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Wie kann künstliche Intelligenz die Lieferketten für KMU optimieren?

Lesezeit: 4 min
06.04.2024 17:37  Aktualisiert: 07.04.2024 17:37
Kleine und mittelständische Unternehmen, die KI-basierte Tools und Algorithmen einsetzen, können ihre Lieferketteneffizienz erheblich steigern, so aktuelle Studienergebnisse. Doch viele Unternehmen nutzen das KI-Potential noch überhaupt nicht.

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Mehr Sicherheit durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in den Lieferketten

Die letzten Jahre in Deutschland waren gekennzeichnet durch Lieferkettenprobleme wie Störungen oder Unterbrechungen in den Warenflüssen, besonders in den Branchen Maschinenbau/Industriegüter, Automobil und Chemie. Dies sorgte nicht nur für fehlende Gewinne, sondern auch für eine Destabilisierung des Wirtschaftsstandortes Deutschland an sich. Bis heute reagieren deutsche Hersteller trotz ständiger Krisen immer noch viel zu langsam auf Lieferkettenunterbrechungen. Künstliche Intelligenz (KI) kann zwar bereits helfen, diese Defizite besser zu managen und potenzielle Risiken zu minimieren, kommt aber bei deutschen Unternehmen an dieser Stelle noch viel zu wenig zum Einsatz.

Agilität ist das neue Buzzword in der Unternehmenswelt, die mit Lieferketten zu tun hat. Prinzipiell fehlt es aber noch in Deutschland an einem „Sense of Urgence“ für die Wichtigkeit von KI für das Wirtschaftswachstum, um der dringend benötigten Agilität gerecht zu werden. Denn die Welt hat sich verändert und die Flexibilität ist mehr gefordert als je zuvor. Bisher aber haben Störungen in den Lieferketten bei deutschen Unternehmen zu massiven Problemen geführt. Laut einer Umfrage von Kinaxis benötigen 28 Prozent der Verantwortlichen immer noch mehrere Tage, um bei einer unerwarteten Unterbrechung die relevanten Informationen zusammenzutragen. Meist mangelt es zusätzlich an Transparenz für die Auswirkungen auf das gesamte Geschäftsfeld. Zwar kann KI hier Abhilfe schaffen, allerdings setzt es die richtigen Daten voraus, um ein schnelles Handeln und die richtigen Entscheidungen zu gewährleisten.

Der zukünftige Nutzen von KI liegt vor allem im Bereich des Risikomanagements. Vorausgesetzt, dass die KI immer mit den richtigen Daten gefüttert werden, kann sie szenariobasierte Risikobewertungen vornehmen. Im 21. Jahrhundert gehören Daten zu den wertvollsten Rohstoffen. Große Datenmengen in Kombination mit künstlicher Intelligenz können Unternehmensprozesse viel besser optimieren als es bisher der Fall war. Wie das gelingen kann, zeigt das Münchner Unternehmen Celonis — dieses Unternehmen hat sich mit seiner Technologie in den vergangenen Jahren zu einem der erfolgreichsten europäischen Startups entwickelt: Da die Vorgänge im Unternehmen Datenspuren hinterlassen, können solche Datenspuren in den bestehenden IT-Systemen eingesehen und genutzt werden, um die Abläufe im Unternehmen zu analysieren und zu verbessern. „Process Mining“ nennt sich diese digitale Untersuchung.

Dabei wird schnell identifiziert, welche Prozesse in einem Unternehmen gut oder ineffizient ablaufen. Das Execution Management System (EMS), eine Software von Celonis, kann Probleme nicht nur erkennen, sondern sie schlägt mittels künstlicher Intelligenz auch vor, wie sich die Probleme lösen lassen. Lieferkettenschwierigkeiten sind dabei nichts anderes als Prozessprobleme. Der Weltmarktmarktführer Celonis hat im vergangenen Jahr ein Executive Briefing Center in München eröffnet, um Kunden und Partnern die Möglichkeit zu geben, die Prozess Mining-Technologie aus erster Hand zu erleben und sich auszutauschen. Besucher haben die Möglichkeit, die Software von Celonis live zu testen und an praktischen Beispielen zu erfahren, wie sie datengetriebenen Mehrwert aus ihren Prozessen generieren können.

Durch eine detaillierte und fortlaufende Analyse potenzieller Störungen und Gefahrenpunkte können Unternehmen belastbare Strategien entwickeln, um die Geschäftskontinuität sicherzustellen. KI kann auch Notfallpläne für verschiedene Störungen entwickeln und dabei die Eingaben der Führungskräfte berücksichtigen.

