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Künstliche Intelligenz in der Logistik: Studie belegt Mehrwert

von Redaktion

Künstliche Intelligenz (KI) in der Supply Chain gehört, laut einer aktuellen Studie des EHI Retail Institute, kurz- und mittelfristig zu den zentralen Erfolgsfaktoren. Konkrete Anwendungsfälle belegen zudem den Mehrwert der Technologie im SCM.

KI im SCM: Nutzungsraten noch ausbaufähig

Wenngleich 76 Prozent der befragten Handelsunternehmen Künstliche Intelligenz als (relativ) wichtig einstufen, nutzt erst eine Minderheit KI-Anwendungen zur Optimierung ihrer Supply Chain. Die Technologie ist bei 17 Prozent der Teilnehmer*innen zur Erstellung von Absatzprognosen im Einsatz. Rund 9 Prozent optimieren mit KI die Kampagnenprognosen und jeweils 8 Prozent der Befragten handelt das Bestandsmanagement sowie die Warenfluss-Glättung mit Hilfe von KI-Anwendungen.

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Große Effekte auf Bestandsmanagement und erhöhte Warenverfügbarkeit

Die wirtschaftlichen Effekte von KI bewerten die Proband*innen unterschiedlich: So wird dem Bestandsmanagement sowie der erhöhten Warenverfügbarkeit ein großer Effekt zugeschrieben. Die Auswirkungen auf verbesserte Filialprozesse oder die Reduktion von Durchlaufzeiten wurde hingegen als geringer eingestuft.

Doch welche Effekte KI auch hat – die Nutzung von neuer Technologien und die damit einhergehende weitere Digitalisierung der Lieferkette ist grundsätzlich ein enormer Erfolgsfaktor. So waren auch die für das 14. Hermes-Barometer befragten Logistikverantwortlichen mehrheitlich (80 Prozent) der Meinung, dass Unternehmen in die Digitalisierung der Lieferkette investieren sollten, um sich in der Zukunft besser vom Wettbewerb abzuheben. Gerade in Krisenzeiten kann das Potential von KI und anderen Technologien im SCM effektiv gehoben werden und Unternehmen echten Mehrwert liefern.

 

Das gesamte Whitepaper „KI im Supply-Chain – Management des Handels“ inklusive der Studiendaten können Sie nach Eingabe Ihrer Kontaktdaten hier einsehen.

Das 14. Hermes-Barometer zum digitalen Wandel in der Supply Chain können Sie hier herunterladen.

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