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Lieferketten – von Henry Ford zur künstlichen Intelligenz

Published Date

(Bildquelle: Chaay_Tee/Shutterstock.com)

Carolyn Mathas für PartProcurer.com | Geschätzte Lesezeit: 4 Minuten, 40 Sekunden

Die erste Lieferkette der Geschichte und ihr heutiges komplexes, von künstlicher Intelligenz gesteuertes Pendant haben keine erkennbaren Gemeinsamkeiten. Vor hundert Jahren wurden von Henry Ford Fließbänder für die Massenproduktion eingeführt, mit denen einheitliche Produkte in großem Maßstab möglich wurden. Die globalen Lieferketten von heute umfassen mehrere Unternehmen, Prozesse und sich schnell entwickelnde Technologien. Mit der zunehmenden Komplexität der Lieferketten wachsen jedoch auch die Herausforderungen.

Herausforderungen der modernen Lieferkette

Die heutigen Lieferketten stehen vor zahlreichen Herausforderungen, die sich nicht einmal Henry Ford vorstellen konnte. Die Kunden erwarten mehr: mehr Produkte, eine komplexere Logistik, mehr Sicherheit und natürlich eine sofortige Lieferung. Daher sind schwer zu kontrollierende Kosten in der gesamten Lieferkette inzwischen der Normalfall. Zu den spezifischen Herausforderungen in der gesamten Kette zählen unter anderem:

  • Ressourcen und Materialien: Knappheit, geopolitische Fragen, Druck auf Angebot und Nachfrage
  • Lagerbestand: Anpassung an mögliche Engpässe, Zeitmanagement, Vermeidung von Überbeständen, Veralterung.
  • Gewährleistung von Qualität und Sicherheit: Vermeiden von minderwertigen Teilen, Umgang mit sich ständig ändernden Sicherheitsstandards
  • Aufbau und Pflege von Geschäftsbeziehungen: Der fortwährende und starke Mangel an Fachkräften in der Lieferkette ist eine weitere Herausforderung für Logistikunternehmen, die das Management der Lieferantenbeziehungen schwerfällig und ineffektiv machen kann.
  • Verwaltung von riesigen Datenmengen: Die Verwaltung und sinnvolle Nutzung der riesigen Datenmengen, die in der gesamten Lieferkette anfallen und verfügbar sind, kann zu fundierten Entscheidungen auf der Grundlage von Analysen führen – das ist allerdings ein Kraftakt.
  • Transparenz in der gesamten Lieferkette: Unabdingbar für Flexibilität, Präzision, Vermeidung von Ausfallzeiten, Effizienz und die Fähigkeit, im Bedarfsfall richtig und schnell zu reagieren.
  • Kosteneffizienz.
  • Genaue Preisgestaltung.

Glücklicherweise gibt es heute Technologien, um all diesen Herausforderungen zu begegnen. Dazu zählt insbesondere die KI.

KI: Das Denken jenseits des Menschen

Künstliche Intelligenz wird heute in vielen Branchen eingesetzt, auch in der Lieferkette, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und menschliche Fehler zu vermeiden, die ohne KI typischerweise auftreten. Die vorausschauende Analyse der KI prognostiziert, optimiert, unterstützt und automatisiert Entscheidungen in der gesamten Lieferkette. In der heutigen wettbewerbsorientierten und anspruchsvollen Umgebung ist die Datenanalyse nicht mehr wegzudenken. Die Fähigkeit, große Datenmengen gleichzeitig zu analysieren, trägt zu einer schnelleren Entscheidungsfindung und zu fundierten Entscheidungen bei.

Die KI-Technologie vertraut nicht mehr darauf, dass der Mensch weiterhin innovativ ist und über den sprichwörtlichen Tellerrand hinausblickt, sondern übernimmt zunehmend Aufgaben, die dem menschlichen Gehirn ähnlich sind. Dabei hat sie gegenüber dem menschlichen Gehirn jedoch einige Vorteile:

  • Vorausschauende Analyse
  • Selbstoptimierung
  • Produktivitätssteigerung bei datenintensiver, monotoner Arbeit
  • Automatisierte Abläufe für mehr Effizienz
  • Planung und Umsetzung der schnellsten Lieferung von Waren
  • Risikobewertung bei der Lieferantenauswahl
  • Chatbots für 24/7-Kundenservice
  • Risikominimierung

Irgendwann wird sie den Versand und die Lieferung von Produkten völlig autonom erledigen. Die grundlegenden KI-Funktionen für Lieferketten machen sich auch durch die Vorteile von Machine Learning bemerkbar.

