KI in der Lieferkette: Wichtige Anwendungen und Vorteile für Unternehmen

Einführung in KI in der Lieferkette

KI entwickelt sich rasant weiter, sodass ihre Anwendungen und ihr Potenzial weitreichend sind, insbesondere ihre Auswirkungen auf die Lieferkettenbranche. Im Folgenden erfährst du mehr darüber.

Was ist KI in der Lieferkette?

KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen bezieht, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche Intelligenz zu zeigen. Im Lieferkettenmanagement wird KI eingesetzt, um Abläufe zu analysieren, vorherzusagen und zu optimieren, um maximale Effizienz zu erreichen.

Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten, ist KI zu einem unschätzbaren Werkzeug für das Management komplexer Lieferketten geworden.

Die Bedeutung von KI im modernen Lieferkettenmanagement

Die Lieferketten wurden in den letzten Jahren verstärkt unter die Lupe genommen, vor allem in den USA. Im Jahr 2021 wird eine Executive Order über Amerikas Lieferketten unterzeichnet. Dieser Auftrag zielte darauf ab, die Widerstandsfähigkeit der US-Lieferkette in kritischen Sektoren wie IKT und Halbleiter zu sichern, die sichere Entwicklung, Einführung und Wettbewerbsfähigkeit von KI-Technologien zu gewährleisten und gleichzeitig die Risiken durch geopolitische, Cyber- und Umweltbedrohungen zu mindern. 

Dann, im Jahr 2023, wird ein Fortschrittsbericht des Weißen Hauses der USA über den Aufbau widerstandsfähiger Lieferketten und eine Executive Order über sichere und vertrauenswürdige künstliche Intelligenz veröffentlicht.

Der Bericht zeigt, dass der CHIPS and Science Act 52,7 Milliarden Dollar zur Stärkung der heimischen Halbleiterproduktion bereitstellt, die für die KI-Entwicklung von entscheidender Bedeutung ist, während Investitionen in die Ausbildung von Arbeitskräften und in die Forschung darauf abzielen, Innovationen in KI-bezogenen Bereichen zu fördern. 

Internationale Partnerschaften, wie das Indo-Pacific Economic Framework, haben sichere und widerstandsfähige Lieferketten für digitale und IKT-Produkte gefördert und dafür gesorgt, dass die USA in der globalen KI-Landschaft wettbewerbsfähig bleiben. Diese Bemühungen richten sich auf Schwachstellen in kritischen Materialien, fördern KI-gestützte Innovationen und sichern die Technologien, die die KI-Wirtschaft vorantreiben.

Eine aktuelle McKinsey-Umfrage zeigte außerdem, dass die Mehrheit der Befragten angab, dass KI zu einer bedeutenden Umsatzsteigerung von über 5 % in der Lieferkette und im Bestandsmanagement geführt hat.

Warum KI in Lieferketten einsetzen?

KI bietet Unternehmen eine einzigartige Gelegenheit, ihre Abläufe zu optimieren und sich einen Wettbewerbsvorteil in der Lieferkette zu verschaffen. Unternehmen können die Nachfrage genau vorhersagen, potenzielle Risiken und Störungen erkennen und datengestützte Entscheidungen treffen, die zu mehr Effizienz und Kosteneinsparungen führen.

Außerdem kann KI Aufgaben wie Bestandsmanagement, Routenoptimierung und Lieferantenauswahl automatisieren und so Personalressourcen für strategischere Tätigkeiten freisetzen.

Ohne den Einsatz von KI wäre es fast unmöglich, ein so hohes Maß an Effizienz und Genauigkeit zu erreichen, wenn man die Schnelllebigkeit der Lieferketten bedenkt.

Was ist KI in der Logistik?

KI hat einen besonders großen Einfluss auf die Logistik, den Prozess der Planung, Durchführung und Kontrolle von Warenströmen. Es ermöglicht Logistikunternehmen, ihre Transportrouten, Lagerabläufe und Lieferpläne auf der Grundlage von Echtzeitdaten und vorausschauenden Analysen zu optimieren.

