Supply Chain Management

1.   Beschreibung

Das Supply Chain Management (SCM) optimiert die Planung, Steuerung und Koordination von Materialflüssen und Informationsströmen entlang der gesamten Lieferkette. 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 effiziente und reibungslose Lieferung von Produkten oder Dienstleistungen vom herstellenden Unternehmen zu der Endkundschaft sicherzustellen.

KI kann im SCM auf verschiedene Weisen eingesetzt werden. Einerseits kann die Prognose der (Markt-)Nachfrage verbessert werden, indem KI historische Verkaufsdaten analysiert und dem Unternehmen dabei hilft, seine Bestände besser zu planen und Bestellvorgänge anzustoßen und zu automatisieren. Andererseits kann KI zur Optimierung von Transportrouten oder für das Management von liefernden Unternehmen eingesetzt werden, um Kosten zu senken, Lieferzeiten zu verkürzen. Ein effektives SCM ermöglicht es, Bestände zu optimieren, Engpässe und Verschwendungen zu minimieren und Kosten zu senken. Gleichzeitig wird die Zufriedenheit der Kundschaft erhöht, indem abgesprochene Lieferzeiten mit höherer Wahrscheinlichkeit eingehalten werden.

2.   Notwendige Daten

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

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

Zum anderen sind Daten notwendig, welche die Bestände und Lieferketten beeinflussen können. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:

  • Externe Einflussfaktoren auf die Lieferkette z. B. Verkehrsdaten, Wetterdaten

3.   Nächste Schritte

Die Unterstützung des Supply Chain Managements 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 Unterstützung des Supply Chain Managements 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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