6 innovative Anwendungen von KI im Supply Chain Management

Heutzutage scheint künstliche Intelligenz (KI) alles in unserem Leben zu steuern, von der Art und Weise, wie wir mit Chatbots einkaufen, die unsere Gedanken zu lesen scheinen, bis hin zu unserem Pendelverkehr, bei dem autonome Autos selbst fahren.

Es ist kein Wunder, dass Unternehmen aller Art auf der ganzen Welt KI schnell in ihre Betriebssysteme integrieren. A aktuelle Umfrage von McKinsey & Company stellte eine beeindruckende KI-Einführungsrate vor, die heute 2.5-mal höher ist als im Jahr 2017.

Die Fähigkeit von KI, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und große Datenmengen schnell zu analysieren, ermöglicht es Unternehmen, ihre Prozesse zu rationalisieren und sie produktiver und effizienter zu machen. Aus diesen Gründen ist der Einsatz von KI in Lieferkettenabläufen kein optionales Extra mehr – sie ist der Motor, der Leistung und Kraftstoffeffizienz vorantreibt. 

Mit KI-Algorithmen können Unternehmen Verzögerungen vorhersagen, potenzielle Störungen in ihren Lieferketten erkennen und sogar den Lagerbetrieb optimieren, vom Sortieren und Verpacken von Waren bis hin zur Verwaltung der Lagerbestände.

Hört sich interessant an? Lesen Sie weiter, während wir erklären, worum es bei KI geht und wie sie Lieferketten auf sechs innovative Arten revolutionieren kann!

Inhaltsverzeichnis
Das ABC der KI: Eine Aufschlüsselung ihrer Grundlagen und ihres aktuellen Stands
Wie wird KI in Lieferketten eingesetzt?
Auf dem Weg zu einer KI-optimierten Lieferkette: letzte Gedanken

Das ABC der KI: Eine Aufschlüsselung ihrer Grundlagen und ihres aktuellen Stands

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der Informatik, der darauf abzielt, Maschinen und Software zu entwickeln, die menschliche Intelligenz nachahmen können. Klingt das zu komplex oder technisch? Das muss nicht sein – lassen Sie uns gemeinsam erkunden, was KI wirklich ist, bevor wir uns mit ihren Einsatzmöglichkeiten im Supply Chain Management befassen.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist so, als würde man einem Computer ein Gehirn geben, das ähnlich wie Menschen denken, lernen und Probleme lösen kann. Es ist kein Gehirn, das aus Zellen und Neuronen besteht, sondern eines, das aus Programmiercode besteht, der Daten und Erfahrungen nutzt, um bei Aufgaben besser zu werden. 

Diese Aufgaben können vom Verstehen gesprochener Wörter (wie es Siri oder Alexa tun) über das Erkennen von Bildern (wie Facebook, das Ihre Freunde auf Fotos identifiziert), dem Empfehlen, welches Video Sie als nächstes ansehen sollten (wie es Netflix tut) bis hin zum Autofahren reichen. KI kann je nachdem, was sie mit den erhaltenen Informationen macht, in zwei große Typen unterteilt werden:

• Diskriminierende KI: Bei dieser Teilmenge der KI dreht sich alles um die Identifizierung. Wenn Sie ihm beispielsweise eine Reihe von Fotos zeigen, kann er herausfinden, auf welchen Bildern Katzen zu sehen sind und auf welchen nicht. Es ist wie ein Detektiv, der sich Hinweise (Daten) ansieht, um „whodunit“ (Dinge zu identifizieren) herauszufinden.
• Generative KI: Anstatt nur Dinge zu identifizieren, kann generative KI tatsächlich neue Dinge erschaffen. Es weiß nicht nur, wie eine Katze aussieht; Es kann sich eine Katze vorstellen, die gar nicht existiert, und dann von Grund auf ein Foto oder eine Geschichte darüber erstellen.

Was sind die aktuellen KI-Technologien?

