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    Wie Sie Künstliche Intelligenz (KI) im Supply Chain Management einsetzen können

    Innovation | Lieferantenmanagement | Supply Chain Management

    Wenn Sie die Zeit zwei Jahre zurückdrehen könnten und mit dem Wissen von heute Dinge neu anpacken könnten: Würden Sie dann etwas anders machen?

    Ihre Antwort ist wahrscheinlich „Ja“. Gerade die letzten zwei Jahre haben uns mit Herausforderungen und Störungen konfrontiert, die niemand vorhersehen konnte.

    Und wenn Sie mit einer Kristallkugel einen Blick in die Zukunft werfen könnten, würden Sie sie dann nutzen, um Fehler zu vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen? Auch hier lautet Ihre Antwort wahrscheinlich „Ja“.

    AI in Supply Chain is like a crystal ball

    Natürlich gibt es Kristallkugeln zwar nur in Filmen – doch ich sage Ihnen: Wir befinden uns ganz nah an der Vorhersage der Zukunft. Mit Magie hat das nichts zu tun. Mit künstlicher Intelligenz im Supply Chain Management allerdings schon.

    Der Aufschwung des Lieferketten- und Lieferantenmanagements

    Laut der Studie „2021 Key Issues Study“ der Hackett Group besitzt das Lieferantenmanagement und insbesondere das Management von Lieferantenrisiken für Beschaffungsleiter auf der ganzen Welt inzwischen oberste Priorität und wird nur noch von der Kostenreduzierung übertroffen.

    Denn viele Branchen wurden von Ereignissen wie der Pandemie, dem Mangel an Halbleitern und der Blockade des Suezkanals unvorbereitet getroffen.

    Diese Ereignisse lösten einen Welleneffekt in den globalen Lieferketten aus, der sich über mehrere Länder, Branchen und Produktlinien erstreckte. Besonders betroffen waren das verarbeitende Gewerbe und die Pharmaindustrie.

    Das Management und die Leistungen der Lieferanten und ein effektives Risikomanagement waren damit so wichtig wie vielleicht nie zuvor.

    Ein Weg nach vorn

    Es gibt kein Patentrezept, mit dem sich alle bestehenden Lücken und Risiken in der Lieferkette beseitigen lassen.

    Dazu bedarf es harter Arbeit, kreatives Denken und entscheidende Optionen, die Sie bei der Bewertung Ihrer nächsten Schritte bewerten sollten.

    Investitionen in die Lieferantenvielfalt oder in die Nachhaltigkeit sind beispielsweise beides wichtige Wege, die Sie in Betracht ziehen sollten.

    Doch nichts kann Ihren Bemühungen und dem Management Ihrer Lieferkette (und des Lieferantenrisikos) so viel Auftrieb geben wie KI.

    Wie sich KI in das Lieferketten- und Lieferantenmanagement einfügt

    Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die sich noch in der Entwicklung befindet und ständig neue Anwendungsfälle und Entwicklungen hervorbringt.

    Vor allem im Beschaffungs- und Lieferkettenmanagement ist KI noch nicht weit verbreitet. Doch wenn Sie frühzeitig künstliche Intelligenz in Ihre Prozesse einbinden, wird sich diese Entscheidung in Zukunft auszahlen, da Sie interne Prozesse iterativ verbessern und die Zeit bis zum endgültigen ROI verkürzen können.

    Die wichtigsten Anwendungsfälle für KI liegen heute in diesen drei Bereichen.

    Lieferantenbeurteilung (Scorecard) und Leistung

    Eine der besten Möglichkeiten, Lieferanten strategisch zu verwalten, ist die Erstellung einer Lieferanten-Scorecard.

    Dabei bewertet die Software die Lieferanten anhand einer Reihe von Faktoren wie Nachhaltigkeit, historischer Leistung, strategischem Wert für das Unternehmen, Lieferantenvielfalt und einer Reihe anderer Metriken. Damit können Sie Lieferanten klassifizieren und gruppieren, um Ihre „strategische Kerngruppe“ zu finden.

    Supplier scorecard

    Das bringt natürlich einen gewissen Aufwand mit sich. Denn permanent erhalten Sie neue Daten, neue Gesetze werden verabschiedet, neue Lieferanten kommen hinzu, Leistungs- oder Qualitätsprobleme treten auf, oder vielleicht hat sich Ihre Geschäftsstrategie geändert und erfordert eine völlig neue Scorecard-Kennzahl.

    Hinzu kommt das Problem der Datenintegration: Bei all den Datenpunkten, die aus unterschiedlichen Quellen stammen, kann es schwierig sein, eine „Quelle der Wahrheit“ zu finden.

    Bewertung eines Lieferanten durch KI

    Die genaue Bewertung eines Lieferanten und die anschließende effektive Verwaltung der Leistung ist eine nahezu unmögliche Aufgabe. Aber nicht mit KI. Durch den Einsatz fortschrittlicher ML- und RPA-Technologien können Sie Lieferantendaten erfassen, bewerten und ständig aktualisieren. So können Sie Ihre Lieferantenstrategie im Handumdrehen anpassen, da Sie über ein einziges Dashboard immer Zugriff auf aktuelle und zuverlässige Lieferantenprofile haben.

