Wie können wir künstliche Intelligenz in unsere komplexen Lieferketten integrieren?

Die erstmalige Einführung einer Anwendung der künstlichen Intelligenz in ein bestehendes Netz wird immer eine Herausforderung darstellen. Allerdings sind wir jetzt an einem Punkt angelangt, an dem viele Organisationen Projekte dieser Art bereits umgesetzt haben. Führende Produktions-, Einzelhandels- und Logistikunternehmen setzen bereits auf künstliche Intelligenz. Ikea nutzt sie, um die Produktnachfrage zu prognostizieren, DHL automatisiert sich wiederholende Vorgänge, und Amazon nutzt KI, um seine Rentabilität zu maximieren. Was können wir von diesen erfolgreichen Projekten darüber lernen, wie wir künstliche Intelligenz in unsere komplexen Lieferketten integrieren können?

Warum künstliche Intelligenz für das Management von Lieferketten nutzen?

Die neuesten Entwicklungen in der Technologie der künstlichen Intelligenz bieten fantastische Möglichkeiten, ineffiziente Geschäftsprozesse zu modernisieren und zu aktualisieren. Künstliche Intelligenz kann die Kundenzufriedenheit erhöhen, die Arbeitskosten und Verschwendung verringern und ganz allgemein das Endergebnis verbessern.

Erhöhung der Kundenzufriedenheit

Durch die Vorhersage der Nachfrage können Anwendungen der künstlichen Intelligenz sicherstellen, dass die Produkte dann verfügbar sind, wenn die Kunden sie brauchen. Es kann sogar den Bestellverlauf eines Kunden analysieren, um Produktempfehlungen zu geben und Kaufentscheidungen zu antizipieren. Einmal angefordert, kann eine KI den Transport- und Lieferprozess optimieren und so die Zeit zur Lieferung der Bestellung an den Kunden verkürzen.

Reduzierung der Arbeitskosten 

Künstliche Intelligenz kann die Arbeitskosten senken, indem sie Routine- und sich wiederholende Aufgaben automatisiert und es den Mitarbeitern ermöglicht, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Sie kann die Prozesse in der Lieferkette optimieren, z. B. die Routenplanung und die Terminierung, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen verringert wird. KI kann die Entscheidungsträger auch bei der Verwaltung von Beständen und der Wartungsplanung unterstützen.

Minimierung der Verschwendung

Neben den anderen hervorgehobenen Vorteilen tragen auch die Optimierung der Bestände, der Anlagennutzung, der Streckenführung und der Terminplanung zur Minimierung der Verschwendung in komplexen Lieferketten bei. Anwendungen der künstlichen Intelligenz können darüber hinaus unnötige Verschwendung verhindern, indem sie Probleme mit der Produktqualität in Echtzeit überwachen und gegebenenfalls beheben.

Fallstudie: Amazons Ansatz zur Optimierung der Lieferkette

Für die Optimierung komplexer Lieferketten empfiehlt Amazon einen Ansatz, der auf hierarchischen Ebenen basiert. Das Problem gliedert sich in diese Ebenen auf der Grundlage des Umfangs der Lieferkette, des Zeitrahmens für die Entscheidungsfindung und der Art der Unsicherheitsmodellierung. Dies trägt dazu bei, die Komplexität des Problems und den erforderlichen Aufwand zu verringern. Auf der obersten hierarchischen Ebene ergibt sich die Komplexität des Problems aus dem großen Umfang. In der untersten Ebene liegt die Komplexität in den kleinen Details. Die genaue Definition der einzelnen Ebenen hängt von der Art der Lieferkette ab, aber der für jede Ebene erforderliche Aufwand sollte ungefähr angegeben werden.

Herausforderungen bei der Einführung von künstlicher Intelligenz

Für die Einführung einer neuen Technologie ist es entscheidend, die wahrscheinlichsten Hürden zu kennen. Künstliche Intelligenz bildet keine Ausnahme von dieser Regel.

Datenqualität und -verfügbarkeit

Anwendungen der künstlichen Intelligenz sind auf Daten angewiesen. Sie brauchen die richtige Art von Daten, in der richtigen Qualität, an den richtigen Stellen und zur richtigen Zeit. Die Algorithmen werden nicht nur mit diesen Daten arbeiten, sondern auch mit ihnen trainieren. Schlechte Datenqualität und -verfügbarkeit behindern jedes Projekt der künstlichen Intelligenz.

Netzwerk-Komplexität

Komplexe Lieferketten erhöhen die Anzahl der Dinge, die bei der Integration von künstlicher Intelligenz zu berücksichtigen sind. Die Lieferkette kann sich über viele Technologien, Unternehmen, Länder und/oder Regionen erstrecken. Jedes dieser Unternehmen hat möglicherweise einen anderen Ansatz in Bezug auf Regulierung, Datenzugriff, IT-Infrastruktur und Mitarbeiterschulung.

Veränderungsmanagement

Die Anpassung bestehender, bewährter Praktiken in der Lieferkette an die künstliche Intelligenz kann unvorhersehbare Folgen haben. Verfahren, Ausrüstung, Organisationsstrukturen, Unternehmenskultur und Mitarbeiterrollen können sich ändern.

Ansätze für eine erfolgreiche Integration

Die Integration von künstlicher Intelligenz in eine komplexe Lieferkette ist ein ausgetretener Pfad. Unternehmen, die positive Ergebnisse erzielt haben, berichten oft und ausführlich über ihre Projekte. Die wichtigsten Faktoren, die den Erfolg begünstigen, sind die folgenden:

Planung

Entwickeln Sie eine koordinierte Strategie (wie z. B. die hierarchische Schichtung von Amazon) zur Ermittlung und Verwaltung des Geschäftsszenarios für jede potenzielle Lösung.

Transparenz

Eine durchgängige Transparenz der Lieferkette ist unerlässlich. Dazu gehören nicht nur die potenziellen Modernisierungsbereiche, sondern auch alle bestehenden Datensilos und das erweiterte Netz. Diese Transparenz kann die Grundlage für vollständige Modelle der Lieferkette bilden.

Daten sammeln

Echtzeit- und historische Daten sind die Grundlage für die Entscheidungen, die von Anwendungen der künstlichen Intelligenz getroffen werden. Beginnen Sie mit der Erfassung und Speicherung von Daten aus der gesamten Lieferkette.

Automatisierung

Viele der Vorteile der künstlichen Intelligenz lassen sich nur durch Automatisierung realisieren. Die Algorithmen müssen unter Umständen automatische Anpassungen der Lagerbestände, der Routenplanung und der Fertigungsprozesse vornehmen.

Zusammenarbeiten

Die Beschaffung von Daten und die Transparenz aller Aspekte der Lieferkette erfordern Verhandlungen und die Integration mit Kunden, Lieferanten und anderen Beteiligten. Überlegen Sie, wie eine Verbesserung der Lieferkette allen Beteiligten zugute kommen kann.

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