Intelligenter, schneller, stärker: Wie KI die moderne Lieferkette umgestaltet

Die moderne Lieferkette steht an einem Bruchpunkt.

Volatilität ist zur Normalität geworden. In allen Regionen und Branchen kämpfen Supply-Chain-Verantwortliche mit einem Zusammentreffen von Kräften, die mit herkömmlichen Methoden nicht mehr zu bewältigen sind. Was sich einst wie vereinzelte Störungen, geopolitische Unruhen, klimabedingte Ereignisse oder Veränderungen der Verbrauchernachfrage anfühlte, ist heute ein kontinuierlicher, sich verschärfender Druck.

An diesem Wendepunkt belasten drei universelle Faktoren die Lieferketten: anhaltender makroökonomischer Gegenwind, zunehmender Margendruck und die dringende Notwendigkeit, KI einzuführen. Jeder dieser Faktoren wäre eine Herausforderung. Zusammengenommen stellen sie einen perfekten Sturm dar, der mehr als nur schrittweise Veränderungen erfordert, sondern einen grundlegend neuen Ansatz für das Lieferkettenmanagement.

Der perfekte Sturm: Drei Kräfte verändern die Lieferketten

Makroökonomischer Gegenwind: Volatilität ist die neue Normalität

Geopolitische Konflikte und Klimaereignisse prägen mittlerweile die globalen Lieferketten. Die jüngsten Spannungen in der Nähe der Straße von Hormus, wo fast 20 Prozent des weltweiten Öls transportiert werden, haben die Treibstoffkosten und Versicherungsprämien in die Höhe getrieben. Dies zwingt einige Fluggesellschaften dazu, kostspielige Umleitungen um Afrika herum in Betracht zu ziehen. Gleichzeitig verschärfen politische Manöver, Taifune, Dürren und Arbeitskampfmaßnahmen die Verzögerungen und stören die Bestandsplanung. Allein im vergangenen Jahr gab es 29 Hafenstreiktage, und die Zollkrise zwingt Unternehmen dazu, ganze Schiffspläne zu stornieren und zu ersetzen.

Die Folgen sind weltweit spürbar. Einer Schätzung zufolge erhöhten allein die Störungen im Suezkanal die globale Kerninflation für Güter um 0.7 Punkte. Gleichzeitig verschärfen Hafenstreiks, Veränderungen in der Handelspolitik und Produktionsverlagerungen die Komplexität, die Supply-Chain-Experten bewältigen müssen.

Der Margendruck: Erwartungen steigen, Ressourcen sinken

Von Unternehmen wird erwartet, mit weniger mehr zu erreichen. Das bedeutet, Transportkosten zu senken, Betriebskapital zu reduzieren und den Kundenservice zu verbessern – und das alles bei gleichzeitiger Erreichung der Nachhaltigkeitsziele. Das ist nicht nur schwierig, sondern oft auch widersprüchlich. Dennoch erwarten die meisten Global-2000-Unternehmen in diesem Jahr eine Senkung der Transportkosten um 10 %. Zur gleichen Zeit, a Jedes Jahr sind weltweit Betriebskapital in Höhe von 9.7 Billionen US-Dollar in Sicherheitsbeständen gebunden.

Dies ist nicht nur eine technische, sondern auch eine menschliche Herausforderung. Transportanalysten verbringen immer mehr Zeit mit der manuellen Datenverwaltung. Gleichzeitig müssen sich Customer-Experience-Teams mit steigenden Erwartungen und einer Null-Toleranz-Politik gegenüber Serviceausfällen auseinandersetzen. Der Druck, die Leistung zu verbessern und gleichzeitig die Kosten zu senken, belastet die Lieferkettenorganisationen untragbar.

Das KI-Mandat: Dringlichkeit ohne Klarheit

KI ist unverzichtbar geworden. Führungskräfte wissen, dass sie sie brauchen: Die Mehrheit der CEOs gibt an, ihr Überleben hänge davon ab. Doch eine erfolgreiche Umsetzung bleibt schwierig. Studien zeigen, dass 42 % der Unternehmen KI-Projekte mittendrin abbrechen und mehr als 80 % der KI-Initiativen nie über die Pilotphase hinauskommen.

