Home Unternehmen Schneller, agiler, präziser: Künstliche Intelligenz in der Supply Chain
Unsplash/Markus Spiske

Schneller, agiler, präziser: Künstliche Intelligenz in der Supply Chain

von Claus

Zeit ist Geld – das gilt in besonderem Maße bei Logistikprozessen. Schon kleinste Abweichungen in den komplexen Lieferstrukturen können Kettenreaktionen auslösen, zu Verzögerungen und damit zu Verlusten führen. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) soll helfen, Fehler zu vermeiden und die Lieferkette zu optimieren. Von der Beschaffung und Absatzplanung bis zum smarten Warenlager: Intelligente Technologien, selbstlernende Systeme und Robotik markieren die nächste Entwicklungsstufe des Supply Chain Managements.

Bereits im Jahr 2030 soll KI zahlreiche Aufgaben in der Logistik, wie etwa die Planung von Routen oder das Bestellen von Waren, übernehmen. Davon sind 71 Prozent der Unternehmen laut einer Bitkom-Befragung aus dem Jahr 2019 überzeugt. 59 Prozent halten es darüber hinaus für wahrscheinlich, dass Waren künftig mit autonomen Fahrzeugen transportiert werden.

Künstliche Intelligenz in der Logistik

Tatsächlich scheint die Supply Chain ein ideales Einsatzfeld für künstlich intelligente Anwendungen zu sein. Schließlich sind zahlreiche Prozesse bereits heute automatisiert; immer kleinere und leistungsstärkere Sensoren ermöglichen die Sammlung wachsender Datenmengen.

KI-basierte Systeme sind in der Lage, diese Informationen intelligent miteinander zu verknüpfen. Im Unterschied zu herkömmlichen Computern, die mit vorprogrammierten Algorithmen rechnen, können sie den Weg, der zwischen Eingabe und Auswertung der Daten liegt, selbstständig erkennen und umsetzen. Die „selbstlernenden“ Maschinen können sich in kürzester Zeit auf neue Situationen einstellen und adäquate Entscheidungen  treffen – eine wertvolle Unterstützung zum Beispiel bei der Erstellung von Nachfrage-Prognosen, bei der Kapazitätsplanung oder der Lagerhaltung.

Smart Warehouse dank KI

Höheres Tempo, mehr Kosteneffizienz, verbesserte Serviceleistungen: Die Zukunftstechnologie verspricht zahlreiche Vorteile. Dennoch nimmt die Umsetzung in der Praxis scheinbar nur langsam Fahrt auf. Häufig fehlen konkrete Anwendungsbeispiele und Erfahrungswerte, an denen sich Unternehmen orientieren können. Ein Grund mehr, die Einsatzmöglichkeiten von KI einmal genauer zu beleuchten. Das Beispiel „Smart Warehouse” zeigt die Vorteile deutlich: Dank komplexer Rechenoperationen und der Verknüpfung von IT-Systemen mit Machine-Learning-Algorithmen lernen die Lagersysteme der Zukunft, aus unstrukturierten Daten Muster und Zusammenhänge zu erkennen. An- und Auslieferungsprozesse werden beschleunigt, die Logistikprozesse effizienter. Um Wege und Zeit im Warenlager zu sparen, können etwa ähnliche Bestellaufträge im System erkannt und parallel abgearbeitet werden arbeiten. Noch während der Kunde mit seiner Order beschäftigt ist, stößt das KI-System die Kommissionierung an und wählt eigenständig die optimale Versandverpackung aus – dadurch werden  Ressourcen gespart und die Abläufe in der Lieferkette nachhaltig optimiert.

Vorausschauende Planung, sichere Beschaffung

Auch bei der Erstellung verlässlicher Prognosen zum Bestellverhalten ihrer Kunden erhalten Unternehmen künftig Unterstützung durch Künstliche Intelligenz. So ist es durchaus möglich, anhand von Daten und unter Berücksichtigung bestimmter Faktoren wie etwa Marketingaktionen oder Wetterlage für jeden Kunden eine nahezu 100-prozentige Bestellwahrscheinlichkeit zu ermitteln. Wer das Verhalten seiner Kunden kennt und frühzeitig die gefragtesten Waren identifiziert, kann auch Bestellmengen und Lagerbestände effizienter aussteuern und die Logistikkapazitäten entsprechend planen.

Nicht zuletzt haben smarte Algorithmen das Potential, die Beschaffungsprozesse selbst zu erleichtern. So erwarten Experten, dass KI im Einkauf langfristig unter anderem den Drei-Wege-Abgleich von Bestellungen, Lieferscheinen und Rechnungen übernimmt. Außerdem wird die smarte Technologie Einkäufer überall dort unterstützen, wo sie große Mengen an Informationen aus komplexen Liefernetzen analysieren müssen. Das ist beispielsweise beim SC-Risikomanagement oder bei der Vorauswahl von Lieferanten der Fall.

Logistik 4.0: Jetzt die Weichen stellen

Die Liste möglicher Ansatzpunkte für eine intelligente Optimierung der Supply Chain ließe sich noch weiter fortsetzen. Fakt ist: Künstliche Intelligenz ist ein zunehmend wichtiger Effizienz-Faktor in der Logistik – und damit wettbewerbsrelevant.

Unternehmen, die die Vorteile KI-gestützter Systeme nutzen möchten, sollten allerdings zunächst in die durchgängige Digitalisierung der Prozesse investieren. Viele Unternehmen haben bereits damit begonnen, die beteiligten Akteure und Systeme ihrer Supply Chain miteinander zu vernetzen, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden. Unternehmen sollten jedoch anhaltend bereit sein, in digitale Technologien zu investieren, um sich langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Ähnliche Beiträge

Schreiben Sie einen Kommentar

* Wenn Sie dieses Formular nutzen, stimmen Sie unseren Datenschutzbestimmungen zu.