KI im Supply Chain Management: Vorteile, Beispiele & Einsatzgebiete
Moderne Lieferketten sind komplex und lang. In Kombination mit Ansätzen wie Just-in-Time entstehen Systeme, die extrem schwer vorherzusagen sind und gekoppelt sind an unzählige externe Faktoren. Ein möglichst präzises Supply Chain Management ist wichtig für Unternehmen, die von diesen Lieferketten abhängig sind und mit diesen arbeiten. An diesem Punkt kommt KI im Supply Chain Management ins Spiel. Hier kommen datengesteuerte Ansätze zum Einsatz, die Prognosen erstellen und Informationen in Echtzeit auswerten. Damit sind eine verbesserte Planung sowie eine Optimierung der Logistik möglich.
KI im Supply Chain Management einfach erklärt
Kurzdefinition: Künstliche Intelligenz im Supply Chain Management bedeutet, dass intelligente Software Lieferketten analysiert, vorhersagt und automatisch optimiert.
Nutzen, Mehrwert und Anwendungsmöglichkeiten:
- Weniger Überbestände und Engpässe durch optimierte Prognosen zur Nachfrage
- Frühzeitige Identifizierung von Risiken und Problemen in der Logistik
- Schnellere Möglichkeit zur Reaktion auf externe Störungen in der Lieferkette
- Optimierung der Lagerhaltung
- Steuerung der eigenen Lieferwege in Echtzeit
Was ist KI im Supply Chain Management?
Die KI im Management von Lieferketten umfasst Softwarelösungen, die mithilfe von Machine Learning, Analysen für die Vorhersage, Erkennungen von Mustern und Algorithmen eine autonome Prozesssteuerung ermöglichen. Gleichzeitig optimiert die KI-Software Abläufe in diesem Bereich. Dafür werten die KI-Lösungen große Mengen an Daten aus. Als Quellen dienen sowohl interne Daten als auch externe Informationen. Die Ergebnisse dienen zudem der Unterstützung bei der Entscheidungsfindung.
Definition in einem Satz
Künstliche Intelligenz im Supply Chain Management ist der Einsatz von KI-Lösungen für die datenbasierte Analyse und die Automatisierung von Prozessen sowie Entscheidungen in der Lieferkette.
Warum ist KI im Supply Chain Management wichtig?
Moderne Lieferketten werden immer komplexer und undurchsichtiger. Das macht die Planung, Vorhersage und das Management im Allgemeinen schwieriger. Eine manuelle Verwaltung der Supply Chain ist somit zunehmend ineffektiv. Die KI ist in der Lage, Transparenz in die Lieferketten zu bringen, Signale zu identifizieren, und ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Störfaktoren oder Änderungen.
Welche Rolle spielt KI im Supply Chain Management?
Im klassischen Supply Chain Management erfolgt vor allem eine Reaktion auf Ereignisse. KI-Lösungen gehen hingegen proaktiv an die Verwaltung und verändern so grundlegend die Strategie. Das Ziel sind schnellere Entscheidungen und initiatives Handeln. Im Ergebnis steigert das die Resilienz und bringt den Paradigmenwechsel zu einem aktiven Management mit.
Proaktive Steuerung statt reaktiver Prozesse
Mit der KI erfolgt vor allem eine frühzeitige Erkennung von Faktoren, die einen Einfluss auf die eigenen Lieferketten haben. Das betrifft sowohl Risiken als auch Chancen. Diese Analysen fließen in Entscheidungen ein, was eine proaktive Steuerung der Prozesse zur Folge hat, anstelle nur auf eintretende Ereignisse zu reagieren.
Entscheidungen in Echtzeit
Eine große Stärke der KI im Management sind Analysen in Echtzeit. So fließen ganz aktuelle Ereignisse und Entwicklungen sofort in das Management mit ein. Das ermöglicht dynamische und direkte Anpassungen, wenn sich die Nachfrage verändert, es zu Lieferengpässen kommt oder anderweitige Störungen die Lieferketten beeinflussen.
Welche Anwendungsgebiete hat KI im Supply Chain Management?
