Wie KI gängige Engpässe in der Lieferkette eliminiert

Engpässe in der Lieferkette können für Hersteller, Zulieferer und Distributoren finanziell verheerend sein. Künstliche Intelligenz ist eine der vielversprechendsten aufkommenden Lösungen. Könnte die Nutzung von KI im Lieferkettenmanagement Störungen und Verzögerungen eliminieren?

Arten von Engpässen in der Lieferkette

Ein Engpass in der Lieferkette – ein Punkt, an dem der Warenfluss behindert wird – kann aus mehreren Gründen auftreten.

1. Unerwartete Nachfrageschübe

Veränderungen in der Konsumentennachfrage können weitreichende Störungen in der Lieferkette verursachen. Hersteller, Zulieferer und Distributoren sind normalerweise nicht darauf vorbereitet, plötzliche, massive Nachfrageschübe zu bewältigen, was zu langen Verzögerungen führen kann.

2. Arbeitskräftemangel

Unternehmen können nur Waren bewegen, wenn sie jemanden haben, der sie verteilt. Weit verbreiteter Arbeitskräftemangel betrifft jeden Aspekt des Lieferkettenbereichs und macht es für Logistikunternehmen schwierig, den Ablauf reibungslos zu halten.

3. Schließung von Anlagen oder Fabriken

Schon eine einzige Schließung kann eine Welleneffekt auf die gesamte Lieferkette haben, da sie den Warenfluss unterbricht. Unternehmen ohne Notfallpläne sind gezwungen, die Lücke zu füllen. In der Zwischenzeit sammeln sich ihre Produkte staubig an.

4. Produktfälschungen

Logistikbetrug ist ein massives globales Problem. Laut einigen der neuesten öffentlichen Daten wurden 2016 509 Milliarden Dollar an gefälschten Produkten international gehandelt. Wenn sie illegal in die Lieferkette eindringen, können sie den Warenfluss stören und behindern.

5. Geopolitische Konflikte

Wenn Länder kämpfen, werden ihre Importe und Exporte nicht mehr priorisiert – und nahegelegene Handelsrouten werden oft gefährlich. Geopolitische Konflikte können die Standardroutinen von Logistikunternehmen stören und langfristige Engpässe in der Lieferkette verursachen.

6. Extremwetterereignisse

Kein Ort auf der Erde ist sicher vor Extremwetterereignissen. Überschwemmungen, Schneestürme, Erdbeben und Tornados können verhindern, dass Boote, Flugzeuge und Lieferwagen irgendwo hingehen. Da die Folgen Tage oder Wochen anhalten können, sind langfristige Störungen in 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 kein Geld mit Produkten verdienen, die in einem Lager stecken. Der daraus resultierende Schaden für das Markenimage – Konsumenten mögen keine Versandverzögerungen – kann zu langfristigen finanziellen Verlusten führen.

Manchmal haben Unternehmen keine Chance, ihre Waren zu bewegen, sobald das Lieferkettenproblem behoben ist. Verderbliche Produkte – Blumen, Kosmetika, Milchprodukte, Pflanzen, Obst und Fleisch – können schnell beschädigt oder zerstört werden.

Auch Menschen, die nicht in den Logistikprozess involviert sind, erleben negative finanzielle Auswirkungen. Tatsächlich zeigt die Forschung, dass Engpässe in der Lieferkette einen großen Teil der Inflation in den Vereinigten Staaten von 2021 bis 2022 verursachten. Mit anderen Worten, jeder zahlt den Preis für diese Verzögerungen.

Wie die Nutzung von KI in der Lieferkette Engpässe reduziert

Unternehmen, die KI in der Lieferkette nutzen, können ihre Logistikprozesse beschleunigen, datengetriebene Einblicke gewinnen und potenzielle Störungen identifizieren, bevor sie zu einem Problem werden.

1. Predictive Analytics

Machine-Learning-Modelle können historische und aktuelle Daten nutzen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Mit Predictive Analytics können Logistikunternehmen vorhersagen, wann und wie Engpässe in der Lieferkette auftreten, um sie besser zu vermeiden.

2. Nachfragemuster

Ein Machine-Learning-Modell kann Konsumentenverhalten, Markttrends und Geopolitik verfolgen, um vorherzusagen, wann die Nachfrage steigt oder sinkt. Hersteller, Zulieferer und Distributoren werden es leichter haben, Bestellungen rechtzeitig zu erfüllen, wenn sie wissen, wann sie ihre Produktion steigern oder senken müssen.

3. Qualitätskontrolle

KI kann zwischen echten und gefälschten Produkten unterscheiden und so Störungen in der Lieferkette verhindern. Ein Forschungsteam entwickelte einen Algorithmus, der 98 % der Zeit im Durchschnitt zwischen ihnen unterscheiden konnte. Eine verbesserte Qualitätskontrolle kann den Logistikprozess reibungslos halten.

4. Verbesserte Koordination

KI-Technologie kann die Sichtbarkeit der Lieferkette erhöhen und datengetriebene Einblicke liefern, um Zulieferern, Distributoren und Herstellern zu helfen, ihre Prozesse zu koordinieren. Darüber hinaus können Modelle des maschinellen Lernens mit natürlicher Sprachverarbeitung dabei helfen, die Kommunikation über Sprach- und Kulturbarrieren hinweg zu erleichtern.

