Geschäftsanforderungen besser zu erfüllen. So sparen sie in fast jedem Bereich ihrer Lieferkette Geld. Ein Beispiel dafür ist Mazda Motor Logistics, das Oracle Transportation Management einsetzt, um den optimalen Spediteur, die optimale Route und das optimale Serviceniveau für die Verteilung von Autos und Autoteilen in ganz Europa zu ermitteln und so die Liefertreue zu verbessern.

So bereiten Sie Ihre Lieferkette auf KI vor

Für Unternehmen ist es oft schwierig und teuer, KI in Produktionsumgebungen zum Laufen zu bringen. Sie können folgende Schritte unternehmen – in manchen Fällen sogar noch vor der Festlegung eines konkreten Projekts –, um ein bestehendes Planungs- und Managementsystem für die Lieferkette auf einen Informationsschub vorzubereiten.

Mit KI von Oracle in Ihre Lieferkette investieren

Die Lieferkette eines Herstellers umfasst geografisch verstreute und betrieblich isolierte Anlagen – die häufig von mehreren unabhängigen Partnern verwaltet werden – sowie die sie verbindenden Vertriebswege. Jede Phase auf dem Weg vom Rohstoff oder Teilprodukt zum Endprodukt erfordert unterschiedliche Technologielösungen. Diese Lösungen übernehmen Bereiche wie Beschaffung, Planung, Transport, Inventar, Wartung und Analyse, die alle von KI profitieren können.

Diese vielschichtigen Systeme erfüllen zwar sehr unterschiedliche Aufgaben, können aber nicht isoliert betrachtet werden; die Daten müssen zusammen mit den Lieferungen durch das gesamte Logistiknetz wandern. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) ist eine umfassende Anwendungssuite, die jede einzelne Phase der Lieferkette verarbeitet und nahtlos verknüpft. Die SCM-Anwendungen nutzen integriertes maschinelles Lernen, um Automatisierung, Prognosen und Erkenntnisse zu verbessern. Die cloudbasierte Software fördert außerdem die Zusammenarbeit innerhalb eines Unternehmens sowie mit externen Subunternehmern und Partnern.

KI in der Lieferkette – Häufig gestellte Fragen

Wird KI mit der Zeit besser?
KI ist insofern eine einzigartige Technologie, als sie sich mit der Nutzung verbessern kann. Je mehr Daten beispielsweise ein maschinelles Lernmodell durchläuft, desto besser gelingt es diesem Modell, den Planern der Lieferkette nützliche Funktionen und Erkenntnisse zu liefern.

Wie spart künstliche Intelligenz Zeit und Mühe bei der Fertigung?
Hersteller nutzen KI häufig, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen helfen, ihre Montageprozesse, Logistiknetzwerke und Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten. Die Technologie kann außerdem zur Automatisierung repetitiver Aufgaben beitragen und den Bedarf an manueller Arbeit verringern.

Ist KI die Zukunft der Lieferkette?
KI hat sich als äußerst geeignet erwiesen, die Planung, das Management und den Betrieb von Lieferketten zu verbessern. Die Technologie wird bereits in fast allen Bereichen der Lieferkette eingesetzt, und es kommen ständig neue Anwendungsfälle hinzu. KI wird in Zukunft sicherlich ein fester Bestandteil aller Lieferkettenmanagement-Systeme sein.

Warum ist KI im Lieferkettenmanagement so wichtig?
Die Lieferketten sind in den letzten Jahren immer komplexer, vernetzter und umfangreicher geworden. Das macht die Verwaltung der Lieferketten für Hersteller zur Herausforderung. KI kann hier helfen, indem sie die wachsende Menge an Daten analysiert, die von modernen Lieferketten erzeugt werden, und diese Daten nutzt, um bemerkenswert genaue Prognosen zu erstellen, betriebliche Erkenntnisse zu gewinnen und die Effizienz von Lager- und Transportprozessen in riesigen Logistiknetzwerken zu verbessern, an denen mehrere unabhängige Partner beteiligt sind.

So lässt sich KI in der Lieferkette einsetzen
KI kann in fast jedem Bereich einer modernen Lieferkette helfen, einschließlich Planung, Bestands- und Lagerverwaltung, Transaktionsverarbeitung, Transport, Überwachung und Inspektion. Und es werden immer wieder neue Anwendungsfälle für die vielseitige Technologie entwickelt.