Supply-Chain-Transformation mit künstlicher Intelligenz (KI)

Unternehmen müssen eine Supply-Chain-Strategie haben, die ihre Geschäftsstrategie unterstützt. Je nachdem, wie ein Unternehmen mit dem Markt konkurriert, muss die Lieferkette zur Geschäftsstrategie passen.

Was ist die Lieferkette (Supply Chain)?

Lieferketten bestehen aus allen Schritten, die erforderlich sind, um ein Produkt vom Rohstoff bis in die Hände des Kunden zu bekommen.

Die Lieferkette beginnt bei den Lieferanten, also die Unternehmen, die Rohstoffe liefern.

Der nächste Schritt in der Lieferkette ist die Fertigung. Die Herstellung ist der Prozess der Umwandlung von Rohstoffen in verkaufsfertige Produkte.

Der letzte Schritt ist der Vertrieb, an dem mehrere verschiedene Vermittler beteiligt sein können. Die Vermittler könnten Großhändler, Einzelhändler, Distributoren und auch das Internet sein.

Die Lieferkette besteht aus verschiedenen Stufen, die als upstream (vorgelagerte Tätigkeiten) oder downstream (nachgelagerte Tätigkeiten) bezeichnet werden. Vorgelagerte Tätigkeiten sind solche, bei denen die Materialien in die Organisation einfließen, während nachgelagerte Tätigkeiten diejenigen sind, bei denen die Materialien (meist in Form von Fertigprodukten) von der Organisation zu den Kunden fließen.

Ebenso wird der Begriff Logistik verwendet, wenn es um die Lieferkette eines Unternehmens geht. Die Eingangslogistik ist mit den vorgelagerten Aktivitäten verbunden und umfasst die gesamte Bewegung des Produkts vor der Fertigung.

Dazu gehören die Annahme von Materialien, deren Lagerung und die für die Herstellung des Produkts erforderlichen Herstellungsverfahren. Die Ausgangslogistik bezieht sich auf die nachgelagerten Tätigkeiten, also die gesamte Bewegung des Produkts nach seiner Fertigstellung.

Die Lieferkette besteht aus verschiedenen Prozessen, die zur Schaffung eines Produkts beitragen. Unternehmen erbringen Wertschöpfung entlang dieser Prozesse.

Die Wertschöpfungskette verschafft einem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen. Je mehr Wert geschaffen wird, desto mehr wünscht sich ein Kunde ein Produkt, und damit kann ein Unternehmen mehr Gewinn erzielen.

Allgemeine Herausforderungen bei Lieferketten

1. Globalisierung

Eine der größten Herausforderungen, vor denen Unternehmen heute stehen, ist die Frage, wie sie ihre Lieferkettenkosten senken können. Um die Preiserwartungen der Kunden zu erfüllen, haben sich viele Unternehmen dafür entschieden, die Produktion in Niedriglohnländer auf der ganzen Welt zu verlagern, um direkte und indirekte Kosten zu senken und Steuern zu minimieren.

Aber globale Lieferanten tragen wesentlich zur Komplexität bei, die sich aus verlängerten Lieferzeiten ergibt.

Der Versand der Produkte nimmt viel Zeit in Anspruch, und die Kunden wollen nicht nur niedrigere Preise, sondern auch kurze Lieferzeiten.

2. Kundenpräferenzen

Globale Lieferketten sind komplex – in Verbindung mit Produkteigenschaften, die sich ständig ändern, ist die Herausforderung noch größer.

Kaum wird ein Produkt in den Markt gebraucht, drängen die Kunden die Unternehmen, „the next big thing“ zu entwickeln.

Innovation ist wichtig, da sie es Unternehmen ermöglicht, auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, aber sie ist auch eine Herausforderung. Um ein Produkt zu verbessern, müssen Unternehmen ihr Versorgungsnetz neu gestalten und die Marktnachfrage für die Kunden transparent gestalten.

3. Kundenbetreuung

Der Umgang mit Kundenanforderungen ist eine weitere Herausforderung für alle Unternehmen. Die Automatisierung ist eine Lösung, die Lieferzeiten verbessert, Kosten reduziert und eine schnellere und genauere Abwicklung der Bestellung ermöglicht.

Der Kundenservice kann sich durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Supply-Chain-Branche verbessern, aber dies kann teuer sein.

Möglichkeiten,Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) bei der Optimierung von Lieferketten einzusetzen

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) verbessern bereits heute das Leben der Verbraucher und haben in der Lieferkette und Logistikindustrie an Dynamik gewonnen.

In den letzten zehn Jahren sind die Künstliche Intelligenz (KI) und das Machine Learning (ML) aus dem experimentellen Stadium herausgekommen und werden zunehmend zu etwas, das Menschen jeden Tag nutzen, ohne es überhaupt zu merken. Neben der Bereitstellung zahlreicher Apps und anderer digitaler Produkte wird die KI allen Branchen zugute kommen, einschließlich der Supply-Chain-Logistikbranche und des Transportsektors.

