Künstliche Intelligenz verspricht Verbesserungen in der Lieferkette

Die globale Lieferkette für Elektronik zeichnet sich zunehmend durch ihre Unvorhersehbarkeit aus. Erschütterungen im System werden immer häufiger und schwerwiegender, und die Unternehmen konzentrieren sich darauf, ihr Risiko zu verringern, indem sie die Widerstandsfähigkeit ihrer Lieferkette erhöhen. Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) können dabei eine wichtige Rolle spielen.

Sicherheit in der Lieferkette

Viele Bedrohungen können zu Unterbrechungen der Lieferkette führen (Abbildung 1). Während einige davon vorhersehbar sind, sind andere weitaus schwieriger zu prognostizieren, und alle können zu erheblichen Kosten führen, die von Millionen bis zu Milliarden von Dollar reichen. Diese Bedrohungen reichen von vom Menschen verursachten Herausforderungen wie sich ändernden Vorschriften, militärischen Konflikten oder Cyberangriffen bis hin zu natürlichen Ereignissen wie Pandemien und Erdbeben.

Abbildung 1: Die Faktoren, die die Lieferkette stören können, sind zahlreich, vielfältig und unvermeidlich. (Bildquelle: McKinsey & Company)

Unternehmen müssen sich nicht fragen, ob es zu einer Unterbrechung kommen wird, sondern welche Art von Unterbrechung am wahrscheinlichsten ist. Es ist auch wichtig zu wissen, wie lange eine mögliche Störung die Lieferkette beeinträchtigen kann.

Diese Tatsachen haben die Industrie gezwungen, in Technologien zu investieren, die die Transparenz und Widerstandsfähigkeit in der Lieferkette so weit wie möglich erhöhen. Wenn es zu einer Krise in der Lieferkette kommt, werden die Unternehmen gewinnen, die am schnellsten alternative Bezugsquellen finden können.

KI als nützlicher Helfer

Anwendungen und Dienste für die Lieferkette, die KI nutzen, haben das Potenzial, dabei zu helfen. Die Liste der Anwendungsfälle innerhalb der Lieferkette ist lang und umfasst:¹

• Produktionsplanung: KI kann Produktionspläne optimieren, um die Lieferung zu verbessern, Produkte im gesamten Portfolio zu priorisieren, Produktions- und Vertriebskosten zu senken und die Kosten für Änderungen in letzter Minute zu reduzieren.
• Vorausschauende Prognosen: KI kann uns helfen, den Beschaffungsbedarf im Laufe der Zeit besser zu verstehen, indem historische Daten, Kundenverhalten, Markttrends und verschiedene externe Faktoren berücksichtigt werden.
• Planung und Verwaltung der Bestände: Herkömmlichen Materialbedarfsplanungssystemen (MRP) mangelt es an Reaktionsfähigkeit. Durch die Modellierung realer Angebots- und Nachfrageunsicherheiten lässt sich die Notwendigkeit, hohe Lagerbestände als Puffer für Unvorhergesehenes zu halten, verringern.
• Beschaffung: KI kann eine einheitliche Lieferantenansicht schaffen, die Unternehmen dabei hilft, Preisänderungen, Veränderungen im Risikoprofil von Lieferanten und Kosteneinsparungsmöglichkeiten zu erkennen.
• Entwurf von Liefernetzwerken: Modellierungsfunktionen ermöglichen es Unternehmen, bestehende Liefernetzwerke regelmäßig zu überprüfen, was sich in Agilität, Kostenvorteilen, Risikominderung und Kundenorientierung niederschlägt.
• Logistik-Management: KI kann Unternehmen dabei helfen, aufkommende Transport- und Logistikprobleme zu erkennen, so dass sie umgehend und proaktiv reagieren können.

KI hat eine gute Geschichte zu erzählen, wenn es darum geht, Störungen proaktiv zu erkennen und auf sie zu reagieren.² So kann KI beispielsweise Websites im Internet nach Daten über potenzielle neue Lieferanten durchsuchen. Überlegen Sie, was Sie ausgraben können: Berichte über die Finanzen von Lieferanten, Kundenbewertungen, Nachhaltigkeits-Scorecards, Diversitätsbewertungen, Informationen über geistiges Eigentum wie Patente und Designauszeichnungen sowie Dokumente der US-Zollbehörden. Soziale Medien und Newsfeeds können Geschäftsinformationen liefern, z. B. über personelle Veränderungen und organisatorische Umstrukturierungen.

KI hat auch das Potenzial, Herstellern dabei zu helfen, das Management bestehender Lieferanten zu optimieren. Einige KI-Tools können beispielsweise durch Einsichtnahme in die im Unternehmen gespeicherten Lieferanteninformationen Lieferoptionen für den künftigen Bedarf innerhalb der aktuellen Liste der Geschäftspartner ermitteln. Diese Tools verwenden frühere Bestellungen, Rechnungen, Angebote und andere historische Beschaffungsdaten, um potenzielle Beschaffungsübereinstimmungen innerhalb der bestehenden Liste von Partnern zu ermitteln. Dies kann die zeit- und kostenaufwändige Einarbeitung neuer Lieferanten reduzieren.

Messbarer Wert

Unternehmensleiter sind optimistisch, was die potenziellen Auswirkungen der KI angeht. Laut einer kürzlich durchgeführten Umfrage geben sieben von zehn CEOs an, dass KI für ihr Unternehmen eine hohe Investitionsrendite bringt.³ Die beiden Bereiche, in denen KI am häufigsten eingesetzt wird, sind die Lieferkette (76 %) und die Beschaffung (71 %). Weitere Geschäftsfelder sind die Qualitätskontrolle (47 %) und die Automatisierung (37 %).

Marktforscher bestätigen die rosigen Prognosen für KI in der Lieferkette. Nach Angaben von Stratview Research (Abbildung 2) soll der Markt von 3,15 Milliarden USD im Jahr 2022 auf 30,75 Milliarden USD im Jahr 2029 wachsen.⁴ Dies entspricht einer jährlichen Wachstumsrate von 38,5 %.

Abbildung 2: Der Markt für KI in der Lieferkette wird voraussichtlich von 3,15 Milliarden USD im Jahr 2022 auf 30,75 Milliarden USD im Jahr 2029 wachsen. (Bildquelle: Stratview Research)

Das zunehmende Datenvolumen und die stärkere Fokussierung auf die Notwendigkeit von Transparenz in der Lieferkette in Verbindung mit der zunehmenden Einführung von KI treiben das Wachstum des Marktes voran. Ein Stolperstein könnte der Mangel an KI-Fachwissen in der Belegschaft sein.

KI ist zumindest eine Antwort auf die zunehmende Komplexität der globalen Elektronik-Lieferkette sowie auf die Forderung nach mehr Transparenz und Reaktionsfähigkeit im System. KI verspricht auch messbare Einsparungen an Zeit und Geld. Es ist nicht verwunderlich, dass die Unternehmensleitung die Zukunft der KI optimistisch sieht.

Referenzen

1: https://www.ascm.org/ascm-insights/5-ways-ai-is-becoming-essential-to-supply-chain

2: https://hbr.org/2023/11/how-global-companies-use-ai-to-prevent-supply-chain-disruptions

3: https://www.xometry.com/resources/blog/manufacturing-resilience-q4-ceo/

4: https://www.stratviewresearch.com/3283/artificial-intelligence-in-supply-chain-market.html#market-dynamics