Was ist KI?
KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das Systeme beschreibt, die menschliche Intelligenz nachahmen. Dies geschieht durch maschinelles Lernen oder Deep Learning, wodurch das System durch die Analyse großer Datenmengen Zusammenhänge versteht und diese auf Probleme oder Situationen anwendet.
Mithilfe neuronaler Netze kann ein KI-System Daten betrachten und Algorithmen nutzen, um autonom zu reagieren. Das Computersystem passt sich an und handelt basierend auf dem, was es aus den Daten gelernt und abgeleitet hat – ganz ohne explizite Anweisungen.
Auf einer grundlegenden Ebene sind alle Computer künstlich intelligent. Sie agieren auf der einfachsten Stufe der KI: der reaktiven KI. Sie reagieren vorhersehbar auf Eingaben, ohne zu lernen. Ein Beispiel hierfür sind die Empfehlungs-Engines von Amazon oder Netflix. Sie machen personalisierte Vorschläge, was wir kaufen oder ansehen sollten, basierend auf unseren früheren Aktionen. Diese sind immer individuell auf uns zugeschnitten und können daher als intelligent bezeichnet werden, sie führen jedoch keine autonomen Handlungen aus, ohne zuvor entsprechend programmiert worden zu sein.
Eine Stufe weiter auf der KI-Skala liegt die Fähigkeit zu lernen und zu reagieren. Durch Beobachtung und historische Informationen in Verbindung mit vorprogrammierten Anweisungen kann ein System Vorhersagen treffen und darauf basierend handeln. Autonome Fahrzeuge besitzen diese Fähigkeit. Sie kombinieren historische Daten mit Beobachtungen von Kameras und Sensoren, um das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer vorherzusehen und entsprechend zu reagieren.
Selbstfahrende Autos sind ein Beispiel für KI mit begrenztem Gedächtnis. Es gibt unzählige Systeme, die diese Stufe der KI nutzen und menschliche Eigenschaften wie die Fähigkeit zur Informationsanalyse, Schlussfolgerung und Problemlösung einsetzen, wobei sie aus früheren Erfahrungen lernen. Dazu gehören Systeme wie große Sprachmodelle (GPT), Chatbots, sprachgesteuerte Smart-Technologie und Bilderkennungssysteme.
Darüber hinaus existiert KI bisher nur als Konzept. Es besteht weitgehend Einigkeit darüber, dass es noch zwei weitere Stufen der KI gibt. Die erste beschreibt ein System, das über zusätzliche emotionale Intelligenz verfügt und autonom menschliche Bedürfnisse, Überzeugungen und Emotionen erkennen, verstehen und entsprechend reagieren kann.
Die höchste Stufe der KI ist die selbstbewusste KI. Dies wäre ein System, das dem Menschen so ähnlich ist, dass es über ein Selbstbewusstsein verfügt und auf dem gleichen Niveau wie ein Mensch unabhängig handeln kann.
KI in der Lieferkette.
Aktuelle Studien zeigen, dass „KI-gestützte Lieferketten über 67 % effektiver sind, Risiken senken und die Gesamtkosten reduzieren“.
KI lässt sich in Lieferketten nutzen, um Effizienz und Kundenservice zu steigern, Kosten zu sparen und Kunden zufriedenzustellen – während sie gleichzeitig kontinuierlich lernt, Prozesse verfeinert und optimiert.
Nachfrageprognose und Bestandsmanagement.
Eine der vielversprechendsten Anwendungen von KI in der Lieferkette ist die Verbesserung der Nachfrageprognose. Durch die Analyse riesiger Datenmengen können Unternehmen ihre Vorhersagegenauigkeit deutlich steigern – egal ob es sich um interne historische Daten oder externe Informationen und Erfahrungen handelt.
KI nutzt Echtzeit-Datenanalysen und prädiktive Analysen, um fundierte Entscheidungen über Lagerbestände zu treffen. Durch ein optimiertes Bestandsmanagement mittels KI-gestützter Prognosen können Unternehmen Lieferengpässe vermeiden, Nachfragespitzen antizipieren und eine optimale Warenverfügbarkeit sicherstellen.
Stell dir vor, du könntest präzise vorhersagen, welche Produkte deine Kunden nächsten Monat oder sogar nächstes Jahr kaufen werden. Solche Prognosen sparen nicht nur Geld, sondern generieren auch Umsatz. Sie hängen jedoch von einer Vielzahl von Faktoren ab: Markttrends, Demografie, Wetter, wirtschaftliche Lage, Politik, Materialverfügbarkeit und vieles mehr. Nur ein hochentwickeltes KI-Programm kann genügend Daten analysieren und modellieren, um hier exakte Ergebnisse zu liefern.
Mit KI kann ein Distributor vorhersagen, in welcher Reihenfolge Artikel ein- und ausgehen, und diese Informationen für eine optimale Lagerung nutzen. Schnelldreher, die häufig benötigt werden, können beispielsweise näher an den Pack- und Versandbereichen platziert werden, um Laufwege im Lager zu minimieren. Artikel mit geringerem Umschlag finden ihren Platz in weniger zugänglichen Bereichen – etwa in den oberen Regalen oder weiter entfernt vom Versand.
Durch präzisere Vorhersagen schaffen Unternehmen Lagerkapazitäten frei und binden weniger Kapital in Beständen. Der Einsatz von KI-Algorithmen zur Nachfrageprognose kann Unternehmen Millionen einsparen. Dies ist besonders für Branchen mit geringen Margen, wie etwa im FMCG-Bereich, von entscheidender Bedeutung.
Im Lager.