Auch das Unternehmen INFORM GmbH hat es sich auf die Fahne geschrieben, mit Hilfe von einer Optimierungssoftware für mehr Sicherheit in der Supply-Chain-Lieferkette zu sorgen. Anhand von ihrer Software werden Abteilungen vernetzt und können dadurch fundierte Prognosen und Kennzahlen liefern. Das macht die Produktion schlanker, senkt die Lagerhaltungskosten und macht die Absatzplanung genauer.

So setzt das Aachener Familienunternehmen BABOR, das bekannt für Premiumpflegeprodukte ist, auf das agil optimierende Prognosesystem von INFORM. Die KI-Algorithmen koordinieren die Abläufe intelligent und ganzheitlich aufeinander abgestimmt, um mit den Materialverfügbarkeiten und Maschinenkapazitäten transparent und flexibel planen zu können. Dies ist besonders wichtig, da einige der natürlichen Rohstoffe nur zu bestimmten Zeiten geerntet werden können und sowohl die Rohstoffe als auch die Endprodukte eine begrenzte Haltbarkeit haben.

Der Ruhrkonzern Thyssenkrupp hat bereits 2021 seine eigene KI-Software entwickelt, die die Lieferkette agiler und stabiler machen soll. Der Name des Programms „Pacemaker“ (zu deutsch „Schrittmacher“) zielt auch auf die Verringerung von Ressourcen. Pacemaker erfasst dabei Produktionsdaten in Echtzeit und erkennt Muster sowie Abweichungen. Dadurch kann frühzeitig der Bedarf des Kunden angezeigt werden. Möglich wird dadurch eine kurzfristige Anpassung des Materialflusses. Fehllieferungen werden reduziert und die Anzahl der Transporte werden optimiert. Das wiederum führt zur Reduzierung von Bestands- und Lagerkosten. Das Unternehmen rechnet dadurch mit Einsparungen von 10 bis 15 Prozent beim Transport und bei der Koordination.

Risikomonitoring durch KI

Ein Thema, das noch viel zu kurz bei vielen Unternehmen kommt, ist das Risikomonitoring. Demzufolge fehlt vielen eine passende Notfall-Strategie für kurzfristig veränderte Rahmenbedingungen. Hier setzt das US Start-up Interos an. Es hat eine KI-basierte Plattform entwickelt, die den Materialfluss zwischen Zulieferern und Unternehmen optimiert. Dazu bildet sie die Erde mit 20 Millionen Unternehmen digital ab und unterteilt vorhandene Risiken in sechs Faktoren, darunter Cybersicherheit, geopolitische oder finanzielle Risiken.

Hierzu werden Datenmengen aus 85.000 Quellen zu einem Frühwarnsystem verarbeitet. Nach eigenen Angaben werden so 250 Millionen Risikoereignisse pro Monat erfasst. Engpässe sollen auf diese Weise frühzeitig erkannt und rechtzeitige Gegenmaßnahmen können getroffen werden. Zu den Kunden von Interos gehören das US-Verteidigungsministerium, die NASA und eine Reihe von weltweit agierenden Top-Unternehmen.

Es ist so gut wie sicher, dass die Zukunft der Lieferketten digital ist. Unternehmen tun gut daran, ihr Datenmanagement zu optimieren bzw. zukunftssicher anzupassen, sodass sich diese Daten zuverlässig und gezielt verwalten lassen. Echtzeitdaten werden darüber hinaus für Unternehmen immer mehr zu einem erfolgsentscheidenden Faktor. Transparenz und Datenanalyse sollten stärker in den Fokus der strategischen Ausrichtung von Unternehmen rücken, um sich auf dem Markt wettbewerbsfähig positionieren zu können. Hinzu kommen die Anforderungen an die deutschen Unternehmen seit dem Inkrafttreten des Lieferkettensorgfaltspflichtgesetzes (LkSG). Seit diesem Jahr sind auch Unternehmen ab 1.000 Beschäftigten in der Pflicht zur Umsetzung.

 

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Sofia Delgado ist freie Journalistin und arbeitet seit 2021 in Stuttgart, nachdem sie viereinhalb Jahre lang in Peking gelebt hat. Sie widmet sich gesellschaftskritischen Themen und schreibt für verschiedene Auftraggeber. Persönlich priorisiert sie die Themen Umweltschutz und Nachhaltigkeit, als dringendste Herausforderung für die Menschheit.

 



 

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