Wie KI häufige Engpässe in der Lieferkette beseitigt

Engpässe in der Lieferkette können für Hersteller, Lieferanten und Händler finanziell verheerende Folgen haben. Künstliche Intelligenz ist eine der vielversprechendsten neuen Lösungen. Könnte der Einsatz von KI im Lieferkettenmanagement Störungen und Verzögerungen beseitigen?

Wie es zu Engpässen in der Lieferkette kommen kann

Ein Engpass in der Lieferkette – ein Punkt, an dem der Warenfluss behindert wird – kann verschiedene Ursachen haben.

1. Unerwarteter Nachfrageanstieg

Veränderungen in der Verbrauchernachfrage können zu weitreichenden Störungen der Lieferkette führen. Hersteller, Zulieferer und Händler sind in der Regel nicht auf einen plötzlichen, massiven Anstieg der Bestellungen vorbereitet, was zu langen Verzögerungen führen kann.

2. Arbeitskräftemangel

Unternehmen können Waren nur bewegen, wenn sie jemanden haben, der sie verteilt. Der weit verbreitete Arbeitskräftemangel wirkt sich auf alle Aspekte der Lieferkette aus und macht es für Logistikunternehmen zu einer Herausforderung, einen reibungslosen Ablauf aufrechtzuerhalten.

3. Betriebs- oder Fabrikschließungen

Schon eine einzige Schließung kann Auswirkungen auf die gesamte Lieferkette haben, da sie den Warenfluss unterbricht. Unternehmen ohne Notfallpläne müssen sich darum bemühen, die Lücke zu schließen. In der Zwischenzeit verstauben ihre Produkte.

4. Gefälschte Produkte

Logistikbetrug ist ein massives globales Problem. Nach einigen der neuesten öffentlichen Daten ist es vorbei 509 Milliarden US-Dollar an gefälschten Produkten wurden 2016 international gehandelt. Wenn sie illegal in die Lieferkette gelangen, können sie den Warenfluss verwirren und stören.

5. Geopolitische Konflikte

Wenn Länder kämpfen, haben ihre Importe und Exporte keine Priorität mehr – und nahegelegene Handelsrouten werden oft gefährlich. Geopolitische Konflikte können die Standardabläufe von Logistikunternehmen stören und zu langfristigen Engpässen in der Lieferkette führen.

6. Extreme Wetterereignisse

Kein Ort auf dem Planeten ist vor extremen Wetterereignissen sicher. Überschwemmungen, Schneestürme, Erdbeben und Tornados können Boote, Flugzeuge und Lieferwagen daran hindern, irgendwohin zu gelangen. Da der Niederschlag Tage oder Wochen andauern kann, sind längere Unterbrechungen der Lieferkette praktisch unvermeidlich.

Die Bedeutung der Beseitigung von Engpässen in der Lieferkette

Engpässe in der Lieferkette können sich negativ auf den Umsatz auswirken. Schließlich können Marken mit Produkten, die im Lager stecken bleiben, kein Geld verdienen. Der daraus resultierende Schaden für den Ruf der Marke – Verbraucher mögen Lieferverzögerungen nicht – kann zu langfristigen finanziellen Verlusten führen.

Manchmal haben Unternehmen keine Möglichkeit, ihre Waren zu transportieren, sobald das Problem in der Lieferkette gelöst ist. Verderbliche Produkte – Blumen, Kosmetika, Milchprodukte, Pflanzen, Obst und Gemüse – können schnell beschädigt oder zerstört werden.

Auch Personen, die nicht am Logistikprozess beteiligt sind, erleben negative finanzielle Auswirkungen. Tatsächlich zeigen Untersuchungen, dass es Engpässe in der Lieferkette gibt verursachte einen großen Teil der Inflation in den Vereinigten Staaten von 2021 bis 2022. Mit anderen Worten: Jeder zahlt den Preis für diese Verzögerungen.

