KI sorgt für eine verbesserte Nachhaltigkeit der Lieferkette

Künstliche Intelligenz (KI) bietet mehrere Möglichkeiten zur Verbesserung der Nachhaltigkeit der Lieferkette. Die Integration von KI in das Lieferkettenmanagement kann zu optimierten Abläufen, weniger Verschwendung, besseren Nachfrageprognosen und umweltfreundlicheren Praktiken führen.

So fördert KI die Nachhaltigkeit der Lieferkette.

1. Nachfrageprognose

Herkömmliche Prognosemethoden können zu einer Über- oder Unterproduktion führen, die auf lange Sicht nicht nachhaltig ist. Allerdings kann KI die Nachfrage genau vorhersagen, indem sie große Datensätze aus verschiedenen Quellen analysiert. Dies sichert Unternehmen nur die notwendigen Mengen produzieren, wodurch Verschwendung und Überschuss minimiert werden.

2. Lieferantenüberwachung und -weiterleitung

KI hilft bei der Auswahl nachhaltiger Lieferanten, indem sie deren Umwelt- und Sozialführungsaufzeichnungen analysiert. Unternehmen können die Nachhaltigkeit in der gesamten Lieferkette aufrechterhalten, indem sie die richtigen Lieferanten auswählen.

Über die reine Auswahl hinaus überwacht KI auch Lieferanten aktiv in Echtzeit. Dadurch wird sichergestellt, dass sie die festgelegten Nachhaltigkeitsstandards konsequent einhalten.

3. Ressourcenmanagement

Intelligente Systeme erkennen Ineffizienzen und Verschwendung in der Lieferkette. Durch die Beseitigung dieser Ineffizienzen können Unternehmen den Abfall in der Produktions-, Lager- und Vertriebsphase erheblich reduzieren. KI bewertet die Ressourcennutzung in Produktionsprozessen und empfiehlt nachhaltigere Alternativen oder Möglichkeiten, weniger Ressourcen zu verbrauchen.

Anstatt lediglich auf Geräteprobleme zu reagieren, prognostiziert KI potenzielle Maschinen- oder Fahrzeugausfälle durch die Analyse von Leistungsdaten. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass Wartungs- oder Austauscharbeiten durchgeführt werden, bevor es zu Ausfällen kommt, und vermeidet verschwenderische Notfallreparaturen.

4. Vorteile für die Umwelt

Das System kann Verpackungseffizienz und -materialien überprüfen, Designänderungen zur Minimierung des Materialverbrauchs vorschlagen oder biologisch abbaubare oder recycelbare Alternativen fördern. KI erleichtert die Verwaltung von Produktrückgaben, Reparaturen, Recycling und Wiederverwendung von Materialien und trägt so zu einer nachhaltigeren Kreislaufwirtschaft bei.

KI spielt eine entscheidende Rolle in der Lagerhaltung und Fertigung, indem sie Energieverbrauchsmuster überwacht. Dadurch liefert es wertvolle Erkenntnisse für eine effizientere Energienutzung oder sogar den Übergang zu erneuerbaren Energiequellen. Durch den Einsatz von Sensoren ermöglicht KI eine Echtzeitüberwachung verschiedener Lieferkettenprozesse. Dies hilft Unternehmen dabei, Bereiche mit Ressourcenverschwendung oder hohen Emissionen schnell anzugehen.

Unternehmen optimieren das Routing, indem sie es KI-Systemen ermöglichen, die Route zu bestimmen effizienteste Transportwege, Minimierung des Kraftstoffverbrauchs, Reduzierung der Kosten, Reduzierung schädlicher Emissionen und Förderung einer saubereren Umwelt.

5. Verbraucherstimmung

KI analysiert die Stimmung der Verbraucher zum Thema Nachhaltigkeit. Mit diesen Erkenntnissen können Unternehmen auf nachhaltigere Produktlinien umsteigen und umweltfreundliche Praktiken einführen.