Die Künstliche Intelligenz hat im Supply Chain Management viele Einsatzmöglichkeiten. Entlang der Lieferkette gibt es ganz unterschiedliche Branchen, Unternehmen und Aufgabenfelder, die von solchen Lösungen profitieren, unter anderem:
- Hersteller mit komplexen Lieferketten
- Industrieunternehmen, die primär Rohstoffe beziehen
- Konzerne mit sensiblen Lieferketten wie die Pharmaindustrie
- Unternehmen mit zeitkritischen Logistikprozessen wie die Lebensmittelbranche
- Unternehmen aus der Logistik- und Transportbranche
- E-Commerce-Unternehmen
- Händler mit Fokus auf Endkunden
- Importeure
Bedarfsprognosen und Absatzplanung Präzise Absatzvorhersagen sind für Händler wie Hersteller wichtig, um alle Prozesse im Unternehmen entsprechend zu steuern und zu skalieren. Die KI im Lieferketten-Management erstellt auf Basis von historischen Daten, Trends und saisonalen Nachfrageschwankungen treffende Forecasts. |
Bestandsoptimierung Überfüllte Lager erzeugen unnötige Kosten – genauso wie ein Unternehmen Umsätze einbüßt, das die aktuelle Nachfrage nicht decken kann. Die KI hilft mit Prognosen zur Nachfrage bei der Bestandsoptimierung. Das vermeidet überfüllte Lager und ermöglicht es, die Verfügbarkeit zu erhöhen. |
Transport- und Routenplanung Die KI übernimmt die Planung von Routen und Transportwegen. Dabei findet die KI effiziente Routen und optimiert diese. So reduzieren Sie Logistikkosten und sorgen für planbare Touren. |
Lieferantenmanagement Bei der Bewertung von Lieferanten analysiert die KI für Sie die zentralen Kennzahlen. So verbessern Sie Beschaffungsprozesse, optimieren das Lieferantennetzwerk und finden über das Performance-Monitoring die leistungsstärksten Partner. |
Produktionsplanung Das Supply Chain Management lässt sich direkt mit der Produktionsplanung vernetzen, und so schalten Sie weitere Vorteile frei. Die KI prüft die Verfügbarkeit von Material, behält Kapazitäten im Blick und optimiert die Produktionsreihenfolge. So setzen Sie vorhandene Ressourcen noch effizienter ein. |
Kundenservice und Chatbots Die KI kommt zudem im Kundenservice zum Einsatz. Hier beantwortet die Künstliche Intelligenz Anfragen, gibt automatisierte Statusberichte ab oder übernimmt die allgemeine Kommunikation als Chatbot auf der Webseite. Damit verbessert sich der Service, der rund um die Uhr und in Echtzeit bereit steht. |
Wie wird KI im Supply Chain Management eingesetzt?
Im Supply Chain Management kommen verschiedene Technologien und Funktionen der KI zum Zuge. Es handelt sich um eine Kombination aus maschinellem Lernen, Algorithmen, Datensätzen und Modellen, die in der Gesamtheit die Funktionalität der KI ausmacht. Dabei stehen ein praxisnaher Einsatz und die Integration in den Arbeitsalltag im Fokus.
Daten sammeln und vernetzen
Die Künstliche Intelligenz im Supply Chain Management ist Teil der modernen digitalen Infrastruktur. So integrieren sich die Systeme in die bestehenden Anwendungen und tauschen Daten mit diesen aus. Diese Daten dienen wiederum der KI für die eigenen Prognosen und Analysen. Datenquellen für die KI sind beispielsweise das ERP-System, die Lagerverwaltungssoftware, Anwendungen für den Wareneinkauf, Logistiklösungen und auch externe Informationspunkte.
Modelle trainieren und Prognosen erstellen
Eine wichtige und zentrale Eigenschaft der KI ist es, zu lernen. Dafür sind Daten notwendig. Diese stammen zu einem großen Teil aus Ihrem eigenen Unternehmen. Mithilfe von Machine Learning und den eigenen Unternehmensdaten trainieren Sie die Modelle und verbessern laufend Ihre KI-Umgebung.
Ergebnisse in Prozesse integrieren
Einen echten Mehrwert bringt die Künstliche Intelligenz im Supply Chain Management, wenn Sie die Ergebnisse der KI in Ihre Prozesse integrieren. Das ist auf verschiedenen Wegen möglich. Einige Optionen, wie Sie die KI in Prozesse integrieren, sind:
- Alerts und Warnmeldungen der Plattform
- Konkrete Handlungsempfehlungen
- Automatisierte Entscheidungen, zum Beispiel bei Bestellprozessen oder der Routenplanung
Welche Rolle spielt prädiktive Analytik mittels KI im Supply Chain Management?
Die prädiktive Analytik ist eine Kernfunktion der Künstlichen Intelligenz im Supply Chain Management. Anhand von historischen sowie aktuellen Daten, Mustern und Wahrscheinlichkeiten ist die KI in der Lage, Vorhersagen zu treffen. Das betrifft Punkte wie die Nachfrage, Verkaufszahlen, Risiken, Lagerbestände oder den Wartungsbedarf.
