Die wichtigsten Strategien für die Implementierung von KI in Ihrer Lieferkette

Die 2020er-Jahre waren ein Jahrzehnt der Instabilität, Umbrüche und steigender Risiken für Lieferketten. Zunächst führte die COVID-19-Pandemie zu Fabrikschließungen, Lieferengpässen und Blockaden an Containerhäfen von Shanghai bis Los Angeles. In den Folgejahren sorgten extreme Wetterereignisse und geopolitische Konflikte für Engpässe auf zentralen globalen Schifffahrtsrouten, darunter der Panamakanal und das Rote Meer, wodurch die Logistik erschwert und die Transportkosten für Unternehmen weltweit in die Höhe getrieben wurden. Hinzu kommen zuletzt eskalierende Handelskriege, der Ausbau protektionistischer Maßnahmen und eine verschärfte regulatorische Kontrolle – Faktoren, die das Lieferkettenumfeld wesentlich komplexer und unberechenbarer machen als in den vergleichsweise ruhigen 2010er-Jahren.

Um die Herausforderungen dieses neuen Umfelds zu bewältigen und die Resilienz der Lieferkette zu stärken, setzen immer mehr Unternehmen auf die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz. Die neueste Generation von KI-Technologien, einschließlich Machine Learning (ML), Predictive AI und Large Language Models (LLMs), ist in der Lage, riesige Datensätze zu analysieren, vielfältige Risiken zu bewerten und daraus wertvolle Erkenntnisse zur Strategie- und Entscheidungsfindung zu gewinnen. Werden diese KI-Plattformen mit dem nötigen Fachwissen und realistischen Erwartungen eingesetzt, bieten sie strategischen Beschaffungsexperten ein wirkungsvolles und vielseitiges Instrument, um sich in den volatilen Lieferketten von heute und den darin verborgenen neuen Gefahren souverän zu bewegen. 

Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen jedoch eine vielschichtige, durchdachte Strategie für die Einführung von KI entwickeln.

Warum benötigen Unternehmen eine KI-Strategie?

Um die Bedeutung einer klaren Strategie für die KI-Einführung vollständig zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf das Gegenbeispiel. Nehmen wir an, ein Automobilhersteller setzt ein neues KI-Tool ein. Die Investition erfolgt mit der allgemeinen Erwartung, dass diese Technologie die Lieferkette optimiert, Risiken reduziert und langfristig Kosten einspart. Allerdings hat das Management keine Einführungsstrategie für das neue Tool ausgearbeitet und kommuniziert. Mitarbeiter und Führungskräfte müssen nun eigenständig herausfinden, wie sich die KI-Lösung in ihre Abläufe integrieren lässt.

Ohne Vorgaben von oben und eine klar kommunizierte Roadmap wird dieses Unternehmen vor große Herausforderungen gestellt. Häufig fehlt es an ausreichender Schulung und an der Entwicklung der für den Umgang mit der KI-Plattform erforderlichen Spezialkompetenzen. Durch diese mangelnde Expertise kann das Beschaffungs- und Sourcing-Team das volle Potenzial der Software nicht ausschöpfen. Dadurch wird die Amortisierung der Anfangsinvestition erschwert und die Resilienz der Lieferkette bleibt unter den Möglichkeiten. 

Wenn der Automobilhersteller keine Ziele für den KI-Einsatz formuliert, kann das Management keine klaren Erwartungen an die Mitarbeiter kommunizieren – weder hinsichtlich Nutzung noch in Bezug auf den 6-, 12- oder 18-monatigen Implementierungsplan. Die Fachkräfte erhalten bestenfalls eine Grundanleitung, wie das Tool zu bedienen ist, wissen aber nicht, wie es in ihre täglichen Aufgaben eingebunden werden soll. Fehlt zudem eine stringente Kommunikation von der Unternehmensleitung, bleibt die aktive Nutzung im Arbeitsalltag aus.

Fehlt eine übergreifende KI-Strategie, droht auch das Gegenteil: Die Lösung wird zu schnell und zu aggressiv eingeführt. In solch einem Fall kann die Technologie zum Störfaktor werden, Mitarbeiter verunsichern und einen ineffizienten Umgang mit den Tools fördern, da deren Grenzen und Risiken nicht ausreichend berücksichtigt werden. Wer Künstliche Intelligenz in der Lieferkette vorschnell und unkoordiniert einsetzt, riskiert somit, dass Risiken überwiegen und Vorteile verloren gehen. 

