Lieferkettenstrategie

KI im Lieferkettenmanagement

Wie künstliche Intelligenz Lieferkettenrisiken und -betrieb verändert

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KI im Lieferkettenmanagement veranschaulicht als automatisierte Komponentenrisikoanalyse
4 Wichtige KI-Typen in der heutigen Landschaft
50%+ Unternehmen, die mit KI Gemeinkosten senkten (Studie 2022)
~60% Unternehmen, die mit KI den Umsatz steigerten (Studie 2022)
Q4 2024 Lehigh-Index, der KI als Lieferkettenbedrohung nennt

KI gestaltet das Lieferkettenmanagement neu

Während künstliche Intelligenz und ihre Vielzahl leistungsstarker neuer Generationen weiter branchenübergreifend in Unternehmen Einzug halten, hat KI auch im Lieferkettenmanagement stetig an Bedeutung gewonnen. Eine Studie aus dem Jahr 2022 ergab, dass mehr als die Hälfte der Unternehmen, die ein KI-Modell für das Lieferkettenmanagement eingeführt hatten, ihre Gemeinkosten senkten, während knapp 60 % ihren Umsatz steigerten. Andere Berichte deuteten darauf hin, dass bis Ende 2024 mindestens die Hälfte der Lieferkettenorganisationen begonnen haben würde, KI-Software für eine oder mehrere Aufgaben einzusetzen. Auch wenn KI im Lieferkettenmanagement noch in den Anfängen steckt, verändert die Technologie bereits zahlreiche wesentliche Funktionen. KI- und Machine-Learning-Modelle (ML) können das Mapping der Lieferkette anführen, vorausschauende Wartung durchführen, Bedarfsprognosen erstellen und sogar umfassende Bewertungen jüngster Störungen liefern. Trotz des Potenzials der Technologie bringt der Einführungsprozess oft Komplikationen mit sich, die vorab nicht immer erkennbar sind. Organisationen, die KI-Plattformen einsetzen möchten, sollten diese Nachteile und die konkreten Gefahren für ihren Betrieb kennen.

Welche wichtigen KI-Typen gibt es?

Bevor Lieferkettenunternehmen ernsthaft erwägen, ein KI-Modell einzuführen, das sie beim Mapping ihrer Lieferanten, bei Bedarfsprognosen oder anderen kritischen Funktionen unterstützt, sollten sie die verschiedenen Arten von Werkzeugen verstehen, die die heutige KI-Landschaft ausmachen. An der Spitze dieser Technologie stehen mindestens vier wichtige KI-Typen:

  • Machine Learning (ML): erkennt aufkommende Muster im Markt und identifiziert Engpässe in der Lieferkette
  • Vorausschauende KI: antizipiert Anlagenausfälle und prognostiziert künftige Bedingungen aus historischen Daten
  • Große Sprachmodelle (LLMs): interpretieren und erzeugen natürlichsprachlichen Text aus einer Vielzahl von Eingaben
  • Generative KI: erzeugt Text, Programmcode und Bilder aus einer offenen Bandbreite von Prompts

Das richtige Modell für die Aufgabe wählen

Generative KI ist derzeit die meistdiskutierte KI-Form und reicht in ihren Fähigkeiten vom Erzeugen von Text und Programmcode bis zum Erstellen markanter Bilder, doch für das Lieferkettenmanagement ist sie möglicherweise nicht am besten geeignet. Machine Learning und vorausschauende KI eignen sich dagegen gut, um aufkommende Muster im Markt zu erkennen, Engpässe in der Lieferkette zu identifizieren und Anlagenausfälle zu antizipieren. Genau zu verstehen, was Sie von einer KI-Plattform erwarten, und die passende Lösung für diese Anforderungen zu finden, ist ein wesentlicher erster Schritt jeder KI-Einführung.

Gibt es etablierte Anwendungsfälle für KI im Lieferkettenmanagement?

Fachleute in strategischem Sourcing, Beschaffung und Bauteil-Engineering sind in der Regel eine bodenständige, praxisorientierte Gruppe, die weniger auf die faszinierenden Möglichkeiten einer Technologie achtet als darauf, wie diese ihre Kosten und Prozesse schon heute verbessern kann. Glücklicherweise hat KI im Lieferkettenmanagement bereits zahlreiche legitime Anwendungsfälle etabliert: Funktionen und Aufgaben, die sie wirksam und zum Nutzen der Unternehmen von heute erfüllen kann.

  • Mapping der Lieferkette über Lieferanten und Sub-Tier hinweg
  • Vorausschauende Analysen für Störungen und Anlagenausfälle
  • Bedarfsprognosen im großen Maßstab
  • Lieferantensuche und -identifikation
  • Veränderungen im Verbraucherverhalten so früh wie möglich erkennen

Der aktuelle Stand der Einführung

Umfragen von Beratungsunternehmen wie McKinsey & Company und Gartner zeigen, dass Lieferkettenunternehmen KI bereits für Bedarfsprognosen im großen Maßstab einsetzen und die starke Datenverarbeitung der Software nutzen, um Veränderungen im Verbraucherverhalten so früh wie möglich zu erkennen. Während der Einsatz von KI für komplexere Aufgaben wie das Mapping der Lieferkette noch nicht so verbreitet ist, lässt der Verlauf der Einführung vermuten, dass künstliche Intelligenz schneller in den täglichen Betrieb des Lieferkettenmanagements integriert wird, als viele annehmen.