5. Autonome Lieferung

Die letzte Meile der Lieferung macht laut Schätzungen 50 % der Logistikausgaben aus. Hohe Bestellvolumina, ineffiziente Fahrer und komplexe Routen machen sie extrem anfällig für Engpässe. KI-gesteuerte autonome Fahrzeuge sind eine vielversprechende Lösung – sie können Artikel an vordefinierte Orte wie Paketschließfächer liefern, um die Lieferung zu rationalisieren.

6. Echtzeit-Anpassungen

Die Nutzung von KI im Lieferkettenmanagement ermöglicht es Logistikunternehmen, auf Echtzeit-Markt- und Nachfrageänderungen zu reagieren. Darüber hinaus ermöglicht es ihnen, proaktiv zu handeln, wenn Anzeichen von Verzögerungen oder Störungen auftauchen.

7. Routenoptimierung

Einige der häufigsten Quellen von Engpässen in der Lieferkette sind unvermeidlich – Logistikunternehmen können das Wetter oder geopolitische Konflikte nicht kontrollieren. KI kann jedoch fallspezifische Notfallpläne entwickeln und Umgehungen für Störungen bereitstellen, bevor sie zu einem Problem werden. Sie kann alternative Routen oder Zulieferer vorschlagen, um den Ablauf reibungslos zu halten.

Warum ist KI so wichtig für die Behebung von Lieferkettenproblemen?

Viele Logistikunternehmen planen seit Jahren, ihre Prozesse zu digitalisieren. Tatsächlich 23 % der Lagerverwalter beabsichtigten 2019, Automatisierungstechnologien einzuführen. KI ist zwar immer noch eine aufkommende Technologie, aber sie entspricht genau dem, was sie gesucht haben.

Sie ist eine der wenigen Technologien, die mit dem enormen Datenvolume umgehen kann, das der Logistikprozess generiert. Sie kann Informationen aus hunderten Quellen aggregieren, verarbeiten und analysieren, ohne überfordert zu sein.

Geschwindigkeit ist ein weiterer Vorteil, der KI von ähnlichen Technologien abhebt – nur wenige Alternativen können Daten mit der gleichen Geschwindigkeit verarbeiten, analysieren und ausgeben. KI kann Millionen von Möglichkeiten in Sekunden berücksichtigen und in Echtzeit auf Interaktionen reagieren.

Der Hauptvorteil von KI gegenüber anderen Technologien ist ihre Fähigkeit, Aufgaben zu automatisieren und autonom zu handeln. Sie kann unabhängig und rund um die Uhr arbeiten und benötigt nur selten menschliche Intervention, was ideal ist, wenn es an Arbeitskräften mangelt.

Diese Technologie ist auch kosteneffizient. Laut einer Studie 63 % der Logistikunternehmen, die KI im Lieferkettenmanagement nutzen, erzielten höhere Umsätze. Darüber hinaus gaben 61 % an, dass sie niedrigere Betriebskosten haben.

Obwohl viele Technologien Aufgaben automatisieren, Daten schnell verarbeiten oder autonom handeln können, kann nur sehr wenige all dies gleichzeitig tun. Deshalb ist KI eine so vielversprechende Lösung für Störungen und Verzögerungen in der Lieferkette.

Beispiele für KI in der Lieferkette

KI-gesteuerte Überwachungssysteme und Barcodescanner können verhindern, dass fehlerhafte oder gefälschte Produkte durch die Logistikkanäle gelangen. Typischerweise werden sie auf oder in der Nähe von Förderbändern platziert, um den Warenbestand zu verfolgen.

Logistikunternehmen können KI mit anderen Lieferketten-Technologien integrieren. Beispielsweise können sie ein Machine-Learning-Modell verwenden, um IoT-Verpackungssensoren zu betreiben. Auf diese Weise können sie ihre Produktdata analysieren, um Sendungen zu verfolgen.

Administrative KI übernimmt interne Aufgaben wie Buchhaltung, Management, Dokumentenverarbeitung und Informationsaustausch. Beispielsweise kann sie Rechnungen verarbeiten, Sendungen bestellen, Lieferverträge verlängern, Angebote anfordern und Mitarbeiter einplanen.

Eine aufkommende Anwendung von KI in der Lieferkette beinhaltet autonome Fahrzeuge. Selbstfahrende Lieferwagen und Drohnen können mit maschinellem Lernen auf ihre Umgebung in Echtzeit reagieren. Obwohl selbstfahrende Autos noch einige Jahre der Entwicklung vor sich haben, gibt es bereits Konzepte.

Die Zukunft von KI im Lieferkettenmanagement

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

Obwohl viele im Sektor zögerlich sind, KI zu übernehmen, deuten Indikatoren darauf hin, dass sie schnell akzeptieren werden. Obwohl nur 11 % der Logistikfachleute 2022 der Meinung waren, dass KI entscheidend sei, werden voraussichtlich 38 % von ihnen bis 2025 der Meinung sein, dass sie unerlässlich ist. Die Branche könnte eine erhebliche Veränderung erleben, wenn mehr Unternehmen KI im Lieferkettenmanagement nutzen.

KI könnte Engpässe in der Lieferkette dauerhaft eliminieren

Wenn die Durchdringungsrate von KI im Lieferkettenmanagement steigt, wird das transformative Potenzial dieser Technologie offensichtlich. Wenn Logistikunternehmen KI strategisch nutzen, könnten sie möglicherweise die meisten, wenn nicht alle, ihrer Standard-Engpässe eliminieren.