Umgekehrt trägt eine durchdachte Planung sowie ein klar definierter Prozess zur reibungslosen Einführung eines neuen KI-Tools für die Lieferkette entscheidend dazu bei, den vollen Mehrwert auszuschöpfen. Sorgfältig gesteuerte Rollouts fördern die breite Akzeptanz in Teams und Abteilungen, motivieren zur Einarbeitung in die Plattform und schaffen Raum, um strategische Anwendungsfälle sowie die richtigen Einsatzgrenzen zu vermitteln.  

Wesentliche Strategien für die Einführung von KI in der Lieferkette 

Um das Maximum aus einer Technologie zu ziehen, müssen Hersteller und andere Unternehmen drei Dinge genau verstehen: wie die Technologie funktioniert; welchen konkreten Nutzen sie daraus ziehen möchten; und wie die Integration in die bestehenden Abläufe aussehen soll. Die nachfolgenden Strategien unterstützen Verantwortliche der Lieferkette, diese drei Säulen erfolgreicher Implementierung zu meistern. 

Ziele und Zuständigkeiten festlegen

Es klingt selbstverständlich, doch viele Unternehmen versäumen es, ihre Ziele vollständig und abteilungsübergreifend zu definieren, bevor sie ein KI-Tool einführen. „Als ersten Schritt sollten Unternehmen sämtliche Potenziale für Wertschöpfung in allen Bereichen – von Beschaffung und Fertigung über Logistik bis hin zum Vertrieb – identifizieren und priorisieren“, erläuterte McKinsey & Company in einem Artikel von 2021 über Künstliche Intelligenz in der Lieferkette. Tatsächlich führten aber weniger als ein Drittel der Unternehmen eine derartige Vorab-Analyse durch – und verschenkten dadurch Chancen zur Wertschöpfung.

Das Fundament einer KI-Strategie und eines erfolgreichen Rollouts beschränkt sich jedoch nicht nur auf die Vision und Zieldefinition. Unternehmen müssen auch festlegen, welche Führungskräfte und Mitarbeitende die Implementierung leiten, Anforderungen kommunizieren und Fortschritte überwachen. Befürworter der neuen Technologie, die den Transformationsprozess vorantreiben, helfen, die Trägheit des Status quo überwinden. 

Fachkräfte und Know-how aufbauen, um KI optimal zu nutzen 

Da KI eine vergleichsweise neue Technologie ist, gibt es weder Standardlösungen noch einheitliche Plattformen im Wettbewerb. Im Bereich Künstliche Intelligenz für die Lieferkette existieren inzwischen spezialisierte Lösungen: von Bedarfsprognosen und Lieferketten-Mapping über vorausschauende Instandhaltung bis zu Risikoanalysen. Solche Nischenlösungen verlangen nahezu jedem im Unternehmen – auch den technikaffinen Early Adoptern – eine Lernkurve ab. 

Unternehmen, die in KI für die Lieferkette investieren, müssen daher internes Know-how aufbauen, um sowohl den eigenen Nutzen zu maximieren als auch weitere Mitarbeitende qualifizieren zu können. Ist die Technologie besonders komplex oder der Rollout groß angelegt, kann die Unterstützung durch externe Beratungsfirmen sinnvoll sein. Viele etablierte Beratungshäuser sind auf digitale Transformation spezialisiert und fungieren als erfahrene Begleiter für eine anspruchsvolle KI-Strategie, die Unternehmen durch die Startphase und typische Stolpersteine einer neuen Technologie führen. 

Effektives Change Management nutzen 

Change Management, ein etabliertes Konzept im Unternehmensalltag, beschreibt die Werkzeuge, Maßnahmen und Prozesse, mit denen Führungskräfte größere Veränderungsphasen steuern. Das Business-Portal BNET definiert es als „die Koordination einer strukturierten Übergangsphase von Situation A zu Situation B, um nachhaltige Veränderungen in einer Organisation zu erzielen.“ 

Change Management ist zwar in vielen Situationen hilfreich, entfaltet jedoch beim breiten Technologie-Rollout seine besondere Bedeutung. Das Massachusetts Institute of Technology nennt folgende Maßnahmen: „Erstellung und Kommunikation des Business Case für die Veränderung, Aufbau tragfähiger Beziehungen, Kommunikation und Schulung der betroffenen Mitarbeitenden, Neugestaltung von Geschäftsprozessen sowie die Einrichtung und Unterstützung von Projektteams zur Steuerung der Umsetzung.“

Mit anderen Worten: Change Management ist wesentlicher Bestandteil einer erfolgreichen Implementierungsstrategie. Wer eine reibungslose Integration von KI in der Lieferkette gestalten will, sollte grundlegende Methoden des Change Managements kennen und in die Planung einbeziehen. Denn die Einführung eines KI-Tools bedeutet mehr als Effizienzsteigerung und Wertmaximierung – es gilt auch, das Team mitzunehmen, zu überzeugen und zur aktiven Teilnahme zu bewegen, ohne Motivation und Engagement zu beeinträchtigen. Change Management nimmt diese Herausforderung gezielt in den Blick, und wer dies versteht und konsequent umsetzt, profitiert nachhaltig. 