Nachfrage vorhersagen
Die KI ist sehr gut darin, die Nachfrage vorherzusagen. Dies lässt sich für einen optimierten Einkauf und eine bessere Planung nutzen. Dabei lernt die KI anhand Ihrer individuellen Verkaufsdaten und den persönlichen Präferenzen Ihrer Kundschaft über die Jahre, was die Präzision der Vorhersagen im Laufe der Zeit noch verbessert.
Risiken früh erkennen
Die prädiktive Analytik beobachtet auch eine Reihe von Risiken, die sich auf Lieferketten auswirken. So analysiert die KI verspätete Lieferungen, potenzielle Engpässe und Änderungen bei der Nachfrage. Die Stärke hierbei ist, dass die KI externe Faktoren berücksichtigt und auch indirekte Einwirkungen anderer Branchen, Lieferketten oder Produktionsveränderungen in die Analysen mit einfließen lässt.
Wartungsbedarfe planen
Die KI übernimmt zudem die Planung von Wartungen und achtet dabei auf eine sinnvolle und logische Reihenfolge. Dabei passt die KI Produktionspläne dynamisch an oder legt Wartungen so, dass sie in Zeiten niedrigerer Auslastung fallen. Ebenfalls terminiert die KI Wartungen so, dass Ausfallzeiten minimiert sind und voneinander abhängige Produktionsprozesse bei der Wartung kombiniert sind.
Welchen Nutzen hat KI im Supply Chain Management?
Die Vorteile der KI zeigen sich entlang der gesamten Lieferkette. Die zentralen Vorteile der Künstlichen Intelligenz sind:
Kosten senken
Durch den Einsatz der KI senken Sie Kosten an verschiedenen Punkten. Einerseits direkt durch geringere Lagerbestände und einen schnelleren Warenumschlag. Andererseits aber auch indirekt, zum Beispiel durch eine effizientere Logistik oder eine bessere Auslastung in der Produktion.
Service verbessern
Die KI trägt auch zu einem besseren Kundenservice bei. Sie steigern die Termintreue und können präzisere Termine nennen. Auch verbessert sich die Lieferfähigkeit und die Zahl der Fehler reduziert sich.
Risiken reduzieren
Durch die KI sinken die Risiken, die mit komplexen Lieferketten einhergehen. Das gelingt einerseits durch mehr Transparenz in den Abläufen. Andererseits ermöglicht die KI durch eine Früherkennung von potenziellen Gefahren und Problemen auch eine deutlich schnellere Reaktion. Das führt im Ergebnis zu mehr Sicherheit und Stabilität in den eigenen Lieferketten.
Nachhaltigkeit steigern
Die KI ist tatsächlich auch ein Faktor für die Nachhaltigkeit in der Lieferkette. Durch eine optimierte Routenplanung und die gesteigerte Effizienz reduziert die KI Emissionen in der Lieferkette und schont Ressourcen.
Was ist ein Beispiel für KI im Supply Chain Management?
Künstliche Intelligenz im Supply Chain Management übernimmt ganz unterschiedliche Kernaufgaben. Dies hängt vor allem von der Branche und dem Unternehmen ab. Dementsprechend anpassungsfähig zeigt sich die KI, abhängig davon, ob es sich um Handel, Industrie oder Logistik handelt. Konkret gibt es zum Beispiel die folgenden Szenarien.
Beispiel Handel
Im Handel agiert die KI primär als Agent für Nachbestellungen. Die Künstliche Intelligenz kontrolliert Warenbestände und tätigt selbstständig Bestellungen. Anhand von Verkaufsdaten prognostiziert die KI kommende Schwankungen und passt die Bestellmengen an.
Beispiel Industrie
KI in Industrieunternehmen kommt vor allem für die Überwachung der Maschinen und Produktionsanlagen zum Einsatz. So übernehmen KI-Lösungen die Erstellung von Wartungsplänen und führen eine vorausschauende Wartung durch, die darauf abzielt, sich anbahnende Ausfälle frühzeitig zu erkennen. Dazu erfolgt über die KI eine dynamische Anpassung der Produktionspläne, sodass die Wartung den laufenden Betrieb nicht negativ beeinflusst.