Aktuelle generative KI-Tools sind zunehmend in der Lage, verschiedene Aufgaben und Rollen zu erfüllen, von Büroaufgaben und der Erstellung von Inhalten bis hin zu Design und Fertigung. Wir können die aktuellen KI-Technologien in zwei Kategorien einteilen: jene, die sich auf Text und Ton beziehen, und solche, die sich auf Bild und Video beziehen.

Text- und Sprachgenerierung

Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir Text und Ton erstellen, und macht es einfacher, alles von schriftlichen Inhalten bis hin zu Musik zu produzieren. Konversationstools wie ChatGPT und Gemini werden auf umfangreiche Inhalte aus dem Internet geschult. Sie können Gespräche führen, E-Mails verfassen, Aufsätze schreiben, Fragen beantworten und sogar von Grund auf schriftliche Inhalte erstellen.

Auch in Sachen Stimme und Klang sind die Fortschritte beeindruckend. Zum Beispiel Tools wie Das MuseNet von OpenAI und Musikbox können Musikkompositionen in verschiedenen Genres erstellen oder ihnen Texte und einen Musikstil vorgeben und daraus ein Originalstück generieren.

Bild- und Videogenerierung

Die Verarbeitung natürlicher Sprache durch KI verändert auch die Welt der Bilder und Videos. Stellen Sie sich vor, Sie geben eine einfache Beschreibung einer Szene ein und erhalten ein detailliertes Originalbild, das zu Ihren Worten passt. Genau das mögen Tools DALL-E Tun. Sie können DALL-E sagen: „Zeichnen Sie mir einen rosa Elefanten, der in den Himmel fliegt“, und voilà, Sie erhalten genau dieses Bild.

Bei Videos sind die Fortschritte sogar noch spannender. OpenAI wurde kürzlich eingeführt Sora, ein Text-zu-Video-KI-Tool, das Videos erstellen kann, die reichhaltig, detailliert und realistisch sind. Jemand kann Sora also sagen, er solle ein Video über einen Drachen und einen Ritter machen, die tanzen, und Sora kann dieses Video erstellen, sodass es wie eine echte kleine Filmszene aussieht.

Wie wird KI in Lieferketten eingesetzt?

Nachdem wir nun wissen, worum es bei künstlicher Intelligenz geht, einschließlich ihrer neuesten Durchbrüche, fragen Sie sich vielleicht, welche Rolle die KI genau dabei spielt Leitung der Lieferkette Ist. Lesen Sie weiter, während wir sechs praktische Anwendungen von KI in globalen Lieferketten untersuchen.

1. Nachfrageprognose

Wenn es etwas Mächtiges an der KI gibt, dann ist sie sicherlich in der Lage, Big Data – riesige Informationsmengen, die unser menschlicher Verstand nicht verarbeiten kann – in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren. Zunächst untersucht die KI diese großen Datensätze, die das Volumen früherer Einkäufe, die vorherrschenden Wetterbedingungen, aktuelle Social-Media-Trends und alle wichtigen bevorstehenden Ereignisse umfassen könnten, die die Kaufpräferenzen der Verbraucher verändern könnten.

Dann, durch den Einsatz einer Technik namens Maschinelles LernenAus all diesen Daten lernt die KI, um vorherzusagen, welche Menge für ein bestimmtes Produkt benötigt wird und wann Kunden es wahrscheinlich kaufen möchten. Von Vorhersage der Kundennachfrage Genauer gesagt können Unternehmen ihre Lagerbestände besser an die erwartete Nachfrage anpassen, wodurch die Lagerkosten gesenkt und das Risiko nicht verkaufter Bestände minimiert werden.

Amazon ist ein Paradebeispiel für ein Unternehmen, das KI-Algorithmen einsetzt Revolutionieren Sie die Nachfrageprognose. Durch den Einsatz von Amazon Forecast, einem auf maschinellem Lernen basierenden Dienst, kann Amazon in nur wenigen Sekunden die zukünftige Nachfrage nach Millionen von Produkten weltweit vorhersagen. 

