Supply Chain AI: Der Einstieg in 5 Schritten

Supply Chain AI hat im vergangenen Jahr viel Aufregung, Schock und Angst ausgelöst. Von generativen KI-Innovationen wie ChatGPT Von Branchenereignissen, Analysten und Massenmedienberichten wird jeder Unternehmensleiter auf die Probe gestellt – von seiner Vision und seinem Vertrauen in die Technologie bis hin zu internen Vorbereitungen und der Integration künstlicher Intelligenz in die Lieferkettenabläufe.

Der Hauptgrund für eine solche Bandbreite an Emotionen liegt darin, dass man nicht weiß, wie man die Fortschritte der KI anwendet. In einem unserer letzten Webinare a Umfrage showed 76 % der Teilnehmer befanden sich in der Ausbildungsphase zur Einführung generativer KI in ihren Unternehmen. Darüber hinaus ergab eine weitere Umfrage nur einen Monat später, dass 31 % der Teilnehmer angaben, dass sie entweder Vorschläge für den Beginn entwickeln oder derzeit Pilotprojekte testen, die KI in ihre Unternehmen integrieren.

Wenn man bedenkt, wo sich die meisten Unternehmen auf ihrem Weg zur Supply Chain KI befinden, ist die Mischung aus Aufregung und Besorgnis keine Überraschung. Diese Phase ist häufig durch eine Reihe von Fragen gekennzeichnet, deren Beantwortung schwierig ist, darunter:

• Wie können wir den Informationen, die generative KI produziert, vertrauen und sie validieren?
• Wie kann sich unsere Organisation am besten auf aktuelle und zukünftige KI-Fähigkeiten vorbereiten?
• Wie können wir vorankommen, wenn die internen Ressourcen begrenzt sind – von Planern bis hin zu Datenwissenschaftlern?

Um diese häufige Hürde bei der Einführung wirklich zu überwinden, müssen Unternehmensleiter den Unterschied zwischen generativer KI und maschinellem Lernen verstehen und wissen, welche Anwendungsfälle die größtmögliche Wirkung erzielen.

Die Unterschiede zwischen generativer KI und maschinellem Lernen

Generative KI und maschinelles Lernen sind im weiteren Bereich der künstlichen Intelligenz eng miteinander verbunden. Es gibt jedoch entscheidende Unterschiede zwischen den beiden: ihre primären Ziele und Ergebnisse. Im Gegensatz zum maschinellen Lernen, das überwiegend aufgabenorientiert ist, geht es bei der generativen KI eher darum, Originalinhalte zu erstellen, die sich nicht unbedingt direkt auf bestimmte Eingabedaten beziehen, sondern stattdessen die zugrunde liegende Struktur lernen, um neue, ähnliche Ergebnisse zu erzielen.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig, der Algorithmen und statistische Modelle umfasst, die es Computern ermöglichen, ihre Leistung bei einer Aufgabe durch Erfahrung oder Daten zu verbessern. Die Technologie umfasst verschiedene Techniken, um aus gekennzeichneten oder unstrukturierten Daten zu lernen, um anhand gegebener Daten Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen, Entscheidungen oder Schlussfolgerungen zu treffen und Modelle für die Ausführung von Aufgaben zu trainieren. Das System lernt dann Muster und trifft auf der Grundlage der bereitgestellten Daten Vorhersagen oder Entscheidungen, die sich im Wesentlichen auf bestimmte Aufgaben wie Klassifizierung, Regression oder Clustering konzentrieren.

Generative KIhingegen ist eine Teilmenge des Deep Learning, die sich mit der Erstellung neuer Inhalte oder Daten auf der Grundlage sowohl gekennzeichneter als auch unbeschrifteter Daten befasst. Dieser Bereich konzentriert sich hauptsächlich auf die Erstellung neuer Inhalte – einschließlich Bilder, Text, Audio oder Videos –, die möglicherweise nicht Teil des ursprünglichen Datensatzes waren, basierend auf Mustern und Informationen, die aus den Eingabedaten gelernt und neu erstellt wurden.

Die Kenntnis dieser Unterschiede zwischen den beiden Technologien ist für Unternehmen, die künstliche Intelligenz effektiv nutzen möchten, von entscheidender Bedeutung. Aber auch die komplementäre Beziehung zwischen den beiden muss anerkannt werden, insbesondere da Fortschritte in einem Bereich letztendlich dem anderen zugute kommen und zur breiteren Entwicklung anspruchsvoller Anwendungen beitragen.

Fünf Möglichkeiten, Ihre Reise zu beginnen

Ein strukturierter Ansatz für den Beginn einer Supply-Chain-KI-Reise ist für einen reibungslosen Übergang unerlässlich. Unternehmen müssen Ziele definieren, die richtigen Tools und Technologien erwerben, die Dateninfrastruktur vorbereiten, KI-Modelle implementieren und das System kontinuierlich verbessern.

Hier sind fünf zentrale Anwendungsfälle für die KI-Einführung, die damit erreicht werden können NachfrageAI+ und InventarAI+ Lösungen. Diese Szenarien zeigen nicht nur die möglichen Auswirkungen von KI-orientierte Lieferkettenplanung sondern zeigen auch vielseitige und weitreichende Anwendungen in verschiedenen Geschäftsaspekten auf.