Beispiel Logistik
Innerhalb der Logistik übernimmt die KI die Planung von Touren und Routen. Dabei steuert die Künstliche Intelligenz aktuelle Bewegungen und berücksichtigt dabei Einflüsse auf die eigenen Strecken. So nimmt die KI Anpassungen vor, um Faktoren wie Wetter, Verkehrsstaus oder Straßensperrungen in die dynamische Tourenplanung einfließen zu lassen.
Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Projekte in der Supply Chain
Wie erfolgreich und effektiv die KI arbeitet, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Sorgen Sie für die richtigen technischen und organisatorischen Voraussetzungen, gelingt das Projekt KI-Integration.
Hohe Datenqualität ✅ | Die KI benötigt für präzise Prognosen und effiziente Prozesse eine hohe Datenqualität. Aus diesem Grund ist es wichtig, strukturierte und umfangreiche Daten auf einem aktuellen Stand bereitzustellen. Quellen sind Datenbanken, ein ERP-System wie SAP oder CRM-Plattformen. |
Systemintegration ✅ | Wichtig für eine effiziente Arbeit der KI ist die Integration in die digitale Systemlandschaft. Dafür sind die Vernetzung und Verknüpfung mit der ERP-Umgebung, Business Intelligence sowie externen Datenquellen erforderlich. Dies können auch Sensoren von Maschinen, Edge Computing oder Schnittstellen von Logistikpartnern sein. |
Change Management ✅ | Es kommt beim Erfolg der KI nicht nur auf die digitalen Voraussetzungen an, sondern auch auf Ihre Belegschaft. Aus diesem Grund ist Change Management wichtig. Binden Sie Ihre Mitarbeitenden in die Veränderungen ein, involvieren Sie diese in die neuen Prozesse und führen Sie Fortbildungen zur KI durch. |
Datenschutz und Compliance bei KI im Supply Chain Management
Beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Supply Chain Management spielen Datenschutz und Compliance eine zentrale Rolle. KI-Systeme verarbeiten große Mengen an Daten aus unterschiedlichen Quellen. Gerade in der Europäischen Union müssen Unternehmen deshalb sicherstellen, dass der Einsatz der KI mit den geltenden regulatorischen Anforderungen vereinbar ist.
Relevanz des Datenschutzes
Die Datenbasis einer KI kann sehr vielfältig sein. Neben Bestell-, Lager-, Transport- und Lieferantendaten können auch personenbezogene Daten verarbeitet werden. Dazu gehören zum Beispiel:
- Kunden- und Bestelldaten
- Daten von Lieferanten, Partnern oder Ansprechpersonen
- Standort- und Trackingdaten
- Kommunikationsdaten aus Service- oder Logistikprozessen
Sobald personenbezogene Daten betroffen sind, gelten die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung. Unternehmen müssen daher genau prüfen, welche Daten verarbeitet werden, zu welchem Zweck dies geschieht und wie lange diese Informationen gespeichert bleiben.
Empfehlungen für die Praxis
Um Datenschutzrisiken zu reduzieren, braucht es klare technische und organisatorische Maßnahmen. Besonders wichtig sind:
- Durchführung einer Datenschutz-Folgenabschätzung bei risikobehafteten Anwendungen
- Einsatz von Anonymisierung oder Pseudonymisierung, wenn personenbezogene Daten nicht zwingend erforderlich sind
- Klare Governance-Strukturen und definierte Verantwortlichkeiten
- Enge Zusammenarbeit zwischen IT, Fachbereich und Datenschutzbeauftragten
- Auswahl von Cloud- und Softwarelösungen, die DSGVO-konform betrieben werden können, zum Beispiel durch EU-Rechenzentren, passende Vertragsgrundlagen und nachvollziehbare Sicherheitsstandards
Datenschutz sollte dabei nicht erst am Ende eines KI-Projekts geprüft werden. Sinnvoll ist es, Compliance-Anforderungen bereits bei der Auswahl des Use Cases, der Datenquellen und der technischen Architektur mitzudenken. Dadurch lassen sich rechtliche Risiken frühzeitig reduzieren und KI-Lösungen nachhaltiger in die Supply Chain integrieren.
Herausforderungen und typische Fehler
Es gibt bei der Einführung von KI-Lösungen aber auch Herausforderungen und typische Stolpersteine, die in der Praxis immer wieder für Probleme sorgen. Dabei handelt es sich um Fehler, die Sie mit einer klaren Strategie und Planung aber verhindern.
Schlechte Datenbasis: Ein zentraler Fehler bei der Einführung von KI-Systemen ist eine mangelnde Datenbasis. Stehen nicht ausreichend Informationen und Datenquellen zur Verfügung, kann die KI keine treffenden Prognosen erstellen. Das führt zu ungenauen oder falschen Ergebnissen und zu einer geringen Akzeptanz der KI.