    Die pharmazeutische Industrie beispielsweise steht seit über einem Jahr weltweit im Rampenlicht. Der Vertrieb und die Produktion von Impfstoffen haben Schlagzeilen gemacht, und die gestiegene Nachfrage sorgte in vielen Gebieten für Engpässe und Verknappungen. In der Folge pausierten einige Länder die Einführung von Impfstoffen, setzten Impfungen aus und mussten in einigen Fällen aufgrund von Zeit- und Lagerproblemen ganze Chargen vernichten.

    Mit dem richtigen Lieferanten-Scorecarding und den richtigen Daten hätte dies alles vermieden werden können. Die Zusammenführung der wichtigsten Lieferanten und die Ausarbeitung von Notfallplänen hätten proaktiv erfolgen können, wobei auch andere Lieferantenoptionen für den Bedarfsfall in der Nähe geblieben wären.

    Sichtbarkeit der Lieferkette

    Die Transparenz der Lieferkette ist wichtiger als je zuvor, aber auch schwieriger zu erreichen als je zuvor. Bis in die 1980er Jahre gab es in Fertigungsbetrieben Büros mit Blick auf die gesamte Anlage, um jede Produktlinie im Auge zu behalten. Wenn eine Maschine ausfiel, bemerkten die Verantwortlichen den Ausfall sofort und korrigierten ihn.

    Doch jetzt haben viele Unternehmen Teilprozesse ausgelagert. Aus fünf Stationslinien sind fünf Unternehmen, fünf Gebäude auf der ganzen Welt geworden. Die direkte Sichtbarkeit gibt es heute nicht mehr. Und es wird noch komplexer, wenn man nicht nur seine Zulieferer, sondern auch deren gesamtes Zulieferer-Ökosystem berücksichtigen muss.

    Lieferketten sind globale, miteinander verknüpfte Netze von Aktivitäten, bei denen es schwierig ist, ein genaues Bild über die zweite Ebene der Lieferanten hinaus zu erhalten.

    Durch die Anwendung von KI auf eine fortschrittliche Plattform für das Lieferantenmanagement werden diese Daten jedoch zugänglich.

    KI-Algorithmen in Kombination mit fortschrittlicher Analytik können eine Lieferkette bis zur n-ten Ebene modellieren und gleichzeitig Leistungsupdates in Echtzeit liefern.

    Sie erhalten einen 360-Grad-Überblick über Ihr Lieferanten-Ökosystem, der es Ihnen ermöglicht, Störungen vorzubeugen und gleichzeitig strategische Optimierungen vorzunehmen, um den Wert Ihrer Prozesse zu steigern.

    Prädiktive und präskriptive Analytik

    One of the most common applications of artificial intelligence is by using it to augment data, Eine der häufigsten Anwendungen von künstlicher Intelligenz ist die Erweiterung von Daten, insbesondere bei der Erstellung von prädiktiven und präskriptiven Analysen.

    Die prädiktive Analyse ist heute die häufigere von beiden. Sie basiert auf der Analyse historischer Leistungsdaten und anderer externer Datenpunkte, um Vorhersagen über das wahrscheinliche Ergebnis zu treffen.

    Dazu zählt beispielsweise der On-Time Delivery Predictor (OTD) von JAGGAER. Diese Lösung ist in der Lage, mit einer Genauigkeit von bis zu 95 % vorherzusagen, ob eine Sendung pünktlich ankommen wird oder nicht, noch bevor Sie die Bestellung aufgegeben haben.

    Dies ist eine unglaublich nützliche Anwendung, die die Zahl der verspäteten Sendungen drastisch reduziert, die sonst zu weiteren Unterbrechungen und Engpässen in der Lieferkette führen würden.

    Die präskriptive Analytik ist die nächste Stufe dieser Entwicklung. Durch die Kombination von verbesserter KI mit prädiktiven Daten ist das System in der Lage, Empfehlungen und Lösungen für Probleme zu geben. Wenn Sie zum Beispiel wissen, dass ein bestimmter Lieferant wahrscheinlich zu spät liefert, wird das System Ihnen mehrere alternative Szenarien vorschlagen, die Ihrem Zeitplan, Ihren Zielen und Ihren Qualitätsstandards entsprechen.

    Das war im Fall der erneuten Blockade des Suezkanals sehr nützlich, die zu Verspätungen im Wert von Milliarden von Dollar führte – ganz zu schweigen von dem logistischen Albtraum, der sich daraus ergab. KI hätte hier in einem Bruchteil der Zeit Abhilfe schaffen können.

    Oder noch komplexer: Nehmen wir an, der Ölpreis (oder der Preis eines anderen Rohstoffs) wird voraussichtlich steigen. Das System wird dies erkennen und Ihnen dann empfehlen, mit bestimmten Lieferanten neu zu verhandeln oder jetzt eine Bestellung aufzugeben, um die Preisinflation zu umgehen.

    Dies sind nur zwei kleine Beispiele für die potenziellen Anwendungsfälle, die präskriptive Analysen und KI für Ihr Lieferkettenmanagement erschließen können.

    Wie Sie KI für das Lieferkettenmanagement fit machen

    KI und jede andere fortschrittliche digitale Lösung lässt sich nicht über Nacht entwickeln.

    Es gibt viele Schritte, die Sie durchlaufen müssen, um Ihr Unternehmen vorzubereiten – vom Aufbau der richtigen Datengrundlage bis zum internen Kultur- und Veränderungsmanagement und der finalen Implementierung.

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