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Die smarte Lösung: So optimiert KI den Materialfluss in der Supply Chain

von Claus

Internationale Zulieferer, weit verteilte Produktionsstandorte, immer komplexere Lieferketten: Die heutigen Supply Chain Strukturen werden immer kleinteiliger und störanfälliger. Bereits durch kleinste Abweichungen kann der Materialfluss ins Stocken geraten oder im schlimmsten Fall zum kompletten Stillstand der Produktion führen. Um dies zu vermeiden, werden laufend neue Software-Lösungen entwickelt, Künstlichen Intelligenz (KI) kann dabei besonders effizient unterstützen. Wir geben Ihnen Beispiele smarter KI-Lösungen für einen reibungslosen Materialfluss. 

KI in der Supply Chain

Eine Studie des EHI Retail Institute belegt, der Einsatz von KI im Supply Chain Management wird als einer der bedeutendsten Erfolgsfaktoren der Zukunft betrachtet. Demnach stufen 76 Prozent der befragten Handelsunternehmen Künstliche Intelligenz als (relativ) wichtig ein. Dennoch nutzen aktuell lediglich 17 Prozent der Befragten die Technologie. Acht Prozent der teilnehmenden Unternehmen optimiert die Warenfluss-Glättung mit Hilfe von KI-Anwendungen – das Potential der Technologie wird folglich nur im Ansatz ausgenutzt. Dabei können Verantwortliche speziell beim Materialfluss viel Zeit und Geld einsparen, wenn sie auf KI-basierte Lösungen setzen.

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Praxisbeispiele: So erobern KI-Lösungen die globalen Supply Chains

Obwohl die Implementierung von KI-basierten Lösungen in vielen Unternehmen nur langsam vorankommt, mehren sich die Anwendungsbeispiele in der internationale Logistikbranche. Wir stellen Ihnen zwei erfolgreiche Beispiele KI-basierter Supply Chain Lösungen vor:

  • Intelligente Beschaffung: Mit KI den Materialfluss optimieren

So hat der Ruhrkonzern thyssenkrupp Ende 2021 seine eigens entwickelte KI-Software präsentiert, die die Lieferkette vor allem agiler und stabiler machen soll. „Pacemaker“ (deutsch: Schrittmacher) soll nicht nur die Lieferkette optimieren, sondern zudem den Ressourcenverbrauch verringern. Das Ziel: Mehr Versorgungssicherheit, geringere Lagerbestände und dadurch höhere Produktionsleistung. Die Annahme ist, dass ein intelligentes Materialmanagement, welches flexibel und schnell auf Störungen in der Produktion reagieren kann, zu einer optimalen Supply Chain führt.

Gelingen soll das vor allem, indem „Pacemaker“ Produktionsdaten in Echtzeit erfasst und Muster sowie Abweichungen erkennt und dadurch frühzeitig den tatsächlichen Bedarf des Kunden anzeigt. Das ermöglicht kurzfristige Anpassungen des Materialflusses.

Ein zusätzlicher Vorteil ist der ressourcenschonende Aspekt der Software: Fehllieferungen und die Anzahl der Transporte sollen verringert sowie Bestands- und Lagerkosten reduziert werden. Eigenen Angaben zufolge können Unternehmen mit Einsparungen von zehn bis 15 Prozent bei Transport und Koordination rechnen.

  • Risikomonitoring: Wie eine KI-Plattform die ganze Welt im Auge behält

Studien belegen: Viele Unternehmen verfügen über keine ganzheitliches Supply Chain Risikomanagement (SCRM) und haben infolgedessen keine Notfall-Strategie, um agil auf verändernde Rahmenbedingungen reagieren zu können. In der Folge klagen Sechs von zehn Unternehmen über Versorgungsengpässe. Um Supply Chain Risiken zu minimieren und reaktionsfähiger zu gestalten, hat das US Start-up Interos eine KI-basierte Plattform entwickelt: Die Plattform will den Materialfluss zwischen Zulieferern und Unternehmen optimieren, indem sie auf einem digitalen Abbild der Erde über 20 Millionen Unternehmen darstellt und die mit ihnen verbundenen Risiken in sechs Faktoren unterscheidet, darunter Cybersicherheit, geopolitische und finanzielle Risiken. Die enorme Datenmenge aus etwa 85.000 Quellen verarbeitet die KI zu einem Frühwarnsystem, das, nach eigenen Angaben, etwa 250 Millionen Risikoereignisse pro Monat erfasst. So sollen Engpässe in der Lieferkette frühzeitig erkannt und rechtzeitig Gegenmaßnahmen getroffen werden – gerade in aktuellen Krisenzeiten eine willkommene Perspektive.

Logistik 4.0: Digitalisierung wagen und KI implementieren

Nie war eine störungsfreie Logistik wichtiger als heute. Rohstoffe und Materialien müssen für Fertigungsbetriebe im Idealfall immer vorhanden sein, damit die Produktionsprozesse nicht auf- oder gar angehalten werden. Der Einsatz KI-basierter Software kann Verantwortliche hier maßgeblich unterstützen. Wie die Beispiele von thyssenkrupp und Interos gezeigt haben, kann KI riesige Datenmengen in kürzester Zeit auswerten und automatisiert Handlungsempfehlungen ableiten – oder sogar ausführen. Um auf künftige Krisen besser vorbereitet zu sein, sollten Unternehmen das Potential künstlich intelligenter Anwendungen aktiv nutzen: für mehr Resilienz, Transparenz und Nachhaltigkeit im gesamten Liefernetzwerk.

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