KI simuliert potenzielle Lieferkettenszenarien, um deren ökologische und soziale Auswirkungen zu bewerten und Unternehmen dabei zu helfen, nachhaltige Entscheidungen zu treffen. Nachforschungen haben ergeben Der Umsatz kann bis zu 20 % steigen aufgrund der sozialen Verantwortung des Unternehmens.

Die Herausforderungen des Einsatzes von KI für die Nachhaltigkeit der Lieferkette

KI wird zweifellos ein wesentlicher Bestandteil des Strebens nach Nachhaltigkeit sein. Allerdings gibt es bei den aktuellen Technologien der Branche einige Nachteile, die Unternehmen berücksichtigen müssen, bevor sie intelligente Systeme implementieren. Das Verständnis dieser Herausforderungen ermöglicht es ihnen, die Vorteile der KI zu maximieren.

1. Datenqualität und -verfügbarkeit

KI-Modelle sind stark auf Daten angewiesen, um effektiv zu funktionieren. Wenn Unternehmen keine sauberen, strukturierten und umfassenden Daten bereitstellen, können diese Modelle ungenaue Ergebnisse liefern, was dazu führen kann, dass das System fehlerhafte Vorhersagen trifft.

2. Integrationsschwierigkeiten

Viele Unternehmen nutzen immer noch veraltete Supply-Chain-Systeme. Diese älteren Systeme stellen oft eine Herausforderung dar, wenn Unternehmen versuchen, moderne KI-Lösungen zu integrieren, was den Prozess komplex und ressourcenintensiv macht. Darüber hinaus geht es bei der Einrichtung von KI für Lieferkettenabläufe nicht nur um die Technologie. Dazu gehört die Anpassung von Strategien, die Neudefinition von Rollen und die Sicherstellung, dass sich die gesamte Organisation an dem neuen Ansatz ausrichtet.

Ein weiterer wichtiger Aspekt sind die Kosten, da die Implementierung von KI-Lösungen in der Lieferkette die Budgets belasten kann. Den Unternehmen entstehen Kosten im Zusammenhang mit der Anschaffung von Technologie, der Systemintegration, der Mitarbeiterschulung und der laufenden Systemwartung.

3. Änderungsmanagement

Wenn Unternehmen KI in ihre Lieferkette einführen, passen sie häufig langjährige Prozesse und Arbeitsabläufe an. Mitarbeiter, die an traditionelle Methoden gewöhnt sind, könnten sich diesen Veränderungen widersetzen, was den Übergang zu einer Herausforderung macht.

Da es sich bei der KI um ein relativ neues Fachgebiet handelt, besteht ein spürbarer Qualifikationsdefizit. Für Unternehmen ist es oft schwierig, Personen mit den erforderlichen Kenntnissen für das Management von KI in Lieferkettenabläufen einzustellen oder zu halten. Darüber hinaus erhöhen KI-Experten und -Coaches die Investitionskosten für die Integration von KI in die Unternehmensprozesse.

4. Übermäßige Abhängigkeit von Technologie

Intelligente Systeme können Unternehmen ein falsches Sicherheitsgefühl vermitteln. Obwohl KI sehr zuverlässig und genau ist, kann eine Systemstörung oder ein Fehler ohne ordnungsgemäße menschliche Aufsicht zu erheblichen Störungen in der Lieferkette führen. Dies gilt insbesondere für Situationen wo differenziertes menschliches Urteilsvermögen erforderlich.

5. Voreingenommenheit und Sicherheitsprobleme

KI-Modelle können manchmal in ihren Trainingsdaten vorhandene Verzerrungen widerspiegeln. In diesem Fall trifft das System möglicherweise Entscheidungen, die nicht mit den ethischen Standards eines Unternehmens oder gesellschaftlichen Normen übereinstimmen. Beispielsweise kann eine KI, die auf Effizienz und den Schwerpunkt auf niedrige Kosten trainiert ist, nicht biologisch abbaubare oder recycelbare Verpackungen bestellen – problematisch für ein Unternehmen, das sich als umweltfreundliche Marke positioniert.