Zu große Komplexität zum Start: Viele wollen bei der Einführung der KI direkt das Maximum erreichen. Das führt mitunter dazu, dass sich die Prozesse und Abläufe zu schnell wandeln. So geht die Übersicht verloren, da die KI-Landschaft zu schnell zu komplex wird. Fokussieren Sie sich lieber auf einen Use Case und integrieren Sie die KI stufenweise in den Arbeitsalltag.
Fehlende Governance: Der Einsatz der KI braucht unbedingt klare Strukturen und Verantwortlichkeiten. Ein Projektteam ist die richtige Umgebung für die Integration der KI in den Arbeitsalltag. Sorgen Sie dabei für Regeln, Strukturen und einen protokollierten Einsatz der KI-Anwendungen.
Exkurs : KI im Supply Chain Management mit SAP
SAP integriert inzwischen die KI direkt in die eigenen Anwendungen. Das macht es für Unternehmen noch einfacher, die KI im eigenen Alltag zu nutzen. So steht direkt eine Schnittstelle zur SAP-Plattform bereit und der Datenfluss ist gewährleistet.
SAP IBP für Planung und Forecasting
In SAP Integrated Business Planning (IBP) steht die KI zur Verfügung, um Bedarfsprognosen zu erstellen. So verwaltet SAP IBP Absatz und Beschaffung in Echtzeit. Sie führen auf diesem Weg das intelligente Demand Sensing mit der KI in Ihrem Unternehmen ein.
SAP S/4HANA als Datenbasis
SAP S/4HANA als zentrale ERP-Plattform bildet die Datenbasis für die KI. Alle Informationen rund um Einkauf, Produktion, Lager, Vertrieb und Finanzwesen fließen hier zusammen. Durch die Aktualität der Daten ist dies der ideale Schnittpunkt für die KI, um Informationen in Echtzeit zu verarbeiten. Das sorgt für maximale Transparenz und ist die Grundlage für den Aufbau von automatisierten End-to-End-Prozessen.
SAP BTP für Erweiterungen und KI-Services
Die SAP Business Technology Platform (BTP) ist die flexible Umgebung für die Erstellung von eigenen Erweiterungen der SAP-Landschaft. Auf diesem Weg sind Sie selbst innovativ und bauen auf Basis der SAP-Umgebung eigene Apps, stellen Workflows dar und integrieren hier überall die KI.
Fazit:: Warum KI im Supply Chain Management immer wichtiger wird
Die Künstliche Intelligenz hält in immer mehr Bereichen Einzug. Gerade dort, wo es um die Analyse großer Mengen von Daten, die Erkennung von Mustern und automatisierte Prozesse geht, spielt die Technologie ihre Stärken aus. Das trifft auf das Supply Chain Management zu und dementsprechend bietet sich hier der Einsatz von KI-Lösungen an.
In Zukunft wird der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Supply Chain Management zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor. Die Kosten, die sich direkt und indirekt einsparen lassen, sprechen eindeutig für KI-Lösungen in der Verwaltung der Lieferketten. Mehr Effizienz, bessere Auslastung, eine höhere Kundenzufriedenheit und ebenfalls die positiven Auswirkungen auf das operative Geschäft sind starke Argumente für die KI.
Häufige Fragen: FAQ zu KI im Supply Chain Management
Ja, gerade Frühwarnsysteme mit KI sind hilfreich, denn sie treffen präzise Vorhersagen und berücksichtigen dabei viele externe Faktoren. So minimiert die KI vor allem in komplexen Lieferketten Risiken und trägt dazu bei, Lieferengpässe zu vermeiden.
Ja, inzwischen gibt es KI-Lösungen, die gut oder sogar speziell für den Mittelstand konzipiert sind. Kleine Pilotprojekte sind eine ideale Möglichkeit für kleinere Unternehmen, die KI in den eigenen Geschäftsalltag zu integrieren.
Die beste Basis für eine erfolgreiche Integration der Künstlichen Intelligenz im Supply Chain Management sind genau definierte Use Cases, für die es eine umfangreiche Datenbasis gibt.
Die KI profitiert von möglichst vielseitigen Datenquellen. Wichtig sind Verkaufs- und Bestelldaten, Bestandsinformationen, Lieferanten- und Beschaffungsdaten, Produktionsinformationen sowie Transport- und Logistikdaten.
Haben Sie dazu noch Fragen?: Lassen Sie sich individuell beraten
Artem Zverkovskiy