So wird KI/ML bei der Optimierung von Lieferketten eingesetzt:

1. KI und ML liefern Erkenntnisse zur Steigerung der Produktivität im Supply-Chain-Management

KI und ML können eine präzise Analyse der Leistung des Supply-Chain-Managements liefern, was wiederum dazu beiträgt, neue Faktoren zu bestimmen, die diese Leistung beeinflussen.

Laut einem Bericht von DHL, einem Logistikunternehmen im Transportsektor, kombiniert die Künstliche Intelligenz leistungsstarke Fähigkeiten von drei fortschrittlichen Technologien: überwachtes Lernen (supervised learning), unbeaufsichtigtes Lernen (unsupervised learning) und Verstärkungslernen (reinforcement learning) – um wichtige Faktoren und Probleme zu identifizieren, die sich auf die Leistung der Lieferkette auswirken.

So kann beispielsweise überwachtes Lernen Identitätsbetrug erkennen und fundierte Vorhersagen treffen, während Verstärkungslernen Echtzeitentscheidungen durch die Bereitstellung relevanter Daten erleichtern kann.

IBM Watson ist ein Beispiel dafür, wie KI eingesetzt wird, um Erkenntnisse und Produktivität in der Lieferkette zu steigern.

2. KI und ML verbessern das Kundenerlebnis

Künstliche Intelligenz verändert die Beziehungen zwischen Logistikdienstleistern und Kunden durch Personalisierung. Ein gutes Beispiel für ein personalisiertes Kundenerlebnis ist die Zusammenarbeit von DHL Parcel (Logistikbranche) mit Amazon.

Das Zustellunternehmen bietet einen sprachbasierten Service zur Sendungsverfolgung und Sendungsinformation mit Amazon Echo und dem Sprachassistenten Alexa.

Ein Kunde kann Alexa ansprechen, um den aktuellen Aufenthaltsort seiner Sendung herauszufinden, indem er „Alexa, wo ist mein Paket“ fragt. Oder „Alexa, frag DHL, wo mein Paket ist.“

Wenn es ein Problem mit dem Versand gibt, können Echo-Anwender auch DHL um Unterstützung bitten und an die Kundendienstabteilung des Unternehmens weitergeleitet werden.

3. Machine-Learning-basierte Algorithmen sind die Grundlage für die nächste Generation von Logistik-Technologien

McKinsey prognostiziert, dass der wichtigste Beitrag von Machine Learning darin bestehen wird, den Betreibern der Lieferkette relevantere Einblicke zu geben, wie die Leistung der Lieferkette verbessert werden kann, und Anomalien bei den Logistikkosten und -leistungen zu antizipieren, bevor sie auftreten.

Machine Learning und KI-basierte Techniken sind die Grundlage für eine Vielzahl von Logistik- und Lieferkettentechnologien der nächsten Generation, die derzeit entwickelt werden.

Die bedeutendsten Erfolge werden dort erzielt, wo Machine Learning zur Lösung komplexer Sachverhalte, Kosten und Lieferprobleme beitragen kann, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind.

Machine Learning liefert auch Erkenntnisse darüber, wo Automatisierung die größten Skalenvorteile bringen kann.

Bereiten Sie sich auf die Transformation vor

Die Begeisterung für KI ist begründet und der Wert, der in einigen Bereichen noch fehlt, zeigt sich dafür in anderen Bereichen (wie etwa der Mustererkennung und dem Machine Learning).

Die Technologie spielt bereits eine bedeutende Rolle in der Transportwirtschaft und der Logistikindustrie, indem sie die Effektivität, Effizienz und Automatisierung vieler Aufgaben für Supply-Chain-Manager und -Planer erhöht.

Der jüngste technologische Durchbruch bei großen Datenmengen, Algorithmenentwicklungen und ständig steigender Rechenleistung birgt die Chance, dass wir eine Explosion der KI-Technologie erleben werden, die komplexere Lösungen in der Lieferkette antreibt, um die Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen für Kunden zu beschleunigen und zu verbessern.

Unternehmen, die sich auf manuelle Methoden und einfache Softwarelösungen verlassen, werden mit ihren anspruchsvolleren Wettbewerbern nicht mithalten können.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning könnten in vielen Branchen ein entscheidender Faktor für die Überlegenheit der Supply Chain sein. Dies kann die Qualität des Kundenservice steigern und die betriebliche Effizienz kontinuierlich verbessern.

Wenn Sie den Konkurrenten einen Schritt voraus sein wollen, dann sollten Sie folgende Dinge tun:

• Informieren Sie sich: Wenn Sie vorankommen wollen, sollten Sie alle notwendigen Informationen über Künstliche Intelligenz und Machine Learning einholen.
• Lassen Sie sich beraten: Lassen Sie sich von Branchenexperten über den Einsatz von KI und ML aufklären.
• Gehen Sie dem Wettbewerb voraus, indem Sie KI und ML in einem frühen Stadium integrieren.

Logistik- und Supply-Chain-Manager sollten die weitere Entwicklung KI- und ML-gestützter Lösungen genau im Auge behalten.