1. Nachfrageerkennung

Echtzeittransparenz und Einblicke in die kurzfristige Nachfrage ermöglichen verbesserte Serviceniveaus und eine höhere Prognosegenauigkeit. Diese Funktion übersetzt marktbasierte Nachfrageinformationen, um es Lieferkettenorganisationen zu ermöglichen, kurzfristige Kaufmuster zu erkennen. Neue mathematische Techniken und Nachfragesignale nahezu in Echtzeit können dann genutzt werden, um die Reaktion der Lieferkette zu verbessern ungeplante Nachfrageänderungen – eine transformative Chance für jedes Unternehmen.

2. Kausale Vorhersage

Aufgebaute kausale Prognosen isolieren tatsächliche Nachfragesignale vom Marktrauschen. Durch die Kombination von maschinellem Lernen mit generativen KI-Techniken können komplexe Muster aufgedeckt werden, die oft übersehen werden. So können sich Supply-Chain-Experten auf die Daten konzentrieren, die für ihr Unternehmen, ihre Kunden und das Gesamtwachstum am wichtigsten sind.

3. Einführung neuer Produkte

Die Vorhersage neuer Produkteinführungen ohne Verkaufshistorie kann eine Herausforderung sein, aber künstliche Intelligenz kann ein wertvolles Werkzeug sein, um diese Vorhersagen genauer zu machen. Supply-Chain-Systeme können aus der sich entwickelnden Nachfrage in Echtzeit lernen, um mit deutlich weniger Aufwand eine präzisere Prognose zu erstellen. Mit der Zeit werden dann die Pläne für die nachgelagerte Lieferkette spezifischer – was zu einer höheren Rentabilität, zufriedeneren Kunden und einer besseren Synchronisierung zwischen den Lieferkettenpartnern führt.

4. Bestandsoptimierung

Der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Bestandsverwaltung liefert sofortige Einblicke in die Bestandsleistung im Vergleich zum Plan. Diese Form der intelligenten Analyse öffnet die Tür zu profitableren Lagerbeständen und bietet gleichzeitig Supply-Chain-Planern Echtzeitwarnungen und sofortigen Einblick in Ausnahmen und Lösungsvorschläge für Probleme.

Besser noch: Mit intelligentem Scoring wendet das intelligente Szenario eine wirtschaftliche Priorisierung an, um sich stärker auf die wichtigsten Chancen zu konzentrieren – und so letztendlich überhöhte Lagerbestände zu reduzieren, gleichzeitig das Serviceniveau zu erhöhen und Defizite zu vermeiden. Darüber hinaus können Bestandsplanungsfunktionen die Ermittlung der besten Bestandspolitik für jede SKU an jedem Lagerstandort auf der Grundlage der aktuellsten Informationen automatisieren. Zu diesen Daten gehören Nachfrage, Nachfrageschwankung, Angebotsschwankung, Durchlaufzeit zwischen Einrichtungen, Lagerbestände an alternativen Lagerstandorten und die Art der Lagerbestände in jeder Einrichtung.

Supply-Chain-Planer können auch eine KI-automatisierte Bestandsrichtlinienfunktion nutzen, um zu ermitteln, bei welchen Produkten eine sporadische oder „klumpige“ Nachfrage besteht, z. B. bei großen Größensortimenten, Ersatzteilen oder Industrieausrüstung. Dieser Ansatz ermöglicht es Lieferketten, eine stochastische Nachschubplanungstaktik anzuwenden, die zu Folgendem führen kann: Service-Level-Verbesserungen zwischen 9 % und 27 % Gleichzeitig werden Lagerbestände und Logistikkosten gesenkt.

5. Netzwerkoptimierung

Die Komplexität der heutigen Lieferkettennetzwerkströme erschwert nicht nur eine wirksame Überwachung und Verwaltung von Warenbewegungen, sondern erhöht auch die Anfälligkeit einer Lieferkette für Naturkatastrophen und geopolitische Spannungen, die Lieferunterbrechungen weiter verschlimmern können.

Ein innovativer Ansatz zur Netzwerkoptimierung kann dieses häufig auftretende Problem lösen, indem schnell ein digitaler Zwilling einer Lieferkette erstellt wird. Durch den Einsatz generativer KI zur Erkundung potenzieller Zukunftsszenarien ermöglicht diese Strategie Supply-Chain-Planern die Analyse und Bewertung verschiedener Konfigurationen, die Kosten effektiv verwalten, den Service verbessern und sich an den Zielen der Emissionsreduzierung orientieren können. Darüber hinaus können Planer verschiedene Szenarien simulieren und bewerten und so eine proaktive Entscheidungsfindung und strategische Planung ermöglichen, um die Komplexität der modernen Lieferkettenlandschaft zu bewältigen.

Ein reibungsloser Weg zu einer echten, auf KI ausgerichteten Geschäftstransformation

Durch die Anerkennung der einzigartigen und komplementären Beziehung zwischen maschinellem Lernen und generativer KI haben Supply-Chain-Organisationen eine einzigartige Gelegenheit, ihre Unternehmen in eine neue Ära der Datenintelligenz zu führen. Sie können nicht nur die Komplexität moderner Lieferketten bewältigen, sondern auch die Effizienz verbessern, Kosten verwalten, das Serviceniveau verbessern und eine nachhaltigere Zukunft für ihre Lieferkette und ihr gesamtes Unternehmen schaffen.