Wie der Einsatz von KI in der Lieferkette Engpässe rationalisiert

Unternehmen, die KI in der Lieferkette nutzen, können ihre Logistikprozesse beschleunigen, datengesteuerte Erkenntnisse gewinnen und potenzielle Störfaktoren identifizieren, bevor sie zum Problem werden.

1. Predictive Analytics

Modelle des maschinellen Lernens können historische und aktuelle Daten nutzen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Mit Predictive Analytics können Logistikunternehmen erkennen, wann und wie Engpässe in der Lieferkette auftreten, um diese besser zu vermeiden.

2. Nachfrageprognose

Ein Modell für maschinelles Lernen kann Verbraucherverhalten, Markttrends und Geopolitik verfolgen, um vorherzusagen, wann die Nachfrage steigen oder sinken wird. Herstellern, Zulieferern und Händlern wird es leichter fallen, Aufträge pünktlich zu erfüllen, wenn sie wissen, wann sie hoch- oder runterfahren müssen.

3. Qualitätskontrolle

KI kann zwischen echten und gefälschten Waren unterscheiden und so eine Unterbrechung der Lieferkette verhindern. Ein Forschungsteam entwickelte einen Algorithmus, der sie unterscheiden kann 98% der Zeit im Durchschnitt. Eine verbesserte Qualitätskontrolle kann einen reibungslosen Ablauf der Logistikprozesse gewährleisten.

4. Verbesserte Koordination

KI-Technologie kann die Transparenz der Lieferkette erhöhen und datengesteuerte Erkenntnisse liefern, um Lieferanten, Händlern und Herstellern bei der Koordinierung zu helfen. Darüber hinaus können Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache ihnen bei der Kommunikation helfen, unabhängig von sprachlichen oder kulturellen Barrieren.

5. Autonome Lieferung

Last-Mile-Lieferung macht 50 % der Logistikkosten aus, nach einigen Schätzungen. Hohe Bestellmengen, ineffiziente Fahrer und komplexe Routen machen es unglaublich anfällig für Engpässe. KI-betriebene autonome Fahrzeuge sind eine vielversprechende Lösung – sie können Artikel an vordefinierte Orte wie Paketschließfächer liefern, um die Zustellung zu optimieren.

6. Anpassungen in Echtzeit

Durch den Einsatz von KI im Supply Chain Management können Logistikunternehmen in Echtzeit auf Markt- und Nachfrageänderungen reagieren. Darüber hinaus können sie proaktiv handeln, wenn Anzeichen von Verzögerungen oder Störungen auftreten.

7. Routenoptimierung 

Einige der häufigsten Ursachen für Engpässe in der Lieferkette sind unvermeidbar – Logistikunternehmen können das Wetter oder geopolitische Konflikte nicht kontrollieren. KI kann jedoch fallspezifische Notfallpläne entwickeln und so Workarounds für Störungen bereitstellen, bevor sie zu einem Problem werden. Es kann alternative Routen oder Lieferanten vorschlagen, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten.

Warum ist KI für die Behebung von Lieferkettenproblemen so wichtig?

Viele Logistikunternehmen planen seit Jahren, in irgendeiner Weise zu digitalisieren. Tatsächlich, 23 % der Lagerverwalter beabsichtigt, im Jahr 2019 Automatisierungstechnologien einzuführen. Obwohl KI noch eine aufstrebende Technologie ist, entspricht sie genau dem, wonach sie gesucht haben.

Es ist eine der wenigen Technologien, die in der Lage ist, die schiere Datenmenge zu bewältigen, die der Logistikprozess erzeugt. Es kann Informationen aus Hunderten von Quellen aggregieren, verarbeiten und analysieren, ohne überlastet zu werden.

