Anwendungsfälle

KI in der Lieferkette: Effizient, resilient und nachhaltig

Mögichst störungsfreie Lieferketten sind elementar für eine funktionierende Wirtschaft sowie für jedes einzelne Unternehmen – sie bestimmen, wie effizient, zuverlässig und kosteneffektiv Waren und Dienstleistungen zu den Kunden gelangen. Verzögerungen, Ineffizienzen und mangelnde Transparenz können enorme Kosten verursachen und die Wettbewerbsfähigkeit gefährden. Die beiden wichtigen Handelspartner China und das Vereinigte Königreich zählen für Deutschland zu den Gruppen mit hohem wirtschaftspolitischen Risiko. Die USA, Japan und europäische Partnerländer zeigen hingegen Potenziale für einen weiteren Ausbau innerhalb der deutschen Lieferketten (ifo Forschungsberichte, Nr. 133). Künstliche Intelligenz (KI) kann Sie dabei unterstützen, Chancen und Risiken im Kontext Ihrer Lieferketten zu erkennen:

Typische KI-Anwendungsfälle im Bereich Supply Chain

Dynamische Tourenplanung

Problem: Maximieren Sie die Effizienz Ihrer Tourenplanung.
Lösung: Nutzen Sie überwachtes Lernen, um aus der Erfahrung Ihrer Fahrer sowie historischen und aktuellen Daten optimale Touren in Echtzeit zu planen.
Vorteile: Schnellere Lieferungen, reduzierte Transportkosten und geringerer Ressourcenverbrauch.

Nachfrageprognose

Problem: Ungenaue Prognosen führen zu Überbeständen oder Lieferengpässen.
Lösung: KI erstellt präzise Vorhersagen auf Basis von historischen Daten, saisonalen Trends und externen Faktoren.
Vorteile: Genaue Planung, reduzierte Lagerkosten und weniger Fehlmengen.

Anomalieerkennung in der Lieferkette

Problem: Abweichungen und Störungen werden oft erst spät erkannt, was zu Verzögerungen führt. Lösung: KI überwacht kontinuierlich die Lieferkette, erkennt Abweichungen und schlägt Maßnahmen vor. Vorteile: Schnellere Problemerkennung, weniger Unterbrechungen und stabilere Prozesse.

Optimierung von Lagerbeständen

Problem: Lagerbestände sind häufig entweder zu hoch oder unzureichend.
Lösung: KI analysiert Bestellmuster und Verbrauchsdaten, um optimale Lagerbestände zu berechnen.
Vorteile: Reduzierte Lagerhaltungskosten, optimierte Kapazitätsnutzung und verbesserte Lieferfähigkeit.

Nachhaltigkeitsmanagement

Problem: Lieferkettenprozesse sind oft nicht auf Nachhaltigkeit optimiert, was ökologische und regulatorische Risiken erhöht. Lösung: KI bewertet den CO₂-Fußabdruck der Lieferkette und schlägt nachhaltigere Alternativen vor. Vorteile: Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen, Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und positiver Beitrag zur Unternehmensreputation.

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