KI in der Logistik ermöglicht es Unternehmen, schnellere Lieferzeiten zu erreichen, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Wichtige Anwendungen von KI in der Lieferkette

KI revolutioniert das Lieferkettenmanagement bereits durch mehrere wichtige Anwendungen. Hier sind einige gängige Anwendungen:

1. Nachfrageprognose

KI-gestützte Nachfrageprognosen ermöglichen es Unternehmen, die zukünftige Nachfrage nach Produkten mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, indem sie eine Vielzahl von Datenquellen analysieren, darunter historische Verkäufe, Markttrends, wirtschaftliche Faktoren und das Kundenverhalten.

Im Gegensatz zu traditionellen Prognosemethoden können sich KI-Modelle an neue Muster anpassen und auf Echtzeitdaten reagieren, was die Prognosen dynamischer und zuverlässiger macht.

• Vorhersagemodelle: Algorithmen für maschinelles Lernenwie zum Beispiel Zeitreihenanalyse und neuronale Netzeerkennen komplexe Nachfragemuster und erstellen präzisere Vorhersagen.
• Anpassungen in Echtzeit: KI ermöglicht eine fliegende Anpassung der Prognosen auf der Grundlage von Änderungen der Nachfragefaktoren, wie z. B. neue Werbeaktionen, Marktveränderungen oder externe Ereignisse (z. B. Wetterbedingungen oder Feiertage).
• Reduzierte Fehlbestände und Überbestände: Eine genaue Bedarfsprognose stellt sicher, dass Unternehmen die richtigen Produkte zur richtigen Zeit zur Verfügung haben, was die Kundenzufriedenheit erhöht und die Kosten für Überbestände oder Umsatzeinbußen reduziert.

Es können Modelle wie die folgenden verwendet werden:

• Saisonale ARIMA: Saisonale Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)-Modelle werden für Zeitreihenprognosen verwendet, d.h. für die Vorhersage zukünftiger Werte auf der Grundlage vergangener Daten. Diese Modelle berücksichtigen sowohl die Trend- als auch die saisonalen Komponenten.
• Zufällige Wälder: Zufallswälder sind eine Art von maschinellen Lernalgorithmen, die mehrere Entscheidungsbäume verwenden, um Vorhersagen zu treffen. Sie können große Datensätze mit vielen Variablen verarbeiten und haben eine hohe Vorhersagegenauigkeit.

Ein gutes Beispiel für KI in diesem Anwendungsfall ist Amazons Einsatz von KI bei der Vorhersage des täglichen Bedarfs beim Versand von über 400 Millionen Produkten in der Weihnachtssaison 2023.

2. Inventarverwaltung

KI optimiert auch die Bestandsverwaltung. Dazu werden die Verkaufsdaten, die Dynamik der Lieferkette und externe Variablen analysiert, um die idealen Lagerbestände aufrechtzuerhalten. Dies hilft den Unternehmen, das empfindliche Gleichgewicht zwischen einem ausreichenden Bestand zur Deckung der Nachfrage und der Vermeidung von Überbeständen, die Lagerkosten verursachen, zu erreichen.

Hier sind einige gängige Möglichkeiten, wie der Bestand mithilfe von KI verwaltet werden kann.

• Automatisierter Nachschub: KI-Systeme können Produkte automatisch nachbestellen, wenn die Lagerbestände vordefinierte Schwellenwerte erreichen, und so sicherstellen, dass der Bestand ohne manuelle Eingriffe immer wieder aufgefüllt wird.
• Nachfragebedingte Bevorratung: Durch eine genauere Vorhersage der Nachfrage hilft KI den Unternehmen, Produkte mit hoher Nachfrage zu lagern und weniger beliebte Artikel zu reduzieren, was zu einer optimierten Nutzung des Lagerraums und geringeren Lagerkosten führt.
• Effizienz des Lagers: KI-gesteuerte Systeme optimieren das Lagerlayout und die Kommissionierrouten für die Produkte, was die Erfüllungsgeschwindigkeit erhöht und den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Auftragsabwicklung reduziert.

Auch die Bestandsverwaltung ist eine häufige Anwendung für den Einsatz von KI im Gesundheitswesenwo viele Einwegmaterialien schnell verbraucht werden.

3. Optimierung der Lieferkette

KI verbessert den gesamten Prozess der Lieferkettenoptimierung und vereinfacht ihn.

KI kann für eine durchgängige Transparenz sorgen und komplexe Prozesse automatisieren, von der Produktionsplanung bis zur Logistik. Die KI-Algorithmen können Daten über verschiedene Berührungspunkte hinweg analysieren und ermöglichen so eine optimale Entscheidungsfindung in Bezug auf Produktionspläne, Transportrouten und Ressourcenverteilung.