Einige KI-Algorithmen fungieren als „Black Boxes“ und machen ihre Entscheidungsprozesse undurchsichtig. Dieser Mangel an Klarheit kann dazu führen, dass Stakeholder und Benutzer der Technologie misstrauen. Die Integration von KI in Lieferketten erhöht auch das Risiko von Cyberangriffen. Böswillige Einheiten könnten diese KI-Systeme zum Ziel haben, um Betriebsabläufe zu stören oder auf vertrauliche Daten zuzugreifen.

6. Skalierbarkeit und regulatorische Bedenken

Wenn ein Unternehmen wächst, muss seine KI-Lösung mitwachsen. Einige Plattformen lassen sich jedoch nicht effizient skalieren, was zu betrieblichen Engpässen führt. Die sich weiterentwickelnde Landschaft intelligenter Systeme bringt auch sich ändernde Vorschriften mit sich. Unternehmen müssen über diese Änderungen auf dem Laufenden bleiben, um die Vorschriften einzuhalten, was anspruchsvoll sein kann.

Praxisnahe Fallstudien zu KI in der Nachhaltigkeit der Lieferkette

Mehrere Organisationen haben sich bereits mit KI beschäftigt und ihren Einsatz in der Lieferkette optimiert, meist mit positiven Ergebnissen. Einige Unternehmen berichten sogar, dass KI schnellere Erfüllungszeiten ermöglicht von bis zu 6.7 Tagen im Vergleich zu ihren herkömmlichen Methoden.

Stella McCartney und Google

Mehrere Akteure der Modebranche haben mit Google zusammengearbeitet, darunter Stella McCartney. Gemeinsam haben sie ein Tool entwickelt, das Datenanalyse und maschinelles Lernen nutzt. Dieses Tool bietet eine klare Sicht auf a Auswirkungen auf die Umwelt der Lieferketteund unterstützt Modemarken bei der Auswahl nachhaltiger Rohstoffe und Produktionstechniken.

Starbucks

Starbucks hat sein Engagement für die Beschaffung nachhaltig produzierten Kaffees unter Beweis gestellt. Das Unternehmen nutzte KI und Blockchain, um den Verbrauchern eine Rückverfolgbarkeitsfunktion von der Bohne bis zur Tasse zu bieten. Jetzt können Verbraucher die Herkunft ihres Kaffees zurückverfolgen, Gewährleistung einer nachhaltigen Bohnengewinnung und eine gerechte Entschädigung der Landwirte.

Unilever

Aufgrund der umfangreichen Verwendung von Palmöl in Produkten nutzt Unilever Satellitenüberwachung, KI und Geolokalisierungsdaten, um seine Palmöl-Lieferkette zu überwachen. Ziel ist es, die mit der Palmölproduktion verbundene Abholzung der Wälder zu bekämpfen. Diese Technologie bietet Echtzeitwarnungen über Entwaldungsrisiken, um das Unternehmen zu nachhaltigen Entscheidungen zu führen.

Walmart

Walmart hat eine implementiert KI- und Blockchain-basiertes System um die Herkunft der Lebensmittel in seinen Filialen nachzuverfolgen. Dieses System gewährleistet nicht nur die Lebensmittelsicherheit, sondern ermöglicht Walmart auch die Identifizierung nachhaltiger Lieferanten und die Priorisierung ihres Geschäfts.

KI-gesteuerte Nachhaltigkeit in der Lieferkette

KI hat das Potenzial, Lieferkettenabläufe zu revolutionieren, aber ein ausgeprägtes Bewusstsein und eine sorgfältige Abwägung ihrer Herausforderungen sind von entscheidender Bedeutung. Effektive Planung, kontinuierliche Schulungen und regelmäßige Bewertungen können dazu beitragen, diese Herausforderungen zu mildern und sicherzustellen, dass sich die Investition in die Integration von KI lohnt.

Jedes dieser Beispiele aus der Praxis unterstreicht die Rolle der KI bei der Verbesserung der Transparenz, Rückverfolgbarkeit und Echtzeitüberwachung der Lieferkette. Mit einer klareren Sicht auf ihre Lieferketten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, die Nachhaltigkeit in den Vordergrund stellen, die Auswirkungen auf die Umwelt minimieren und eine ethische Beschaffung fördern.