Der Hype um KI erschwert die Unterscheidung zwischen Realität und Hype. Viele KI-Initiativen scheitern nicht an der mangelnden Leistungsfähigkeit der Technologie, sondern an der fehlenden klaren Ausrichtung oder der mangelnden Integration in bestehende Systeme. Infolgedessen fällt es Unternehmen trotz massiver Investitionen schwer, echten Geschäftswert zu erzielen.

Der Weg nach vorn: Von der Datenflut zu verwertbaren Informationen

Da Lieferketten immer komplexer und vernetzter werden, wird die Entscheidungsfindung zunehmend durch zu viele Daten und zu wenig Klarheit erschwert. Daher ist die Fähigkeit, schnelle und sichere Entscheidungen zu treffen, noch wichtiger.

Viele Unternehmen haben in Transparenzplattformen und Analysetools investiert, haben aber dennoch Schwierigkeiten, zeitnahe und fundierte Entscheidungen zu treffen. Um die heutigen Herausforderungen zu meistern, muss KI eingesetzt werden, um intelligenteres und schnelleres Handeln zu ermöglichen.

Um Supply-Chain-Führungskräften bei der Bewältigung dieser Herausforderungen zu helfen, werden hier vier Möglichkeiten beschrieben, wie KI branchenübergreifend bereits konkrete Vorteile bietet, und wie man die Einführung mit Bedacht angeht:

1. Prädiktives Störungsmanagement
   KI kann Unternehmen dabei helfen, von reaktiver Brandbekämpfung zu proaktivem Risikomanagement überzugehen. Durch die Analyse historischer Daten, Live-Feeds und externer Signale wie Wettermuster, geopolitischer Ereignisse und Hafenüberlastung können KI-Modelle entstehende Risiken frühzeitig erkennen. Dies ermöglicht es Lieferkettenteams, alternative Routen zu prüfen oder Lagerbestände anzupassen, bevor Probleme eskalieren. So konnte beispielsweise ein großes Automobilunternehmen beim Einsturz der Baltimore Bridge durch den Einsatz von KI Kosten in Höhe von 16 Millionen US-Dollar einsparen.
2. Automatisierte Ausnahmebehandlung und Reaktion
   KI kann dabei helfen, Anomalien in Lieferdaten oder der Lieferantenleistung zu erkennen und in Echtzeit Korrekturmaßnahmen vorzuschlagen. So konnte beispielsweise ein kanadischer Autoteilehersteller seine Produktivität um 100 % steigern, ohne Personal einzustellen. Dies ist besonders nützlich für die Bewältigung der wachsenden Zahl von Ausnahmen, wie verspäteten Lieferungen oder Bestandsabweichungen, da nicht jedes Problem manuell erfasst werden muss. Durch die Automatisierung routinemäßiger Reaktionen können sich Teams auf wichtige Probleme und langfristige Verbesserungen konzentrieren.
3. Intelligentere Bedarfs- und Bestandsplanung
   Mithilfe verschiedener Datenquellen – von Marktsignalen bis hin zu POS-Trends – kann KI die Nachfrageprognosen und die Verwaltung von Sicherheitsbeständen verbessern. Dies trägt zu einer besseren Abstimmung von Angebot und Nachfrage bei und reduziert sowohl Fehlbestände als auch Überbestände. So reduzierte beispielsweise ein führendes Schweizer Unternehmen für Medizintechnik und Augenheilkunde seinen Lagerbestand um einen Tag und erzielte jährliche Einsparungen von 15 Millionen US-Dollar. KI kann sogar aufzeigen, wo eine Neuausrichtung des Lagerbestands über Regionen hinweg zu einer Verbesserung des Serviceniveaus oder einer Senkung der Transportkosten führen kann.
4. Reibungsverluste durch Automatisierung und Erweiterung reduzieren
   KI ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit durch gemeinsame Echtzeit-Einblicke, die Teams in Logistik, Beschaffung, Finanzen und Kundenservice aufeinander abstimmen. Mit einer einheitlichen Betriebsansicht können Unternehmen ihre Reaktionen effektiver koordinieren und schnellere, gemeinsame Entscheidungen treffen. Vollständig integriert, fungiert KI als Co-Pilot und reduziert die Kosten für Lieferkette und Logistik um bis zu 15 % durch Optimierung Gleichzeitig werden die Teams entlastet, sodass sie sich auf strategische, funktionsübergreifende Arbeit konzentrieren können. So konnte beispielsweise ein globaler US-amerikanischer Baumarkthändler mithilfe von KI seine Reaktionszeit auf Ausnahmen um 72 % steigern. Dies zeigt, wie effektiv KI bei der Koordinierung von Bemühungen sein kann.

