Im Bereich des Supply Chain Managements hat sich Künstliche Intelligenz (KI) als revolutionäre Kraft etabliert, die Prozesse nicht nur optimiert, sondern auch die Art und Weise, wie wir über Lieferketten denken und sie steuern, grundlegend verändert. Wie KI die Effizienz von Lieferketten steigern, ihre Resilienz erhöhen und Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen kann, wird im Folgenden dargelegt. Vom präzisen Forecasting, über die Aufrechterhaltung der Datenhygiene und dem verbesserten Bestandsmanagement, bis hin zum Aufbau eines robusten Netzwerkes – die Rolle der KI in der Transformation der Lieferkette ist vielfältig und tiefgreifend. Auf vier Wegen kann KI die Zukunft der Lieferketten heute schon gestalten:
1. Nachfrageprognosen
Eines der wichtigsten Instrumente der Supply Chain ist die Bedarfsprognose, die möglichst zuverlässig und genau sein sollte. Unternehmen verfügen über große Datenmengen vergangener Bestellungen und Lieferungen, aus denen sich Prognosen für die Zukunft ableiten lassen. Diese Daten müssen sortiert und strukturiert werden – hier kommt KI ins Spiel. KI, genauer gesagt maschinelles Lernen, ist in der Lage, Muster in großen historischen Datensätzen zu erkennen und daraus präzise Vorhersagen über die zukünftige Nachfrage von Produkten zu treffen. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, Markttrends, saisonaler Schwankungen und sogar externer Faktoren wie Wettermustern und Wirtschaftsindikatoren kann KI Nachfrageschwankungen mit bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen. Und gerade hier ist KI der klassischen statistischen Vorhersage oft überlegen, da je nach Situation und Kontext der gleiche Datensatz – wie zum Beispiel zu einer großen Bestellung – völlig unterschiedliche Aussagen über die Zukunft zur Folge haben kann.
2. Datenhygiene
In den letzten Jahren haben unvorhersehbare Störungen – Pandemie, Halbleiterkrise, Blockade des Suezkanals, der Krieg in der Ukraine und zuletzt die Huthi-Angriffe im Roten Meer – die weltweiten Lieferketten massiv beeinträchtigt. Zusätzlich kommen weltweit laufend neue gesetzliche Vorgaben ins Spiel – wie das europäische Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG), der Uyghur Forced Labor Prevention Act (UFLPA, ein US-amerikanisches Gesetz gegen Zwangsarbeit), der California Transparency in Supply Chains Act, und weitere . Sie verlangen von Unternehmen, Informationen aus viel tieferen Schichten der Lieferkette zusammenzutragen als normalerweise nötig wäre – und zwar von den sogenannten Tier-Lieferanten, sprich: den Lieferanten von Lieferanten von Lieferanten, die Kunden eines Distributoren, die Subunternehmer eines Logistikunternehmens. Je weiter man sich vom Kern des eigenen Unternehmens entfernt, desto kleiner und ferner werden die Partner, und desto schlechter und unvollständig tendenziell die Datenbasis. KI kann hier Fachleuten beim Säubern und Prüfen der Daten unter die Arme greifen – beispielsweise mit Techniken wie Natural Language Processing (NLP) bei Adressen und Produktbezeichnungen, Fuzzy Logic Matching sowie Plausibilitätsprüfungen mittels General Adversarial Networks (GAN).
3. Bestandsmanagement
KI ermöglicht ein optimiertes Bestandsmanagements durch die dynamische Anpassung der Lagerbestände auf der Grundlage von Echtzeitdaten. Herkömmliche Bestandsmanagementsysteme basieren häufig auf statischen Modellen, die sich nur schwer an dynamische Nachfragemuster anpassen lassen. KI-gestützte Bestandslösungen hingegen bringen Agilität und Reaktionsfähigkeit in diesen wichtigen Aspekt des Supply Chain Managements. Dank intelligenter Algorithmen können Unternehmen, ihre Lagerbestände flexibel optimieren und schnell auf Nachfrageschwankungen reagieren, anstatt sich auf feste Bestellpunkte oder willkürliche Nachschubpläne verlassen zu müssen. Dieser proaktive Ansatz vermeidet Über- oder Unterbestände, senkt die Lagerkosten und verbessert die Gesamteffizienz der Lieferkettenprozesse.
4. Der oft übersehene Schlüssel zum Mehrwert: Das Netzwerk
Künstliche Intelligenz lebt von Daten – als Input für Berechnungen an sich, aber auch für das stetige Trainieren der jeweils genutzten Modelle. Qualität, Genauigkeit und Lieferfrequenz der verfügbaren Daten sind ausschlaggebend für den tatsächlich erreichten Mehrwert der Ergebnisse. Angesichts der Nachweispflichten der bereits genannten Gesetze reicht es nicht mehr aus, sich auf die Daten im eigenen ERP-System, in selbst gepflegten Data Lakes oder öffentlich verfügbare bzw. zugekaufte Datensätze zu verlassen. Es sind zwingend frische, verlässliche und regelmäßig aktualisierte Daten von Partnern aus so vielen „Ebenen“ der Lieferkette wie möglich nötig – und dies ist in der Praxis nur über den integrierten Austausch mit den entsprechenden externen Systemen möglich.
Eine manuelle Sammlung von Daten ist hierfür zu aufwändig, langsam und unzuverlässig. Zwar ist es theoretisch möglich, diese Verbindungen selbst direkt aufzubauen, in der Praxis jedoch erweisen sich die einmaligen Kosten als zu hoch, mit jeder weiteren Schicht des Netzwerkes steigt die Anzahl der Partner um ein Vielfaches, und in der neuen Realität sind Geschäftsbeziehungen viel variabler. Selbst Stammlieferanten müssen im Ernstfall aufgrund von Nearshoring oder einer unerwarteten geopolitischen Krise unerwartet und kurzfristig ausgetauscht werden. Hier können spezialisierte Unternehmen eine Hilfe sein, die sogenannten Multi-Enterprise Supply Chain Business Networks (MESCBN).
Aber es empfiehlt sich, alle Anbieter genau unter die Lupe zu nehmen. Denn es mag sein, dass eine gute Visibilität von außen möglich ist, doch nur sehr wenige Provider sind auch in der Lage, Business-Entscheidungen dann auch wieder zur operativen Ausführung zurück in das Netzwerk zu übertragen dann bleibt der Mehrwert auch letztendlich unerreicht.
Durch die zunehmende Integration von KI in das Lieferkettenmanagement können Unternehmen folglich effizienter, kostenwirksamer und widerstandsfähiger agieren. KI-gestützte Erkenntnisse sind die Basis für eine zukunftsfähige, resiliente und orchestrierte Lieferkette – und ebnen den Weg zu einem intelligenteren globalen Markt.
