Wie KI in der Lieferkette Ihrem Unternehmen Mehrwert bringt
Supply-Chain-Führungskräfte möchten ihre Supply-Chain-Planung besser in den Griff bekommen. Und wie könnte man da besser anfangen als mit künstlicher Intelligenz (KI)?
In den letzten Jahren voller Schlagworte haben wir viele glänzende neue Tools gesehen, die Begeisterung – und Verwirrung – über das Potenzial von KI hervorgerufen haben. Technologien werden von Grund auf so konzipiert, dass sie KI-Funktionen nutzen, um Prognosen zu verbessern und Erkenntnisse schneller zu gewinnen, als es ein Mensch könnte. Und sogar ChatGPT macht es jedem leicht, Inhalte – sogar vollständige Artikel und Whitepapers – zu erstellen, um praktisch jede Frage zu beantworten, die sich Menschen vorstellen können.
Wenn es um die Planung der Lieferkette geht, kann man kaum glauben, dass diese aktuellen Fähigkeiten einen echten Mehrwert bringen können. Aber es legt den Grundstein für ein neues Paradigma, das 70 % der wöchentlichen Planungszeit, 15–30 % weniger Prognosefehler und beeindruckend bessere Lagerergebnisse verkürzen könnte.
Vom wissenschaftlichen Projekt zum Supply-Chain-Enabler
Laut GartnerEs wird erwartet, dass KI im kommenden Jahr jede technologiegetriebene Innovation und jede strategische Entscheidung durchdringen wird. Und die Präzision und Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung durch KI könnte für Supply-Chain-Planer zu keinem besseren Zeitpunkt kommen.
Um mit der aktuellen Marktdynamik Schritt zu halten, müssen Planer ihre traditionellen Lieferkettenstrategien mit Prognosen modernisieren, die Marktsignale und Nachfragetreiber berücksichtigen, die sich schneller und häufiger ändern.
Durch die Einbeziehung von Echtzeit-Kundenverhalten, wirtschaftlichen Veränderungen, Umweltveränderungen und laufenden geopolitischen Ereignissen in Prognosen können Unternehmen beispielsweise sich entwickelnde Szenarien flexibler vorhersagen und sich daran anpassen. KI-gestützte Analysen schließen kritische Lücken, die herkömmlichen Modellen innewohnen, indem sie in einer einheitlichen Lösung auf die Grundnachfrage, den Werbeanstieg, kausale Prognosen und Benutzereinblicke eingehen und so die Prognosegenauigkeit erheblich verbessern.
Künstliche Intelligenz hat viele weitere wertvolle Anwendungen in der Lieferkette, darunter:
- Kontinuierliche Verbesserung durch Echtzeittransparenz, umsetzbare Business Intelligence und automatisierte Datenanalyse
- Erhöhte Überwachungsgenauigkeit der Auftragsverfügbarkeit und des Echtzeitstatus
- Frühe Warnung von vorgelagerten Verzögerungen, die eine Notfallplanung oder alternative Beschaffung auslösen
- Schnellere Identifizierung von sinkender Produktpopularität und End-of-Life-Zyklen durch Analyse der Lagerbestände
- Optimierte Preisstrategien mit Vergleichsanalyse von Produktpreisen, Lieferkettenkosten und Einzelhandelsgewinnmargen
- Fein abgestimmte Bedarfs-, Nachschub- und Lieferplanung durch Analyse von Rohstoffpreisen und Wettermustern
Obwohl die Liste möglicher Verbesserungen umfangreich ist, stellt die Beschaffung von Daten aus zahlreichen internen und externen Quellen für die sinnvolle Nutzung von KI für die meisten Supply-Chain-Organisationen eine große Herausforderung dar. Und sobald die Daten erfasst sind, müssen sie oft bereinigt und standardisiert werden.
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Wie KI die Planungsfunktionen für die Lieferkette weiterentwickelt
Die Konvergenz von erhöhter Datenverfügbarkeit und technologischen Fortschritten macht jetzt das Richtige Es ist Zeit, eine KI-gestützte Lieferkette einzuführen. Glücklicherweise stehen heute mehrere Funktionen zur Automatisierung von Lieferkettenprozessen und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung Ihres Lieferkettenteams zur Verfügung.
Optimierte Auswahl des Prognosealgorithmus trägt dazu bei, dass die Prognosegenauigkeit während des gesamten Produktlebenszyklus optimiert wird. Es kombiniert automatisch mehrere Algorithmen, wenn neue Daten zur Nachfragehistorie hinzugefügt werden, vergleicht die Genauigkeit jedes prognostizierten Artikels mit jedem verfügbaren Prognosealgorithmus und wählt letztendlich die Gruppe von Algorithmen aus, die den Prognosefehler minimiert.