Konkret geht es um einige Möglichkeiten, wie KI eingesetzt werden kann:

• Routen- und Logistikoptimierung: KI-gestützte Systeme können Transportrouten optimieren, Sendungen konsolidieren und Verkehrs- und Wetterdaten in Echtzeit einbeziehen, um Lieferzeiten und Treibstoffkosten zu reduzieren.
• Produktionsplanung: KI-Algorithmen gleichen die Produktionskapazitäten mit der Nachfrage ab und passen Zeitpläne und Ressourcen an, um Engpässe zu vermeiden und Fristen effizienter einzuhalten.
• End-to-End-Sichtbarkeit: Mit KI erhalten Unternehmen Echtzeittransparenz in der gesamten Lieferkette und können so Aufträge, Sendungen und Lagerbestände besser verfolgen, was dazu beiträgt, potenzielle Störungen frühzeitig zu erkennen und abzufedern.

4. Management von Lieferantenbeziehungen

KI kann auch das Supplier Relationship Management (SRM) stärken.

Ein KI-Modell kann Einblicke in die Leistung von Lieferanten, Risikofaktoren und Möglichkeiten der Zusammenarbeit geben. Diese Erkenntnisse können durch die Analyse großer Mengen von Unternehmensdaten gewonnen werden.

Diese Aspekte können besonders gefördert werden:

• Überwachung der Lieferantenleistung: AI verfolgt wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) wie Durchlaufzeiten, Fehlerquoten und Compliance-Aufzeichnungen und bietet so einen umfassenden Überblick über die Zuverlässigkeit und Qualität der einzelnen Lieferanten.
• Risikobewertung: KI identifiziert und bewertet Risiken innerhalb der Lieferantenbasis, indem sie externe Faktoren (z. B. geopolitische Veränderungen, finanzielle Lage) analysiert, die die Stabilität der Lieferanten beeinträchtigen könnten, und ermöglicht so ein proaktives Risikomanagement.
• Gemeinsame Planung: KI kann die Zusammenarbeit verbessern, indem sie Bedarfsprognosen und Produktionspläne mit den Zulieferern teilt, die Koordination verbessert und sicherstellt, dass die Zulieferer den Bedarf effizient decken können.

Dies kann besonders nützlich sein für Lieferketten im E-Commercein denen mehrere Lieferpartner beteiligt sind.

Die Vorteile von KI im Supply Chain Management

Der Einsatz von KI in der Lieferkette bringt große Vorteile mit sich: bessere Entscheidungsfindung, Kostensenkung, betriebliche Effizienz und mehr Nachhaltigkeit.

Jeder dieser Vorteile hilft Unternehmen dabei, komplexe Herausforderungen in der Lieferkette zu meistern und in dynamischen Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben.

1. Verbesserte Entscheidungsfindung

KI verändert die Entscheidungsfindung in Lieferketten, indem sie datengestützte Erkenntnisse in Echtzeit liefert, die es Unternehmen ermöglichen, proaktive statt reaktive Entscheidungen zu treffen.

KI-Systeme können große Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren - einschließlich historischer Daten, Markttrends und externer Faktoren wie Wetter und wirtschaftlicher Veränderungen -, um vorausschauende Erkenntnisse zu gewinnen und Maßnahmen zu empfehlen.

• Prädiktive Analytik: KI-gestützte Vorhersagemodelle prognostizieren die Nachfrage und helfen Unternehmen, ihren Bestand anzupassen, Produktionspläne zu optimieren und die Wahrscheinlichkeit von Fehl- oder Überbeständen zu verringern.
• Szenarienplanung: Durch die Simulation verschiedener Szenarien (z. B. Nachfrageveränderungen, Lieferunterbrechungen) ermöglicht KI den Unternehmen, die potenziellen Auswirkungen verschiedener Entscheidungen zu bewerten und so ihre Fähigkeit zu verbessern, für Unwägbarkeiten zu planen.
• Schnellere Reaktion auf Veränderungen: KI-gestützte Entscheidungshilfen können Probleme oder Trends in Echtzeit erkennen, z. B. einen plötzlichen Nachfrageanstieg oder einen logistischen Engpass, und ermöglichen schnelle Anpassungen, um einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten. KI ist auch in der Lage, größere Datenmengen schneller zu analysieren als durch manuelle Analysen.