Im Lager können KI-gestützte Systeme mittels Computer Vision Waren prüfen. Diese Systeme erkennen Fertigungs- und Montagefehler genauso gut – oder vielleicht sogar besser – als ein Mensch. Direkt an der Produktionslinie eingesetzt, können sie fehlerhafte Produkte aussortieren, bevor diese überhaupt das Lager erreichen.
Für Unternehmen, die hochwertige Waren herstellen und vertreiben, spart KI bares Geld, indem sie die Anzahl der Rücksendungen aufgrund von Mängeln reduziert. Und für Betriebe, die auf strenge Sicherheitsvorgaben angewiesen sind, kann KI-gestützte Prüfung Unfälle verhindern und den guten Ruf schützen.
Mithilfe intelligenter Sensoren und historischer Daten kann KI zudem vorhersagen, wann Maschinen und Anlagen ausfallen könnten. So planst du Wartungen effizient und beugst Problemen vor. Dies lässt sich auf alle Arten von Lagertechnik anwenden – von Gabelstaplern über Roboterarme und Förderbänder bis hin zu speziellen Materialtransportgeräten.
Auch autonome mobile Roboter (AMRs) werden teilweise durch KI gesteuert. Diese nutzen Sensoren, um Kollisionen mit Regalen, Fahrzeugen oder Mitarbeitern zu vermeiden, und berechnen anhand von Daten die kürzesten oder schnellsten Wege durch die Anlage.
Logistik und Transport.
KI bietet ein enormes Potenzial, um Logistik und Zustellung auf der letzten Meile zu revolutionieren.
Mit KI optimierst du die Auslastung, indem du Daten nutzt, die Bestellmengen und Volumina vorhersagen. Das reduziert die Anzahl der Fahrten und spart Fahrzeuge sowie Personal. Weitere Kosteneinsparungen durch KI ergeben sich aus der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance), die sicherstellt, dass deine Fahrzeuge jederzeit einsatzbereit sind und rechtzeitig gewartet werden.
Die Routenplanung profitiert bereits massiv von KI. Komplexe Algorithmen berechnen die effizientesten Wege, indem sie Verkehrsmuster, Baustellen, Wetterbedingungen und Lieferpunkte analysieren. Sie können sogar vorhersagen, wie sich der Verkehr je nach Wochentag oder Uhrzeit verändert.
Für die Zustellung auf der letzten Meile setzen immer mehr Unternehmen auf Drohnen, autonome Lkw und autonome Lieferfahrzeuge. Diese Technologien erhöhen die Sicherheit, senken Transportkosten und beschleunigen die Auslieferung.
Kundenservice in der Lieferkette.
KI wird im Kundenservice der Lieferkette eingesetzt, um die Kommunikation zu erleichtern und zu verbessern. Mithilfe von Large Language Models (LLMs) – der Technologie hinter Systemen wie ChatGPT – können Chatbots in natürlicher Sprache kommunizieren, Schlussfolgerungen ziehen, Fragen beantworten und Kundenprobleme lösen.
Neben den Vorteilen für den Kundenservice können LLMs mit der riesigen Menge an internen Unternehmensdaten trainiert werden, wie etwa E-Mails, Besprechungsprotokollen und anderen Dokumenten. Das Ziel dabei ist es, interne Anfragen zu beantworten oder Wissenslücken im Unternehmen zu schließen.
So könnte eine KI-gestützte Lösung beispielsweise aufzeigen, welche Kunden wahrscheinlich verspätet zahlen, erklären, warum ein bestimmter Lieferant nur mittwochs liefert, oder Details dazu liefern, wie ein spezielles Problem in der Vergangenheit gelöst wurde.
Hürden bei der Einführung von KI in der Lieferkette.
Obwohl die Zukunft für KI in der Lieferkette vielversprechend aussieht, ist es wichtig, sich der bestehenden Hürden und Einschränkungen bewusst zu sein.
Der Aufbau und die Integration von KI-Software können für Unternehmen kostspielig und zeitaufwendig sein. Es erfordert nicht nur Fachkenntnisse, die vielen Unternehmen fehlen, sondern bringt auch eine steile Lernkurve mit sich, da diese Systeme hochkomplex sind.
Es ist schwierig, Fachkräfte mit dem richtigen Datenhintergrund und den technischen Fähigkeiten zu finden, um KI zu entwickeln, zu implementieren und ihre dynamischen Funktionen zu verwalten. Zudem sind die Kosten für die Rekrutierung und Einstellung von zusätzlichem Personal für viele Unternehmen prohibitiv.
Über die anfängliche Implementierung hinaus muss ein Unternehmen auch prüfen, ob die gewählten Technologien regelmäßige Updates erfordern und wie gut das Unternehmen in der Lage ist, die notwendigen kontinuierlichen Dateninputs zu liefern.
Die Kraft der KI im Supply Chain Management nutzen.
Mit Blick auf die Zukunft wird deutlich, dass KI eine immer wichtigere Rolle bei der Transformation des Supply Chain Managements spielen wird.
Dank der Fähigkeit, Aufgaben zu automatisieren, Fehler zu reduzieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, hat KI das Potenzial, die Arbeitsweise von Supply-Chain-Unternehmen grundlegend zu verändern. Die Vorteile bei der Optimierung von Nachfrageprognosen, der Verbesserung von Lagerabläufen, der Effizienzsteigerung bei der Zustellung auf der letzten Meile und einem besseren Kundenservice machen diese Entwicklung zu einer spannenden Reise.
Durch den Einsatz von KI können Unternehmen von einer reaktiven zu einer proaktiven Arbeitsweise übergehen und eine Zukunft gestalten, in der das Supply Chain Management für mehr Effizienz und Wirtschaftlichkeit sorgt.
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