Geschwindigkeit ist ein weiteres Merkmal, das KI von ähnlichen Technologien unterscheidet – nur sehr wenige Alternativen können in dieser Geschwindigkeit verarbeiten, analysieren und ausgeben. Es kann Millionen von Möglichkeiten in Sekundenschnelle berücksichtigen und in Echtzeit auf Interaktionen reagieren.

Der Hauptvorteil von KI gegenüber anderen Technologien ist ihre Fähigkeit, Aufgaben zu automatisieren und autonom zu handeln. Es kann rund um die Uhr unabhängig arbeiten und erfordert selten menschliches Eingreifen, was ideal bei Arbeitskräftemangel ist.

Diese Technologie ist zudem kostengünstig. Einer Studie zufolge 63 % der Logistikunternehmen Der Einsatz von KI im Supply Chain Management brachte mehr Umsatz. Darüber hinaus gaben 61 % an, niedrigere Betriebskosten zu haben. 

Während viele Technologien Aufgaben automatisieren, Daten schnell verarbeiten oder autonom arbeiten können, können nur sehr wenige alles gleichzeitig erledigen. Deshalb ist KI eine vielversprechende Lösung für Störungen und Verzögerungen in der Lieferkette.

Beispiele für KI in der Lieferkette 

KI-gestützte Überwachungssysteme und Barcode-Scanner können verhindern, dass Produktmängel und Fälschungen über die Logistikkanäle gelangen. Typischerweise werden sie auf oder in der Nähe von Förderbändern platziert, um den Lagerbestand zu verfolgen.

Logistikunternehmen können KI mit anderen Supply-Chain-Technologien integrieren. Sie können beispielsweise ein maschinelles Lernmodell verwenden, um Verpackungssensoren für das Internet der Dinge (IoT) zu betreiben. Auf diese Weise können sie ihre Produktdaten analysieren, um Sendungen zu verfolgen.

Die administrative KI übernimmt interne Aufzeichnungs-, Verwaltungs-, Dokumentenverarbeitungs- und Informationsaustauschaufgaben. Es kann beispielsweise Rechnungen bearbeiten, Lieferungen bestellen, Lieferantenverträge erneuern, Angebotsanfragen senden und Arbeitskräfte einplanen.

Eine neue Anwendung von KI in der Lieferkette betrifft autonome Fahrzeuge. Selbstfahrende Lieferwagen und Drohnen können mithilfe maschinellen Lernens in Echtzeit auf ihre Umgebung reagieren. Während selbstfahrende Autos noch einige Jahre Entwicklungszeit vor sich haben, gibt es bereits Konzeptnachweise.

Die Zukunft der KI im Supply Chain Management 

Da KI noch relativ neu ist, wird ihre Verbreitungsrate wahrscheinlich noch einige Jahre niedrig bleiben. Während 73 % der Logistikunternehmen sind hinsichtlich neuer Technologien optimistisch, 50 % planen, die Implementierung aufzuschieben, bis sie weniger riskant wird. Es scheint, dass viele warten werden, bis die idealen Anwendungsfälle, potenziellen Lücken und Best Practices klarer werden.

Während viele in der Branche bei der Einführung von KI etwas zögerlich sind, deuten die Indikatoren darauf hin, dass sie sich schnell dafür durchsetzen werden. Obwohl nur 11 % der Logistikmanager Während KI im Jahr 2022 noch von entscheidender Bedeutung war, glauben schätzungsweise 38 % von ihnen, dass sie im Jahr 2025 unverzichtbar sein wird. Die Branche könnte einen erheblichen Wandel erleben, da immer mehr Unternehmen KI im Lieferkettenmanagement einsetzen.

KI könnte Engpässe in der Lieferkette dauerhaft beseitigen

Da die Durchdringungsrate von KI im Lieferkettenmanagement zunimmt, wird das transformative Potenzial dieser Technologie offensichtlich. Wenn Logistikunternehmen es strategisch nutzen, können sie möglicherweise die meisten – wenn nicht alle – ihrer Standardengpässe beseitigen.