Ein Beispiel, Die kognitive Supply-Chain-Technologie von IBM Architektur in der Lage, schnell auf Probleme in der Lieferkette zu reagieren, bevor es zu Unterbrechungen kommt.

Dadurch können schnelle Maßnahmen ergriffen werden, um nach einer zweiten Versorgungsquelle zu suchen, wenn eine ausfällt. Ihre kognitive Supply-Chain-Technologie, die KI einsetzt, führte zu einer 100%ige Auftragserfüllungsrate sogar während der Pandemie 2020.

2. Kostensenkung und betriebliche Effizienz

Mit der gleichen KI-basierten kognitiven Supply-Chain-Technologie, IBM seine Lieferkettenkosten um 160 Millionen USD gesenkt.

KI senkt die Kosten erheblich und steigert die betriebliche Effizienz durch die Automatisierung und Optimierung von Kernprozessen in der Lieferkette. Von der Bestandsverwaltung bis zur Logistikplanung minimiert die KI-gesteuerte Automatisierung manuelle Aufgaben, reduziert menschliche Fehler und verbessert die Prozesseffizienz.

• Inventaroptimierung: KI-Systeme können optimale Lagerbestände aufrechterhalten, indem sie Faktoren wie die Verkaufshistorie, Vorlaufzeiten und Saisonabhängigkeit analysieren, was die Kosten für überschüssige Bestände reduziert und die Lagerkosten minimiert.
• Automatisierte Terminplanung: KI rationalisiert Produktions- und Logistikpläne, minimiert Ausfallzeiten und verbessert die Ressourcenauslastung. KI-Algorithmen können zum Beispiel Lkw-Ladungen, Transportrouten und Lieferzeiten optimieren, was zu niedrigeren Treibstoffkosten und schnellerer Lieferung führt.
• Abfallreduzierung: Durch präzise Prognosen und eine effiziente Ressourcenzuweisung reduziert KI die Verschwendung in Produktion und Logistik. Das senkt nicht nur die Entsorgungskosten, sondern trägt auch zur ökologischen Nachhaltigkeit bei.

3. Verbesserte Nachhaltigkeit

Wie wir in einem anderen Artikel erörtert haben kann KI die Nachhaltigkeit in verschiedenen Bereichen. In Lieferketten kann KI eine effizientere Ressourcennutzung ermöglichen und Abfall und Emissionen reduzieren. 

Wenn Unternehmen ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen wollen, bietet KI Werkzeuge, um nachhaltige Praktiken innerhalb der Lieferkette zu verfolgen, zu messen und zu optimieren.

• Geringere Kohlenstoffemissionen: KI-gestützte Routing- und Logistikoptimierung kann den Kraftstoffverbrauch durch die Auswahl effizienter Routen, die Konsolidierung von Sendungen und die Minimierung unnötiger Transporte senken, was zu einer Reduzierung der Treibhausgasemissionen führt.
• Energieeffizienz: In der Produktion kann KI die Nutzung der Anlagen optimieren, Leerlaufzeiten minimieren und die Produktion auf der Grundlage von Energieverfügbarkeit und -kosten planen, was den Energieverbrauch senkt und die betriebliche Nachhaltigkeit verbessert.
• Abfallminimierung: Durch die genaue Vorhersage der Nachfrage trägt KI dazu bei, Überproduktion und unnötige Lagerbestände zu reduzieren, was die Verschwendung minimiert und einen Ansatz der Kreislaufwirtschaft unterstützt, bei dem Ressourcen wiederverwendet oder neu eingesetzt werden.

Der Transport- und Lieferkettensektor ist für 25 % der weltweiten Treibhausgasemissionen aus, so ein UN-Bericht. Die Verringerung des Abfalls und die Verbesserung der Bestandsverwaltung durch den Einsatz von KI können zu einer Verringerung der Treibhausgasemissionen führen.

Die Einbindung von KI in das Lieferkettenmanagement führt letztendlich zu agileren, kosteneffizienteren und umweltfreundlicheren Abläufen.

Diese Verbesserungen helfen den Unternehmen nicht nur, Geld zu sparen und Ressourcen zu optimieren, sondern auch, sich an den globalen Bemühungen um Nachhaltigkeit zu orientieren, ihr Markenimage zu verbessern und umweltbewusste Kunden anzusprechen.