Die Vorteile von KI im Lieferkettenmanagement

Die Vorteile, die KI dem Lieferkettenmanagement bringen kann, sind zunehmend bekannt. Richtig eingesetzt ergänzt KI die Arbeit menschlicher Teams, statt sie zu ersetzen, und macht Signale sichtbar, die sonst in fragmentierten Daten verborgen blieben.

  • Geringere Gemeinkosten, in einer Studie von 2022 von mehr als der Hälfte der Unternehmen berichtet
  • Höherer Umsatz, von knapp 60 % dieser Unternehmen berichtet
  • Schnellere und genauere Bedarfsprognosen
  • Frühere Erkennung von Engpässen und Störungen in der Lieferkette
  • Vorausschauende Wartung, die Anlagenausfälle erkennt, bevor sie eintreten

Die Risiken von KI im Lieferkettenmanagement

KI kann auch Risiken mit sich bringen, die deutlich weniger öffentlich diskutiert werden. Im Business Supply Chain Risk Management Index der Lehigh University für das vierte Quartal 2024 wurde KI von Herstellern mehrfach als folgenschwere Bedrohung genannt, die eine Reihe unterschiedlicher Risiken birgt. An vorderster Stelle dieser Gefahren steht die Möglichkeit, dass KI-Modelle, die mit ungenauen Daten trainiert wurden, Unternehmen mit irreführenden Informationen oder fehlerhaften Empfehlungen in die Irre führen. Generative KI-Modelle etwa haben sich bereits einen Ruf dafür erworben, sachliche Fehler zu erzeugen, die in der Tech-Branche oft als Halluzinationen bezeichnet werden. Lieferkettenkarten oder Compliance-Informationen, die mit solchen Unwahrheiten durchsetzt sind, könnten erhebliche Folgen für Unternehmen haben. Aufgrund des experimentellen Charakters vieler dieser Werkzeuge sollten Lieferkettenorganisationen, die KI einsetzen, die Ausgaben der Software stets mit vertrauenswürdigem menschlichem Fachwissen überprüfen.

  • Mit ungenauen Daten trainierte Modelle können irreführende Informationen oder fehlerhafte Empfehlungen erzeugen
  • Halluzinationen generativer KI können Lieferkettenkarten und Compliance-Aufzeichnungen verfälschen
  • Viele Werkzeuge sind experimentell, daher erfordern ihre Ausgaben eine menschliche Überprüfung
  • Im Lehigh-Index für das vierte Quartal 2024 nannten Hersteller KI als folgenschwere Bedrohung

Die wirksamsten Strategien für die KI-Einführung

Die Einführung eines KI-Werkzeugs löst in einem Unternehmen häufig große Veränderungen aus. Führungskräfte, die den Zusammenhalt ihrer Belegschaft wahren und das Potenzial ihrer neuen Technologie voll ausschöpfen möchten, sollten eine zugleich umfassende und differenzierte KI-Strategie entwickeln. Modelle der künstlichen Intelligenz erfordern für einen wirksamen Einsatz oft spezialisiertes Fachwissen, und Unternehmen sollten angemessene Ressourcen bereitstellen, um das nötige Wissen und die nötigen Fähigkeiten intern aufzubauen. Ist das keine gangbare Option, können Unternehmen auch Beratungen mit Erfahrung in der digitalen Transformation hinzuziehen, um eine wirksame Einführung zu leiten. Darüber hinaus können Führungskräfte auf die etablierte Managementdisziplin des Change-Managements zurückgreifen, um ihr Unternehmen durch die Übergangsphase zu steuern, die KI-Technologie unweigerlich mit sich bringt. Change-Management ist ein grundlegender Bestandteil einer durchdachten Einführungsstrategie. Es ermöglicht Organisationen, die Gründe für den Wandel zu vermitteln, Mitarbeitende im Umgang mit der neuen Technologie zu schulen und Personen und Gruppen zu benennen, die das Projekt steuern und dafür eintreten.

  • Definieren Sie genau, was Sie von einer KI-Plattform benötigen, bevor Sie Werkzeuge bewerten
  • Bauen Sie spezialisiertes internes Fachwissen auf oder arbeiten Sie mit einer Beratung für digitale Transformation zusammen
  • Nutzen Sie Change-Management, um die Gründe für den Wandel zu vermitteln und Mitarbeitende zu schulen
  • Benennen Sie Verantwortliche, die das Projekt steuern und dafür eintreten
  • Überprüfen Sie KI-Ausgaben stets anhand von vertrauenswürdigem menschlichem Fachwissen
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