Wie KI in einem turbulenten Klima für Agilität in der Lieferkette sorgt

Wie KI in einem turbulenten Klima für Agilität in der Lieferkette sorgt
Von Will Dutton, Produktionsleiter, Peak

 
Es lässt sich nicht leugnen, dass Kompromisse trotz der Bestrebungen von Konzepten wie „Beidhändigkeit“ auf irgendeiner Ebene fester Bestandteil jeder Lieferkettenstrategie sind. Es gibt jedoch eine andere Betrachtungsweise und einen anderen Ansatz. Es geht darum, einen zusätzlichen Schwerpunkt auf das Wechseln zwischen Schwerpunkten zu legen und die Zeit zwischen den Versorgungszuständen im Wesentlichen zu verkürzen, um Agilität zu gewährleisten, die durch künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht wird.

Die anhaltende Unsicherheit, die den Supply-Chain-Sektor trübt, führt jedoch dazu, dass Teams gezwungen sind, äußerst komplexe und möglicherweise kostspielige Entscheidungen zu treffen. Heutzutage sind die meisten Teams gezwungen, mit mehreren Systemen und Tabellenkalkulationen umzugehen, die jeweils enorme Mengen an Verwaltungszeit und Ressourcen in Anspruch nehmen. Mit KI ist es möglich, verschiedene Szenarien zu modellieren und einige entscheidende Fragen zu stellen.

KI kann im aktuellen Klima ein echter Wendepunkt für Lieferketten sein, indem sie eine intelligentere und schnellere, datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglicht und es Unternehmen ermöglicht, sicherzustellen, dass ihre Lieferkette so agil wie möglich ist. Flexibel und dynamisch genug zu sein, um auf Volatilität zu reagieren, bietet Vorteile, die potenziell fruchtbarer sein könnten, als zu versuchen, die Volatilität des Marktes überhaupt zu verstehen.

Genaue Datenerfassung

Die überwiegende Mehrheit der regulären Informationssysteme ist für eher „stationäre Umgebungen“ gebaut. Angesichts der enormen Volatilität, die wir derzeit erleben, stehen die Systeme zur Datenerfassung unter enormem Druck und sind für diese Art von Szenario nicht ausgelegt. Dies führt zu gestressteren Supply-Chain-Teams, die viel Zeit damit verbringen, herumzulaufen und zu versuchen, die richtigen Kompromissentscheidungen zu treffen, wobei sie sich nur auf ihr Bauchgefühl verlassen können. Die Antwort auf dieses Problem liegt in Daten. Doch obwohl es sich um eine wichtige Informationsquelle handelt, haben viele Unternehmen wenig Kontrolle oder Verständnis für die unterschiedlichen Datenquellen in ihrem Unternehmen. Unternehmen können jetzt KI nutzen, um große Mengen unterschiedlicher Daten aus Vertrieb, Marketing, Lieferketten und anderen Bereichen zusammenzuführen. Sie können diese Daten verwenden, um ihre eigene KI zu erstellen und sie so zu trainieren, dass sie schneller klügere Entscheidungen trifft.

Zum Beispiel könnten anfängliche Geschäftspläne eine Optimierung für Belastbarkeit, Umsatz oder Gewinn bedeutet haben. Mit KI ist das Ändern dieser Optimierungen im Wesentlichen ein Knopfdruck oder die erneute Ausführung eines bestimmten Modells. Da sich die Umgebung weiterentwickelt, folgt die Anpassung der Betriebsabläufe und Anpassungen. Dies erleichtert die Entscheidungsfindung rund um die Konfiguration der Versorgung und spart einige der Stunden, die Supply-Chain-Teams sonst in Tabellenkalkulationen verbringen würden, indem sie viele Daten manuell durchkämmen.

Nachfragevorhersage

Angesichts der aktuell schwankenden Nachfrage müssen unternehmensweit viel häufiger kritische Fragen gestellt werden. Welche Produkte sollten beispielsweise verwendet werden? Wie oft sollten Maschinen laufen? Welche Lieferanten sollen verwendet werden? Wie viel von bestimmten Materialien wird bestellt? All dies sind äußerst komplizierte Entscheidungen, und es erfordert enorme Managementressourcen und Zeit, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Bedarfsprognosen sind derzeit ein heißes Thema, und es ist nicht verwunderlich, dass sich viele nach einer neuen Bedarfsprognoselösung umsehen, um die aktuelle Volatilität besser zu verstehen und die richtigen Entscheidungen in Bezug auf den Lagerbestand und die zu haltende Menge zu treffen. Während dies kurzfristig den Druck mindern kann, ist für den Erfolg eine breitere Perspektive erforderlich. Die brutale Wahrheit ist, dass es einige Aspekte der Nachfrage gibt, die einfach zufällig sind und die kein System der Welt vorhersagen kann. Selbst bei einer möglichst genauen Prognose wird immer ein gewisses Maß an Unsicherheit vorhanden sein. Anstatt sich nur auf ein Puzzleteil zu konzentrieren, sollte der Fokus auf Agilität als umfassenderem Konzept liegen.

Vorhersage des Lieferantenverhaltens


Führungskräfte müssen in der Lage sein, das Lieferantenverhalten vorherzusagen und gleichzeitig die Nachfrage nach Produkten zu kennen, um alle Knicke in der Lieferkette auszugleichen. Was bedeutet das in der Praxis? Dies bedeutet, dass die Sicherheitsbestände dynamischer sind und gleichzeitig die Rentabilität und die Kompromisse bei den gehaltenen Beständen berücksichtigt werden. Dabei werden Organisationen für die externen und internen Geschäftsbedingungen, in denen sie sich befinden, optimiert.

Unternehmen können nicht mehr mit festen Regeln arbeiten, die auf Prognosen oder Lieferannahmen basieren, die nur selten aktualisiert werden. Für mehr Agilität und Best Practices ist es jetzt entscheidend, ständig neu zu bewerten, was gehalten werden sollte, basierend auf einer Vielzahl von Faktoren wie potenzieller Nachfrage, Volatilität, Gewinn und wie sich die Angebotsbasis verhält. Das Hinzufügen von KI in den Mix wird die Vorhersage des Lieferantenverhaltens verbessern und diese Daten wieder in den Sicherheitsbestand einspeisen, um noch mehr Intelligenz zu schaffen.

Für Unternehmen ist es entscheidend, sich der schwankenden Nachfrage und potenzieller Lieferengpässe bewusst zu sein und angesichts einer Mischung aus volatilen externen Faktoren agil zu sein. Mit Agilität werden Teams in der Lage sein, Fragen zu beantworten: Welcher optimale Bestand sollte gehalten werden, was sind die optimalen Schichtmuster oder Produktionsläufe? Das Ergebnis davon bedeutet, dass KI nicht mehr nur Informationen zu Daten bereitstellt, sondern stattdessen Entscheidungsintelligenz bereitstellt und die Technologie nutzt, um die kommerzielle Leistung zu steigern. Mit diesem Ansatz und durch Investitionen in Agilität können Unternehmensleiter all ihre Kompromissbedenken zerstreuen und gleichzeitig eine schnellere und intelligentere Entscheidungsfindung in der gesamten Lieferkette ermöglichen.

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