Anpassung der Nachfrageausreißer Erkennt automatisch anomale Nachfrageverlaufsdatenpunkte und bietet einen Mechanismus zur Behebung oder Erklärung der Ausreißer. Dadurch entfällt der Zeit- und Arbeitsaufwand für den Bedarfsplaner, Anomalien aufgrund von Lagerbeständen, Werbeprogrammen der Konkurrenz, ungeplanten Störungen oder sich nicht wiederholenden Ereignissen manuell zu identifizieren und zu berücksichtigen. Die Beseitigung dieser „schlechten Daten“ trägt zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit bei, indem sichergestellt wird, dass die von den Modellen verwendeten Daten so sauber wie möglich sind.
Nachfrageerkennung aus unstrukturierten Daten nutzt Mustererkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache, um große Datenmengen zu lesen und zu analysieren, um komplexe Zusammenhänge zu erkennen und Dateneinblicke bereitzustellen. Die Funktion hält mit jeder Änderung der Verbraucherpräferenzen und des Verbraucherverhaltens Schritt, indem sie automatisch Terabytes unstrukturierter Daten in wenigen Minuten analysiert, um die Stimmung der Käufer zu ermitteln und schnell Auswirkungen auf die kurz- und langfristige Nachfrage vorherzusagen.
Probabilistische Nachfrage- und Angebotssimulationen Verstehen Sie die Schwankungen der Nachfrage- und Angebotskapazität auf Rekordniveau. Im Gegensatz zu einwertigen Prognosen erstellen diese Funktionen eine Reihe möglicher Nachfrage- und Angebotsprognosen und erstellen zufällige Prognosen, die in n-stufigen, angebotsbeschränkten digitalen Zwillingssimulationen verwendet werden, um die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette vorherzusagen. Durch die Einbeziehung von Umsatz- und Gewinndaten auf Produktebene in diese Monte-Carlo-Simulationen können Planer die Risiken beim Erreichen volumetrischer und finanzieller Ziele einschätzen.
Automatische Datenbereinigung und Parameterauffüllung erkennt unvollständige oder ungenaue Lieferkettendaten und wendet entweder automatisch die richtigen Daten an oder benachrichtigt den zuständigen Datenmanager, um Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Fortschrittliche Lösungen, die Daten automatisch bereinigen und Lieferkettenparameter füllen, stellen sicher, dass für die Lieferkettenplanung zeitnahe und genaue Daten verfügbar sind.
Erweiterung der Szenarioauswahl nutzt erweiterte kognitive Fähigkeiten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Fähigkeit eines Planers zu verbessern, schnelle, fundierte Entscheidungen zu treffen. Es sucht selbstständig nach den besten Lösungen für Störungen und Chancen und kann dem Planer die besten Alternativen zur Beschleunigung der Entscheidungsfindung bereitstellen.
Optimierung des Produktlebenszyklusprofils Verbessert die Prognosegenauigkeit auf Artikelebene durch attributbasierte Modellierungstechniken zum Erstellen von Bedarfsprofilen, deren Zuordnung zu neuen Artikeln, die kontinuierliche Bewertung ihrer Genauigkeit und deren Überarbeitung. Es lernt aus früheren Produkteinführungen, um die Profilform und das Volumen für neue Produkteinführungen zu optimieren.
Wo Weitsicht auf Reaktionsfähigkeit trifft
Der Einsatz von KI in Lieferkettenabläufen führt nicht nur zu einer Optimierung der Prozesse. Es eröffnet eine Fülle von Möglichkeiten – von kontinuierlicher Verbesserung über automatisierte Datenanalyse bis hin zu fein abgestimmter Bedarfsplanung und belastbaren Simulationen. Und mit zunehmender Reife der KI wird ihr Potenzial zur Umgestaltung der Lieferkettenlandschaft immer greifbarer und verspricht eine Zukunft mit beispielloser Effizienz und Weitsicht.
Bei Logility ist dieser Punkt in der Supply-Chain-Planung nicht nur ein technologischer Fortschritt, sondern auch eine entscheidende Chance für Supply-Chain-Führungskräfte. Verbesserte KI-Funktionen ermöglichen es Teams zunehmend, Probleme sofort zu lösen, mit Echtzeitwarnungen und sofortigen Erkenntnissen, intelligenter Bewertung und wirtschaftlicher Priorisierung sowie den besten Bestandsrichtlinien für jede SKU.
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