In den letzten Jahren hat die zunehmende Verfeinerung der künstlichen Intelligenz dem Lieferkettenmanagement ein beispielloses Maß an Präzision, Effizienz und Innovation beschert. Es verändert die Art und Weise, wie Aufgaben ausgeführt, Daten verwaltet und Kundenservice bereitgestellt werden.
Noch spannender ist die Zukunft der KI in der Lieferkette. Für Marken und Händler reicht bloße Sichtbarkeit nicht mehr aus. Sie wollen mehr wissen als das, was vorher passiert ist, oder sogar, was jetzt passiert. Sie möchten in der Lage sein, die Zukunft so genau und schnell wie möglich vorherzusagen, da sie bestrebt sind, Angebot und Nachfrage in Einklang zu bringen und gleichzeitig die Erwartungen der Kunden zu übertreffen.
Im Folgenden sind drei Schlüsselbereiche aufgeführt, in denen KI erhebliche Auswirkungen auf die Lieferkettenbranche haben wird.
Lagerung und Transport
Intelligentere Routing-Entscheidungen. KI-Algorithmen haben sich bereits als entscheidend erwiesen, um Lieferwege zu optimieren, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Durch die Fähigkeit, aus Daten und Rückmeldungen zu lernen, wird das System noch intelligenter bei der Ermittlung der geringsten Reisezeit und des geringsten Kraftstoffverbrauchs und berücksichtigt dabei Variablen wie Verkehr, Wetter, Lieferpläne, Gebäudelayouts und Fahrzeugkapazität.
Inventar und Bewegung. Einer der entscheidenden Aspekte der Lagerverwaltung ist die Optimierung des Warenverkehrs innerhalb der Einrichtung. KI-Algorithmen berücksichtigen Faktoren wie Produktnachfrage, Lagerlayout und Echtzeitdaten zu Lagerbeständen. KI-gesteuerte Tools nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Nachfragemuster vorherzusagen, sodass Lager vorhersehen können, welche Produkte häufiger benötigt werden, und sie für einen schnelleren Zugriff positionieren können. Solche Systeme passen sich kontinuierlich an sich ändernde Bedingungen an und sorgen so dafür, dass die Entscheidungen auch in dynamischen Umgebungen optimal bleiben.
Analyse. Im Bereich Supply Chain Management sind Daten das A und O. KI-gestützte Analysen liefern Lagern wertvolle Einblicke in ihre Abläufe und ermöglichen eine datengesteuerte Entscheidungsfindung. Diese Tools analysieren riesige Datenmengen, die von Sensoren, Radiofrequenz-Identifikationsetiketten und Internet-of-Things-Geräten im Lager generiert werden.
Predictive Analytics kann beispielsweise den Lagerbedarf und potenzielle Engpässe vorhersagen. Deskriptive Analysen bieten einen umfassenden Überblick über historische Daten und helfen Lagerhäusern dabei, Trends und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen. Die Kombination dieser Ansätze erhöht nicht nur die Präzision bei der Bestandsverwaltung, sondern trägt auch zu einer effektiveren Ressourcenzuweisung und -planung bei.
KI-gestützte Systeme können historische Daten analysieren, um Nachfragemuster vorherzusagen, Lagerbestände zu optimieren und die Wahrscheinlichkeit von Fehlbeständen zu verringern. Diese Fortschritte führen auch zu Arbeitsplatzveränderungen, die es den Arbeitnehmern ermöglichen, intellektuell anregendere und strategischere Rollen zu übernehmen, beispielsweise die Überwachung und Optimierung automatisierter Prozesse.
Erfüllung und Verpackung. In den letzten Jahren haben KI und Automatisierung die Art und Weise, wie Aufgaben im Lager ausgeführt werden, revolutioniert. Routinemäßige und arbeitsintensive Tätigkeiten wie Kommissionierung, Verpackung und Bestandsverwaltung werden automatisiert. Systeme, die auf maschinellen Lernalgorithmen basieren, können Artikel effizient organisieren und verpacken und so die für die Erfüllung erforderliche Zeit verkürzen. Diese Systeme berücksichtigen Faktoren wie Paketgröße, Gewicht und Zerbrechlichkeit, um optimale Verpackungskonfigurationen zu gewährleisten, den Platzbedarf zu minimieren und das Risiko von Schäden während des Transports zu verringern.
Cross-Docks. AI algorithms can analyze a myriad of factors, including weather conditions, traffic patterns and delivery times, enabling dynamic adjustments to routing plans. This results in more responsive and adaptable cross-docking operations. AI’s ability to process vast amounts of information ensures that cross-docks can make informed decisions based on the current state of the transportation network.