KI in der Praxis: Ein Fahrplan für intelligentere Lieferketten

Die Zukunft des Supply Chain Managements liegt in der Kombination von menschlichem Urteilsvermögen und maschinellen Erkenntnissen. KI wird die Erfahrung und Intuition von Supply-Chain-Experten nicht ersetzen, aber sie kann deren Wirkung verstärken. Indem sie verborgene Muster aufdeckt, Risiken vorhersagt und die Geschwindigkeit und Qualität von Entscheidungen verbessert, ermöglicht KI Teams, proaktiver zu agieren.

Um das Potenzial von KI auszuschöpfen, reicht die Einführung neuer Technologien jedoch nicht aus. Es erfordert strategische Ausrichtung, durchdachte Implementierung und eine Kultur, die bereit für Veränderungen ist. Für Unternehmen, die anpassungsfähigere und widerstandsfähigere Abläufe aufbauen möchten, sind die folgenden drei Schritte für den Erfolg von KI unerlässlich:

1. Beginnen Sie mit einem fokussierten Anwendungsfall
   Anstatt zu versuchen, Ihre gesamte Lieferkette zu überarbeiten, beginnen Sie mit einem definierten Problem, für dessen Lösung sich KI gut eignet, wie etwa die Verbesserung der ETA-Genauigkeit, die Optimierung der Ausnahmebehandlung oder die Optimierung der Bestandsallokation. Frühe Erfolge stärken das Vertrauen, rechtfertigen weitere Investitionen und sorgen für Dynamik.
2. Sicherstellung der Datenbereitschaft
   KI lebt von zeitnahen, strukturierten und integrierten Daten. Stellen Sie vor der Skalierung sicher, dass eine grundlegende Datenverwaltung vorhanden ist. Das bedeutet, Eingaben zu standardisieren, Datensilos aufzubrechen und die Transparenz in Ihren Systemen zu verbessern. Mit einer starken Dateninfrastruktur können Sie davon ausgehen, dass Ihre Modellergebnisse zuverlässiger und aussagekräftiger sind.
3. Beziehen Sie funktionsübergreifende Teams ein
   Bei der erfolgreichen Einführung von KI geht es nicht nur um Algorithmen, sondern auch um Menschen. Alle Beteiligten – vom Betrieb über die IT und Analytik bis hin zu den Fachanwendern – sollten von Anfang an einbezogen werden. Die Zusammenarbeit bei der Entwicklung stellt sicher, dass KI-Modelle nicht nur präzise, sondern auch interpretierbar und benutzerfreundlich sind und sich in die tatsächlichen Arbeitsabläufe integrieren lassen.

Wenn diese Elemente zusammenkommen, wird KI zu einem praktischen, integrierten Bestandteil der Entscheidungsfindung. Diese Entscheidungen betreffen keine Lieferkettenentscheidungen, sondern Geschäftsentscheidungen mit Auswirkungen auf die Bilanzen. Unternehmen, die die Möglichkeiten von KI nutzen und sicher, konsistent und skalierbar auf Echtzeitdaten reagieren, werden führend sein. Mit der richtigen Grundlage kann KI dazu beitragen, dass sich Lieferketten von reaktiven zu widerstandsfähigen Lieferketten entwickeln, die für alle zukünftigen Herausforderungen gewappnet sind.