Die Bedeutung von Machine Learning

Das Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und ermöglicht es einem Algorithmus, einer Software oder einem System, zu lernen und sich anzupassen, ohne programmiert zu werden. Die Verwendung von Daten oder Beobachtungen zum Trainieren eines Computermodells auf der Grundlage von Datenmustern verbessert die Trendanalyse, die Entdeckung von Anomalien und ermöglicht bessere Vorhersagen bei besonders großen Datensätzen. Zu den Bereichen, in denen Machine Learning besonders sinnvoll ist, zählen unter anderem:

  • Vorausschauende Analyse: Insbesondere bei der Erkennung von verborgenen Mustern.
  • Lagerverwaltung: Zur Vermeidung von Über- und Unterbeständen von Produkten.
  • Automatisierung der Qualitätskontrolle: Suche nach Schäden an Containern und Verpackungen beim Transport.
  • Genauigkeit bei Prognosen: Telematik, IoT-Geräte und intelligenter Transport ermöglichen bessere Erkenntnisse und andere, ähnlich leistungsstarke Technologien. Ein Bericht von McKinsey behauptet, dass KI- und ML-basierte Anwendungen in der Lieferkette Prognosefehler um bis zu 50 Prozent reduzieren.
  • Betrugsprävention: Bietet Echtzeit-Analysen zur Erkennung von Anomalien oder Abweichungen von normalen Mustern, einschließlich der Verhinderung des Missbrauchs von Zugangsberechtigungen, der für Datenschutzverletzungen und Betrugsfälle in der Lieferkette verantwortlich ist.
  • Tracking der letzten Meile: Optimiert den Prozess und sorgt für größere Genauigkeit.

Zum maschinellen Lernen in der Lieferkette zählen auch die Reduzierung von Verschwendung und die Verbesserung der Qualität, um die Kosteneffizienz zu steigern, eine schnelle Problemlösung zu ermöglichen und eine schnellere Verwaltung zu gewährleisten.

Fazit

Laut McKinsey berichten 61 % der Führungskräfte von gesunkenen Kosten und 53 % von gestiegenen Einnahmen als direkte Folge der Einführung von KI in ihren Lieferketten. Geringere Lagerhaltungskosten, eine Reduzierung der Bestände um bis zu 75 % und niedrigere Transport- und Arbeitskosten sind einige der wichtigsten Vorteile.

Doch KI bringt auch einige Herausforderungen mit sich. Die Integration von KI erfolgt schneller, als manche Unternehmen dies bewältigen können. Die Folge ist, dass die KI-Implementierung nicht nur bestehende und seit langem bekannte Probleme lösen, sondern auch neue schaffen wird, wie zum Beispiel:

  • Der Preis: KI ist teuer, weil sie keine Einheitslösung ist. Sie wird als unabhängiges System entwickelt, das integriert und installiert werden muss und Hardware, Training und Skalierbarkeit umfasst. Eine KI-gesteuerte Maschine verwendet Computerchips, die aus seltenen Materialien hergestellt werden. Außerdem benötigen KI-Systeme ständige Updates, Batteriewechsel und erhebliche Energiemengen für den Betrieb.
  • Ethische Fragen: Beispiele sind der unvermeidliche Wegfall von Arbeitsplätzen und die Sicherheitsfragen beim Einsatz von KI für autonome Fahrzeuge im Verkehr.

Es ist davon auszugehen, dass KI in den nächsten Jahren die Lieferketten verändern wird, denn sie verarbeitet die vom Unternehmen generierten Daten und ermöglicht so Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung und die Optimierung der Lieferkette.

In den 100 Jahren seit der Einführung des Fließbands durch Henry Ford und der Entstehung der Lieferketten wurde durch Automatisierung, Intelligenz, Machine Learning, eine noch nie dagewesene Datenerzeugung und -analyse sowie eine globale Ausrichtung eine Maschine geschaffen, die sich Henry Ford nie hätte vorstellen können.