Kaum eine Branche hat sich in den vergangenen Jahren so drastisch gewandelt, wie die Logistik: Immer komplexere Lieferketten verbinden Handelspartner in aller Welt. Dank modernster Technologien kann die Fracht in Echtzeit nachverfolgt werden. Intelligente Lager, Predictive Maintenance und Machine Learning halten zunehmend Einzug in das moderne Supply Chain Management – und die Digitalisierung der Lieferkette ist noch längst nicht abgeschlossen. Schon ist die Rede von der autonomen Supply Chain.
Innerhalb der Supply Chain müssen täglich unzählige Entscheidungen getroffen werden: Wieviel Ware müssen wir vorhalten, wieviel nachordern? Welche Ware muss wohin transportiert werden? Laut des 6. Hermes-Barometers zum Thema Transparenz in der Supply Chain ist jeder fünfte befragte Logistikentscheider der Meinung, dass die eigene Lieferkette inzwischen so komplex ist, dass die Risiken nahezu unüberschaubar seien.
Mit KI wachsenden Anforderungen begegnen
In der Konsequenz ist die wachsende Komplexität heutiger Lieferketten durch den Menschen kaum noch zu bewältigen. Künstlich intelligente Systeme könnten die Lösung sein und künftig autonom Entscheidungen fällen, um so den wachsenden Kundenanforderungen nach ständig verfügbaren, individuellen Produkten zu wettbewerbsfähigen Preisen gerecht zu werden. Technisch ist eine autonome Supply Chain, also eine Supply Chain in der die Entscheidungsprozesse entlang der gesamten Lieferkette automatisiert sind, bereits umsetzbar. Das McKinsey Global Institute (MGI) untersuchte in seiner Studie „Notes from the AI frontier: Insights from hundreds of use cases“ 400 Anwendungsfälle von KI in 19 Branchen und kam zu dem Schluss, dass das globale Wertschöpfungspotenzial allein für die KI-Disziplin Deep Learning in der Transport- und Logistikbranche bei bis zu 500 Milliarden Dollar liegt.
Anwendungsbeispiele von KI in der Logistik
In der Tat mehren sich die Anwendungsbeispiele von KI aus dem Bereich der Logistik und des SCMs. So ließ der Handelskonzern Carrefour kürzlich verlauten, dass er sein Warenangebot und die Lagerhaltung mit Hilfe von KI optimiert hat, um eine optimale Warenverfügbarkeit zu gewährleisten und in der Folge die Kundenzufriedenheit zu steigern. Und auch der schwedische Elektrogeräte-Konzern Electrolux vermeldete in der jüngsten Vergangenheit auf KI-Anwendungen zu setzen, um Störungen in der Lieferkette eindeutig vorhersagen zu können. Die von Electrolux genutzte Software-as-a-Service-Lösung, soll in Echtzeit alle Informationen aus der Supply Chain inkl. der der Lieferkettenpartner sammeln, auswerten und ggfs. reagieren.
Doch auch wenn die Praxisbeispiele von KI zunehmen, die autonome Lieferkette ist bislang noch nicht umgesetzt und auch von einem großflächigen KI-Einsatz kann keine Rede sein.
Voraussetzung: Digitalisierte Lieferkette
Abgesehen davon, dass die Implementation von KI in der Logistik sehr komplex ist, gibt es auch eine wichtige Grundvoraussetzung, welche bei vielen Unternehmen noch nicht erfüllt ist: Die umfassende Digitalisierung der logistischen Prozesse. Laut den Ergebnissen des 8. Hermes-Barometers haben erst zwei von zehn deutschen Unternehmen mit der Digitalisierung ihrer Lieferkette begonnen, über eine Strategie verfügen weitere 27 Prozent der 200 befragten Logistikentscheider. Lediglich 8 Prozent der Unternehmen haben einen Transformationsprozess erfolgreich umgesetzt. Daraus ergibt sich das Bild einer noch nur wenig digitalisierten Branche, weswegen für die Mehrheit der Unternehmen der Weg zu einer autonomen Supply Chain noch weit ist.
KI-Hemmnisse: Fehlendes Know-how und hohe Kosten
Doch nicht nur die fehlenden digitalen Strukturen bremsen die Entwicklung zur autonomen Supply Chain. Eine aktuelle Umfrage des Softwareunternehmens INFORM unter 123 Mitarbeitern und Führungskräften verschiedener logistischer Disziplinen zeigt, dass die Logistik das Potential von KI grundsätzlich erkannt hat. Demnach sehen die Befragten innerhalb der Wertschöpfungskette viele mögliche Anwendungsszenarien für KI und versprechen sich durch den Einsatz dieser eine verbesserte Marktposition. In der Summe nutzen jedoch weniger als ein Drittel der befragten Logistiker künstliche Intelligenz. Mehr als die Hälfte (54 Prozent) der befragten Nicht-Nutzer geben an, dass das Know-how fehle. 46 Prozent nennen zudem die hohen Kosten bei der Implementation oder eine unzureichende IT-Infrastruktur (44 Prozent) als Hinderungsgrund.
Fazit
Kaum ein Geschäftsbereich kann so sehr von künstlich intelligenter Technologie profitieren, wie die Logistik. Bis KI jedoch flächendeckend im Einsatz ist, werden die Unternehmen ihre Bemühungen zur umfassenden Digitalisierung ihrer Prozesse intensivieren müssen. Erst dann werden sie das Potential von KI nutzen können. Der Wunsch nach der autonomen Supply Chain wird daher für viele Unternehmen noch lange ein Wunsch bleiben.
Sie möchten mehr zum Thema erfahren? Dann lesen sie hier z.B. welche Chancen künstliche Intelligenz dem Supply Chain Management bietet.