Wie bleiben Lieferketten trotz Unsicherheiten stabil und effizient? Künstliche Intelligenz macht’s möglich: Mit Technologien wie Maschinellem Lernen und Automatisierung lassen sich Prognosen verbessern, Prozesse beschleunigen und Risiken frühzeitig erkennen.
Störungen in globalen Lieferketten, stark schwankende Nachfrage und steigende Rohstoffpreise stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. Um Produktionsprozesse dennoch stabil, effizient und zukunftssicher zu gestalten, rückt der Einsatz von KI in der Lieferkette zunehmend in den Fokus. Technologien wie Maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung oder automatisierte Bilderkennung bieten dabei neue Möglichkeiten, Planung und Steuerung entlang der gesamten Supply Chain zu optimieren – von der Bedarfsprognose bis zur Logistik. KI in der Lieferkette eröffnet neue Perspektiven für eine resiliente, agile und gleichzeitig kosteneffiziente Versorgung. Elisa Industriq, ein Anbieter KI-gestützter Software für die Fertigung, zeigt sechs Ansätze, die dabei unterstützen, die Supply Chain robuster und flexibler zu gestalten.
1. Bedarfsprognosen präzisieren
Eine genaue Produktionsplanung benötigt möglichst exakte Vorhersagen zur Nachfrage. Wie viele Produkte werden wann und wo gefragt sein? KI-Algorithmen liefern die Antwort. Sie analysieren historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Einflussfaktoren. Daraus leiten sie Vorhersagen über zukünftige Bedarfe ab. Dies reduziert Überproduktion, vermeidet Engpässe und verbessert die Planbarkeit.
2. Bestandsverwaltung optimieren
Durch den Einsatz von ML-Modellen können Unternehmen auch den idealen Lagerbestand berechnen: Die Modelle werten Echtzeitdaten zu Inventar, Produktabsatz und Lieferzeiten aus und schaffen die Basis für eine optimale Bevorratungsstrategie. Dadurch werden Überbestände vermieden sowie gleichzeitig die Verfügbarkeit kritischer Materialien und Halbfertigzeuge gewährleistet.
3. Qualität steigern
KI-Technologien, besonders Bildverarbeitungsalgorithmen, automatisieren die Fehlererkennung und verbessern dadurch die Qualitätskontrolle im Wareneingang. Sie identifizieren falsch zusammengebaute Teile, Lötprobleme und Verbindungsfehler. Damit machen sie viele manuelle Prüfungen überflüssig. Gleichzeitig reduzieren sie Ausschuss und steigern die Produktqualität.
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4. Lieferantenbewertungen automatisieren
Wer Leistungsdaten von Lieferanten mit KI analysiert, kann Risiken frühzeitig erkennen: etwa bezüglich Termintreue, Lieferzeiten oder Produktqualität. Zudem liefern diese Algorithmen Vorschläge, wie Hersteller solchen Stolperfallen entgegentreten – beispielsweise indem das System alternative Lieferanten nennt. So lassen sich Engpässe vermeiden und die Resilienz der Lieferkette erhöhen.
5. Lager- und Logistikprozesse automatisieren
Von autonomen Robotern bis hin zu intelligenten Bestellprozessen: In Lagerhäusern und Distributionszentren senken KI-Systeme die Betriebskosten und steigern gleichzeitig die Effizienz. Denn besser genutzte Lagerkapazitäten beschleunigen die Produktion und verkürzen Lieferzeiten – und tragen so zur Stärkung der Kundenbeziehungen bei.
6. Routen in der Logistik schlauer planen
Produkte und Material von A nach B zu transportieren, braucht Zeit und kostet Geld. KI analysiert dagegen in Sekundenschnelle Transportverläufe, erkennt, wann und wo es oft zu Verzögerungen kommt, und schlägt alternative Lieferwege oder Zwischenlager vor. Die Algorithmen optimieren darüber hinaus Transportwege basierend auf Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetterprognosen und Frachtkosten. Dies alles verkürzt Lieferzeiten und minimiert Kosten.
Fazit: Mehr Resilienz und Effizienz durch KI in der Lieferkette
„Der Einsatz von KI in der Lieferkette ist längst kein Zukunftsszenario mehr – er ermöglicht bereits heute erhebliche Effizienzsteigerungen und Wettbewerbsvorteile. Wer diese Technologien erfolgreich implementiert, sichert sich eine robuste und anpassungsfähige Lieferkette für die Zukunft“, sagt Michael Fatum von Elisa Industriq.
Der Autor
Michael Fatum, Managing Director bei Elisa Industriq Deutschland.