Bist du bereit, KI in deinem Unternehmen einzuführen? Unser KI-Grundlagen Kurs ist der perfekte Einstieg, um alle notwendigen KI-Fähigkeiten zu erlernen.

Generative KI in der Lieferkette

Generative KI ist eine fortgeschrittene Form der künstlichen Intelligenz, die Deep Learning nutzt, um neue, einzigartige Ergebnisse auf der Grundlage von Trainingsdaten zu erzeugen. Im Lieferkettenmanagement kann generative KI helfen, Prozesse zu optimieren, indem sie mehrere Szenarien generiert und die effizienteste Vorgehensweise vorschlägt.

Hier sind einige mögliche Anwendungsfälle:

• Erarbeitung alternativer Transportrouten zur Kostenminimierung und Effizienzsteigerung
• Erstellung von optimierten Produktionsplänen auf der Grundlage unterschiedlicher Nachfragelevel
• Mögliche Lösungen für Störungen in der Lieferkette in Echtzeit generieren

Fallstudien

Generative KI verändert das Lieferkettenmanagement, indem sie es Unternehmen ermöglicht, Abläufe zu optimieren, die Effizienz zu steigern und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis von Unternehmen, die generative KI in ihren Lieferketten nutzen:

1. DHL Lieferkette

DHL ist eine Partnerschaft mit der Boston Consulting Group eingegangen um generative KI-Anwendungen einzusetzen, die das Datenmanagement und die Analytik verbessern sollen. Eine Anwendung ist ein Datenbereinigungstool, das Daten von potenziellen Kunden verarbeitet und analysiert, damit die DHL-Ingenieure Logistiklösungen effizienter gestalten können. 

Eine andere Anwendung unterstützt die Vertriebsteams, indem sie während der Angebotserstellung Einblicke gewährt und so schnellere und individuellere Angebote für Kunden ermöglicht.

2. Mars Incorporated

Mars arbeitet mit Celonis zusammen um generative KI zur Optimierung von Lkw-Ladungen einzusetzen. Durch die Analyse von Faktoren wie Wetter und Sendungsdetails empfiehlt das KI-System Ladungskonsolidierungen, wodurch der manuelle Aufwand um 80 % reduziert und die Versandkosten und Emissionen gesenkt werden.

3. ThredUp

Der Secondhand-Kleiderhändler ThredUp setzt KI in seinen Vertriebszentren ein, um den Durchsatz und die Produktivität zu erhöhen. KI wird eingesetzt, um detaillierte Artikelbeschreibungen für Produkte zu erstellen und so die Abläufe zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

4. UPS

UPS nutzt sein On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION) Systemdas KI und fortschrittliche Algorithmen einsetzt, um Lieferrouten in Echtzeit zu optimieren. Das System berücksichtigt Faktoren wie Paketvolumen, Zustellungszeitfenster, Echtzeit-Verkehrsbedingungen und Wetter, um effiziente Routen zu erstellen und so jährlich über 10 Millionen Gallonen Treibstoff einzusparen sowie Kosten und Kohlenstoffemissionen zu reduzieren.

Diese Beispiele zeigen, wie generative KI in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, um die Effizienz der Lieferkette zu steigern, Kosten zu senken und die betriebliche Effizienz insgesamt zu verbessern.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Implementierung von KI

Trotz ihrer vielen Vorteile ist die Implementierung von KI in Lieferketten nicht ohne Herausforderungen. Diese Herausforderungen können für Organisationen, die nicht auf diesen Wandel vorbereitet sind, ein Problem darstellen.

Datenschutz

Datenschutz und Sicherheit sind ein wichtiges Thema, da KI-Systeme große Mengen an potenziell sensiblen Informationen verarbeiten müssen. Die Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Praktiken im Umgang mit Daten den internationalen Vorschriften und Standards entsprechen.

Wenn du eine Organisation bist, die in der EU ansässig ist, ist das EU-KI-Gesetz eine wichtige Richtlinie mit strengen Datenschutzregeln, die eingehalten werden müssen. Mehr dazu kannst du in unserem EU AI Act Leitfaden für Führungskräfte.

Wie du auf dem Bild oben sehen kannst, erzwingt das EU-KI-Gesetz eine gute Datenverwaltung, was für viele kleine Unternehmen eine Herausforderung sein kann.

