Engpassanalyse

1.   Beschreibung

Um Engpässe oder Flaschenhälse in der Lieferkette zu identifizieren und zu beheben, ist die Engpassanalyse von großer Bedeutung. Dafür muss eine große Menge an Daten verarbeitet und analysiert werden.

Da dies sehr zeitaufwändig und fehleranfällig ist, kann eine Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt werden. Ziel ist es, eine reibungslose und effiziente Lieferung von Produkten oder Dienstleistungen sicherzustellen sowie die Auslastung der Ressourcen zu optimieren.

KI kann dabei helfen, historische Daten zu analysieren, um Muster und Engpässe zu identifizieren und das Unternehmen darüber zu informieren. Auch Echtzeitdaten über aktuelle externe Einflüsse wie Naturkatastrophen oder politische Unruhen können einbezogen werden und die Engpassanalyse verbessern. Die Engpassanalyse ermöglicht es Unternehmen, rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, sodass Engpässe schnell beseitigt werden können. Dadurch nimmt die Zufriedenheit der Kundschaft zu und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens wird gestärkt.

2.   Notwendige Daten

Je nach Anwendungsfall werden unterschiedliche Daten benötigt. Zum einen sind Daten notwendig, in denen Informationen zu Engpässen vermutet werden. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:

  • Historische Daten über Verkäufe, Bestellungen und Nachfrage der Kundschaft
  • Lieferketten- und Logistikdaten z. B. Lieferzeiten, Transportrouten, Lagerbestände
  • Produktionsdaten z. B. Produktionskapazitäten, Maschinenauslastung
  • Lieferdaten z. B. Lieferzeiten, Qualität der Produkte oder Dienstleistungen, Reklamationsdaten

Zum anderen sind Daten notwendig, welche Engpässe beeinflussen können. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:

  • Externe Einflussfaktoren z. B. Verkehrsdaten, Wetterdaten, Naturkatastrophen, politische Unruhen

3.   Nächste Schritte

Die Engpassanalyse klingt nach einem Anwendungsfall für Ihr Unternehmen? Das könnten die nächsten Schritte sein:

  1. Sprechen Sie mit den Kolleg*innen der Produktion und Logistik und prüfen Sie Ihre vorliegenden Daten. Zur Bewertung Ihrer Daten schauen Sie in unserem KI-Kompetenzbildungsprogramm vorbei. In Modul 2 wird das Thema „Datenmanagement“ behandelt.
  2. Bei der Engpassanalyse ist die Akzeptanz der Mitarbeitenden in der Nutzung von KI besonders wichtig. Zur Schaffung eines guten Verständnisses über KI und die Berücksichtigung von Changemanagement schauen Sie in unserem KI-Kompetenzbildungsprogramm vorbei. In Modul 4 und 5 werden die Themen „Keine Angst vor KI“ und „KI- und Changemanagement“ behandelt.
  3. Strukturieren Sie Ihr KI-Projekt: Welches Problem soll gelöst werden? Setzen Sie klare Ziele. Welche Daten werden benötigt? Wie erfolgt die Anwendung? Dabei kann Sie der KI-Canvas unterstützen.
  4. Integrieren Sie Ihre Geschäftsführung, um das weitere Vorgehen zu besprechen.

Sie benötigen Unterstützung bei den nächsten Schritten? Gehen Sie gerne auf die KI-Dienstleistenden der Region Hannover zu. Gerne unterstützt Sie auch die Region Hannover bei der Gestaltung Ihres Anwendungsfalls.

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