Saubere, zuverlässige Daten nutzen

Wie bereits in früheren Beiträgen erläutert, stützen sich moderne KI-Technologien auf riesige Datenmengen, um ihre vielfältigen Funktionen zu erfüllen. Diese Künstlichen Intelligenzen trainieren sich anhand dieser Daten eigenständig und entwickeln genau die Expertise, um beispielsweise den Bedarf zu prognostizieren, Ausfälle vorherzusagen oder Sub-Tier-Lieferanten zu identifizieren. Die Qualität der Ergebnisse steht und fällt dabei mit der Qualität der bereitgestellten Daten: Fehlerhafte, unvollständige oder unübersichtliche Daten führen zu falschen Empfehlungen und unzuverlässigen Handlungsgrundlagen. 

Hersteller, die Künstliche Intelligenz in die Lieferkette integrieren, sollten daher alle verwendeten Statistiken, Dokumentationen und Daten vorab sorgfältig prüfen. Diese Kontrolle ist besonders in der Anfangsphase entscheidend, da erste Erfahrungen das Bild der Belegschaft von der neuen Technologie langfristig prägen können.

Menschliche und Künstliche Intelligenz kombinieren 

Mit dem rasanten Aufstieg von ChatGPT in den Jahren 2022 und 2023 entstand schnell die Diskussion, inwieweit KI-Tools menschliche Arbeitskräfte in verschiedenen Bereichen ersetzen. Tatsächlich beeinflussen diese Technologien bereits den Arbeitsmarkt: Sie automatisieren Dateneingabe- und Verwaltungsaufgaben und bedrohen zunehmend auch hochqualifizierte Tätigkeiten wie Programmierung und Spieleentwicklung. Doch das bedeutet keineswegs, dass KI-Plattformen als eigenständige Mitarbeitende agieren. 

Vielmehr ist das Gegenteil der Fall: Um die anspruchsvolleren, strategischen Aufgaben zu erfüllen, für die Lieferketten-Profis KI einsetzen, braucht es menschliche Führung und Kontrolle. Zwar kann KI mehr Daten schneller verarbeiten als Menschen, doch fehlt ihr oft das Fachwissen, der Kontext und die Fähigkeit zum Abgleich mit Erfahrungswerten langjähriger Profis. Daher sollte die wachsende Rolle der Künstlichen Intelligenz im Lieferkettenmanagement als Ergänzung – als Kollaborateur – verstanden werden: ein Werkzeug, das Effizienz und Optimierung steigert, jedoch menschliches Urteil erfordert, um Schwächen und Lücken auszugleichen.

Resiliente Lieferketten in einer turbulenten Zeit 

Nur wenige Jahre nach Beginn der KI-Revolution setzen US-Unternehmen in großem Stil Künstliche Intelligenz in ihren Lieferketten ein. Laut einer aktuellen Studie des IT-Dienstleisters Capgemini nutzen über zwei Drittel der Lieferkettenorganisationen KI für Rückverfolgbarkeit und Transparenz. 70 Prozent der Hersteller setzen die Lösungen für Predictive Maintenance ein. Die Motivation zur Entwicklung einer KI-Strategie für das Lieferkettenmanagement reicht dabei weit über den Reiz von Innovation oder die Angst, im Branchentrend zurückzubleiben, hinaus. Sourcing- und Beschaffungsprofis bewegen sich heute in einem mehrschichtigen, dynamischen Umfeld, das von vielfältigen Risiken geprägt ist – sie benötigen verlässliche, umsetzbare Daten und valide Informationen so dringend wie nie. 

Hersteller und andere Unternehmen, die nach hochgradig praxisrelevanter Technologie für die Anforderungen der modernen Lieferkette suchen, profitieren erheblich von Lösungen zur Resilienzsteigerung. Die branchenführende SCRM-Plattform Z2Data beispielsweise bietet eine Suite vernetzter Funktionen, die Sichtbarkeit, Nachhaltigkeit, Compliance und Risikomanagement wirkungsvoll stärken. Dank der Kombination aus menschlicher Expertise, KI und großen proprietären Datenbeständen unterstützt Z2Data Unternehmen mit fundierten Einblicken, um Bedrohungen zu minimieren, Transparenz zu maximieren und mehr Kontrolle über die eigene Lieferkette zu gewinnen. 

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