Manuelle Prozesse und Arbeitsabläufe
Ereignisse scannen. Die manuelle Dateneingabe war lange Zeit ein arbeitsintensiver und fehleranfälliger Aspekt des Supply Chain Managements. Viele Unternehmen verlassen sich auch heute noch auf handschriftliche Zeitstempel, wenn ein Produkt an einem Standort ankommt oder ihn verlässt. Das automatisierte Scannen beschleunigt nicht nur die Dateneingabe, sondern eliminiert auch praktisch Fehler, die mit der manuellen Eingabe verbunden sind. Das Scannen, das in jeder Phase des Transports einer Palette oder eines Pakets verfügbar ist, ermöglicht größere Konsolidierungsmöglichkeiten in der gesamten Kette. Durch die Erfassung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit tragen diese Systeme zu einer genauen Bestandsverfolgung, Auftragsabwicklung und allgemeinen Transparenz der Lieferkette bei. Der Standort wird in Echtzeit über eine benutzerfreundliche Anwendung oder Plattform direkt an den Stakeholder weitergeleitet.
Terminplanung. KI-Algorithmen werden zunehmend eingesetzt, um die Terminplanung zu optimieren und dabei Faktoren wie Lagerkapazität, Hafenüberlastung, Verfügbarkeit von Spediteuren und Lieferfenster zu berücksichtigen. Diese Systeme können Fahrpläne dynamisch an unvorhergesehene Ereignisse wie Wetterstörungen oder Verkehrsverzögerungen anpassen. Durch die Automatisierung der Terminplanung können Unternehmen Wartezeiten minimieren, Transportkosten senken und die Effizienz der gesamten Lieferkette verbessern.
Track-and-Trace-Technologie. KI-gesteuerte Track-and-Trace-Systeme sorgen für eine durchgängige Transparenz bis zum Endverbraucher. Im Falle eines Rückrufs oder eines Qualitätsproblems können Unternehmen die betroffenen Produkte schnell zurückverfolgen und so die Auswirkungen sowohl auf die Verbraucher als auch auf die gesamte Lieferkette minimieren.
Personalisierte Kundenservice
Chatbots und Konversations-KI. Die Kundendienstlandschaft hat durch die Integration von KI-gestützten Chatbots und Konversations-KI einen erheblichen Wandel erfahren. In der Supply-Chain-Branche bieten Chatbots eine skalierbare Lösung für die Bearbeitung von Kundenanfragen und die Bereitstellung von Echtzeit-Updates. Chatbots nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen, um Kundenanfragen zu verstehen und darauf zu reagieren. Ganz gleich, ob Kunden Fragen zum Bestellstatus, zur Sendungsverfolgung oder zu Produktinformationen stellen, Chatbots können sofortige und genaue Antworten liefern. Menschliche Mitarbeiter können sich hingegen auf die Bewältigung komplexer und emotional nuancierter Interaktionen konzentrieren.
Fehlerbehebung. KI erkennt und behebt Probleme in der Lieferkette, bevor sie eskalieren. Prädiktive Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen können potenzielle Störungen wie Transportverzögerungen, Lagerengpässe oder Produktionsengpässe proaktiv erkennen. Durch Echtzeit-Datenanalyse können KI-Systeme die Grundursache von Problemen identifizieren und geeignete Lösungen vorschlagen.
Schadensrecherche. KI-gesteuerte Systeme können Daten aus mehreren Quellen analysieren und mit Querverweisen versehen, um die Gültigkeit von Ansprüchen effizient zu untersuchen. Dazu gehört die Prüfung von Versandaufzeichnungen, Bestandsdaten und Kommunikationsprotokollen, um ein umfassendes und genaues Verständnis der Situation zu erhalten. Durch die Automatisierung des Rechercheprozesses können Unternehmen die Schadensregulierung beschleunigen.
Aufgaben wie Dateneingabe, Bestandsverwaltung, Routing und grundlegende Analysen werden zunehmend automatisiert, sodass menschliche Arbeitskräfte sich auf komplexere und strategischere Aufgaben konzentrieren können. Für Arbeitnehmer im Logistikbereich muss dies jedoch nicht unbedingt negativ sein. Während die Automatisierung bestimmte Arbeitsplätze verdrängen kann, schafft sie gleichzeitig neue Möglichkeiten. Der Aufstieg der KI hat zur Entstehung neuer Rollen wie KI-Systemtrainer, Wartungstechniker für Robotersysteme und Datenanalysten mit Spezialisierung auf die Optimierung der Lieferkette geführt.
Da sich die Branche weiterentwickelt, besteht ein wachsender Bedarf an Personen mit Fachkenntnissen in der Verwaltung und Wartung automatisierter Systeme, was die Bedeutung von Weiterbildungs- und Umschulungsprogrammen unterstreicht. So sehr sich maschinelles Lernen auch weiterhin verbessert und anpasst, wird es immer einen Bedarf an einer menschlichen Note geben, wenn es um Emotionen geht.
Indem Unternehmen diese Technologien weiterhin nutzen, positionieren sie sich nicht nur für die Herausforderungen von heute, sondern auch für den Erfolg in der dynamischen und sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Zukunft. Die ständige Entwicklung und Einführung von KI in der Lieferkette unterstreicht ihre zentrale Rolle bei der Förderung von Innovationen und der Gewährleistung der Widerstandsfähigkeit globaler Liefernetzwerke.
Daniel Sokolovsky ist CEO und Mitbegründer von WARP.
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