Wer an künstliche Intelligenz denkt, hat häufig Roboter oder autonomes Fahren im Kopf. Doch auch eine auf den ersten Blick unsichtbare KI spielt eine wichtige Rolle. Im Supply Chain Management kommen immer häufiger KI-gestützte Prognosen zum Einsatz, um zukünftige Bedarfe und Entwicklungen vorauszusagen. Die Märkte von morgen sichtbar machen - für viele Einkäufer und Supply Chain Manager eine Wunschvorstellung. Warum es keine bleiben muss und welche Möglichkeiten KI-basierte Prognosen bieten, erklären wir in diesem Blogartikel.
Egal, ob Lebensmittel- oder Konsumgüterhersteller, Industrieunternehme oder Pharmakonzern - das frühzeitige Erkennen von Chancen und Risiken am Markt ist essenziell, um entsprechend planen und damit im Wettbewerb bestehen zu können. Absatzprognosen machen solche Entwicklungen sichtbar und schaffen für Unternehmen eine solide Basis für Entscheidungen im Supply Chain Management. Falsche Entscheidungen und Verspätungen oder gar Ausfälle hingegen richten in den Lieferketten schnell nachhaltige Schäden an, unter denen die gesamte Kette leidet. Künstliche Intelligenz hilft dabei, auch komplexe Lieferketten vorausschauend zu managen und zu optimieren.
Nicht nur die Corona-Pandemie, sondern auch die allgemein zunehmende Verflechtung von Lieferketten und erhöhte Anforderungen der Kunden haben den Druck auf das Supply Chain Management verstärkt. Es ist dafür verantwortlich, Marktimpulse und Veränderungen im Marktgeschehen abzufedern und die Planung des Unternehmens entsprechend auszurichten. Noch immer arbeiten viele Unternehmen lediglich mit dem ERP-System anstatt mit spezialisierten Software-Lösungen. Problematisch wird es vor allem dann, wenn das Sortiment wächst und die Lieferketten länger werden. Spätestens zu diesem Zeitpunkt stoßen ERP-Systeme und der Mensch an ihre Grenzen, weil die Abweichungen und Lieferengpässe gar nicht oder zu spät erkannt werden. Proaktives und vorausschauendes Krisenmanagement hingegen sichert die Wettbewerbsfähigkeit des eigenen Unternehmens. Gerade im Bereich Vorhersagen finden KI-Lösungen immer häufiger Anwendung, weil sie Risiken und Bedrohungen frühzeitig erkennen und dabei helfen, erfolgreich auf Störungen zu reagieren.
Das Thema KI ist kein Neuland im Supply Chain Management. KI hilft zum Beispiel dabei, mithilfe der Analyse historischer Daten Aussagen über künftige Absätze zu treffen, Produktion und Produktionsmittel zu steuern sowie die Mitarbeiterplanung zu optimieren.
Künstliche Intelligenz beschreibt den Versuch, Computern menschenähnliches Denkvermögen zu verleihen, sodass sie eigenständig Antworten finden und Aufgaben bzw. Probleme lösen können. Mithilfe verschiedener Technologien, wie zum Beispiel Deep Learning, erlernen Maschinen menschenähnliche Intelligenz.
Gerade in der Absatzplanung ermöglichen KI-Prognosen eine deutlich verbesserte Planungssicherheit. Verschiedene Berechnungsverfahren ermitteln anhand historischer Daten und anderen Faktoren wie Wetter, Saisonalität oder Aktionen den zukünftigen Absatz von Produkten.
Zuverlässige Prognosen sorgen für eine koordinierte und strategische Arbeitsweise, die viele Geschäftsabläufe deutlich verkürzt. Weiterhin lassen sich viele zeitaufwändige Prozesse mit KI vollständig automatisieren.
Künstliche Intelligenz hat die Möglichkeit, auch externe Datenquellen in die Vorhersage mit einzubeziehen. Dadurch steht Unternehmen nicht nur eine größere Menge an Daten zur Verfügung: Auf diese Weise lassen sich ebenfalls neue Lieferanten oder gar Märkte erkennen und erschließen.
Eine KI-gestützte Datenbasis erlaubt eine fundiertere Verwaltung der Lieferantenbeziehungen. Ein gutes Verhältnis zum Lieferanten führt wiederum zu einer schnelleren Entscheidungsfähigkeit, gesenkten Produktionskosten und kann gegebenenfalls den Weg zu Produktoptimierungen eröffnen.
Die Vorteile von künstlicher Intelligenz sind der Logistikindustrie mehrheitlich bekannt. Dennoch gibt es verschiedene Herausforderungen zu bewältigen, bevor der Algorithmus zum gewünschten Ergebnis führt. Eine der größten Hürden kann die unzeitgemäße Einstellung gegenüber neuartigen Technologien sein. Wer noch immer glaubt, qualifizierte KI sei Zukunftsmusik, wird sich wohl kaum auf die gelieferten Bedarfsprognosen verlassen. Neben der Führungsebene muss daher auch das Personal die neue Arbeitsweise akzeptieren. Außerdem erfordert der produktive Umgang mit KI das entsprechende Know-how. Um der Belegschaft die Technologie näherzubringen und das erforderliche Wissen zu vermitteln, bieten sich Workshops und Schulungen an. Aufgrund der Schnelllebigkeit moderner Systeme sollte das Expertenwissen darüber hinaus kontinuierlich aufgefrischt werden. Ähnlich verhält es sich auch mit der KI selbst: Für aktuelle Prognosen ist es wesentlich, KI-Systeme permanent mit neuen Daten zu bespielen.
In den Lieferketten vieler Unternehmen haben Bestandsprognosen mit KI bereits einen festen Platz. Bessere Prognosen durch maschinelles Lernen machen jedoch nur ein Bruchstück des zum Großteil ungenutzten Potenzials von künstlicher Intelligenz aus. Für eine nachhaltige Wettbewerbsstrategie ist es deshalb unabdinglich, sich so früh wie möglich mit dem Thema zu beschäftigen und neue Einsatzmöglichkeiten zu erforschen. Die nötige Unterstützung liefern dabei etablierte Software-Systemhäuser wie REMIRA mit jahrelanger Branchenerfahrung und Expertise.
Sie interessieren sich für präzise Absatzprognosen?
Hier erfahren Sie mehr zu unserer S&OP-Software TIA A3!
Hier erfahren Sie mehr über unsere Bestandmanagementsoftware LOGOMATE!