Datenqualität und Komplexität

KI-Algorithmen sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten genau, relevant und ständig aktualisiert sind, um fehlerhafte Vorhersagen zu vermeiden.

In allen Branchen ist die Datenqualität eine zentrale Herausforderung, wenn es um die Einführung von KI geht. Diese Probleme mit der Datengenauigkeit und -integration treten besonders in komplexen Lieferketten auf.

In einer globalen Lieferkette müssen zum Beispiel Daten von verschiedenen Lieferanten, Herstellern und Händlern in unterschiedlichen Ländern und Zeitzonen gesammelt und analysiert werden. Dies stellt eine Herausforderung für die Datenintegration, Standardisierung und Interoperabilität dar.

Hohe Implementierungskosten

Bei der Einführung jeder neuen Technologie fallen zunächst Kosten an. Unternehmen müssen die Rendite und den potenziellen Nutzen sorgfältig abwägen, bevor sie in KI investieren.

Einige dieser Kosten können entstehen durch:

• Einstellung von Fachkräften für die Entwicklung und Wartung von KI-Systemen
• Aufrüstung der bestehenden Infrastruktur zur Unterstützung der KI-Technologie
• Pflege von großen KI-Modellen vor Ort

Die positiven Ergebnisse der KI überwiegen jedoch bei weitem die finanziellen und betrieblichen Herausforderungen bei der Einführung von KI-Lösungen.

Ausbildung und Anpassung der Arbeitskräfte

Ein weiterer Aspekt sind die Auswirkungen auf die Arbeitskräfte. KI kann zwar viele Aufgaben automatisieren, aber sie kann auch zu einem Bedarf an KI Umschulung und Fortbildung. Unternehmen müssen ein Gleichgewicht zwischen technologischem Fortschritt und dem Erhalt der Qualifikationen ihrer Arbeitskräfte finden. 

Unternehmen müssen darauf vorbereitet sein, ihre Mitarbeiter/innen auf die Arbeit mit KI vorzubereiten und diese neuen KI-Tools zu nutzen, um eventuelle Qualifikationslücken zu schließen.

Hier ist das DataCamp für Unternehmen helfen. DataCamp for Business bietet eine umfassende Lösung für die Schulung von Unternehmen in Data Science und KI-Fähigkeiten, die in diesem wachsenden Bereich der KI in der Lieferkette sehr gefragt sind. Starten Sie noch heute mit einer Demo.

Die Zukunft der KI in der Lieferkette

In Zukunft wird die Rolle der KI im Lieferkettenmanagement wahrscheinlich zunehmen. Neue Technologien werden die KI-Fähigkeiten weiter verbessern und noch anspruchsvollere Lösungen für die Herausforderungen der Lieferkette bieten.

Autonome Lieferketten

Zum Beispiel werden sich die Lieferketten in Richtung Autonomie bewegen, mit KI-gesteuerten Prozessen und Maschinen, die selbstständig arbeiten. Dies könnte zu nahezu perfekter Genauigkeit und Effizienz führen und die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens verringern.

Prädiktive Analytik

Die prädiktive Analytik wird sich weiter entwickeln und Unternehmen in die Lage versetzen, Störungen weiter im Voraus zu erkennen und die notwendigen Anpassungen schnell vorzunehmen. Das hilft den Unternehmen, Risiken proaktiv zu managen und mögliche Rückschläge zu vermeiden.

Generative KI-gesteuerte Innovation

Generative KI wird auch bei Innovationen in der Lieferkette eine wichtigere Rolle spielen. Generative KI kann nützlich sein, um mehrere Designoptionen für Produkte und Prozesse zu entwerfen. Unternehmen können dann die optimalsten Lösungen finden, die mit traditionellen Methoden vielleicht nicht möglich gewesen wären.

Schlussgedanken

KI hat bereits erhebliche Fortschritte im Lieferkettenmanagement gemacht, und ihre Rolle wird weiter zunehmen. Für Organisationen und Einzelpersonen ist es wichtig, mit diesen Entwicklungen Schritt zu halten. DataCamp für Unternehmen wird deine Teams und Mitarbeiter/innen mit den KI-Fähigkeiten ausstatten, die sie brauchen, um von den spannenden Entwicklungen in der Branche zu profitieren.