Die virtuellen Regale von Amazon sind gerade mit ausreichend Artikeln gefüllt, da die KI vorhersagt, wie viele Artikel verkauft werden. Und da sie eine bessere Vorstellung davon haben, was wo benötigt wird, kann Amazon Artikel näher an den Wohnort des Kunden bringen, bevor dieser überhaupt auf „Kaufe. "

2. Lageroptimierung

Lagerung ist ein wesentlicher Bestandteil des Lieferkettenmanagements und dient als Rückgrat, das es Unternehmen ermöglicht, ihre Produkte sicher zu lagern, zu organisieren und für den Versand an Kunden jederzeit verfügbar zu halten. Die Lagerhaltung ist jedoch voller logistischer Herausforderungen, wie z. B. der Vorhersage der richtigen Menge an Lagerbeständen, der optimalen Organisation von Artikeln für einen schnellen Zugriff und sogar der physischen Aufgabe, Waren im Lager zu bewegen.

KI-Algorithmen können historische Daten zu Produktbewegungen und Nachfragemustern analysieren, um optimale Lagerlayouts zu entwerfen oder vorzuschlagen. Dazu gehört die Ermittlung der besten Standorte für Waren anhand ihrer Größe, ihres Gewichts und der Zugriffshäufigkeit, um so eine logische Platzierung sicherzustellen, die die Raumnutzung maximiert und die Kommissionierzeiten minimiert. 

Zum Beispiel Ocado, ein Pionier der Lebensmitteltechnologie, nutzt KI, um seine Lagerabläufe zu automatisieren. Während bei herkömmlichen Lagerkonstruktionen den Gängen erhebliche Stellflächen für die Kommissionierung von Artikeln durch menschliche Arbeitskräfte zur Verfügung stehen, sind die Lager von Ocado hochgradig automatisiert, wobei jeder Quadratmeter für die Produktlagerung vorgesehen ist und autonome mobile Roboter (AMRs) die Artikel nach Bedarf entnehmen und transportieren.

Diese Roboter bewegen sich auf einem dreidimensionalen Lagergitter, auch „Hive“ genannt, und nutzen so den gesamten potenziellen Lagerraum optimal aus. Das Design des Gitters ermöglicht es Robotern, von oben auf jedes gelagerte Produkt zuzugreifen, was eine deutliche Abkehr von der herkömmlichen Lagerhaltung darstellt. Dieses Design hilft Ocado, mehr Waren auf begrenztem Raum zu lagern und Bestellungen schnell zu erfüllen, da Roboter schnell zu jedem Ort im Raster reisen können.

3. Logistik und Routenplanung

Zeit ist in der Logistik von entscheidender Bedeutung. Die Fähigkeit der KI, historische Verkehrsmuster, aktuelle Straßenbedingungen, Wettervorhersagen und mehr zu analysieren, ermöglicht es ihr, die effizientesten Transportrouten vorherzusagen und zu bestimmen. Weniger Zeit auf der Straße und direktere Routen führen dazu, dass Fahrzeuge weniger Kraftstoff verbrauchen, was nicht nur die Kosten senkt, sondern auch die Umweltauswirkungen des Transports verringert.

Einer der Hauptvorteile von KI bei der Transportplanung ist ihre Fähigkeit, sich sofort an auftretende Änderungen anzupassen. Sollte es aufgrund von Staus oder Straßensperrungen zu Verzögerungen kommen, ist die KI in der Lage, Sendungen in Echtzeit umzuleiten und notwendige Anpassungen an Zeitplänen und Routen vorzunehmen. Dies ist besonders nützlich bei der Koordinierung zwischen verschiedenen Transportmitteln wie Lastkraftwagen, Schiffen und Zügen, wie sie in verwendet werden intermodaler Versand or Umladen.

Beispielsweise nutzt United Parcel Service (UPS), einer der größten Paketzusteller weltweit, die On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION), ein KI-basiertes System, zur dynamischen Optimierung von Lieferrouten. ORION berechnet die einzelnen Paketzustellrouten im Laufe des Tages neu, wenn sich Verkehrsbedingungen, Abholverpflichtungen und Lieferaufträge ändern. 

Durch die dynamische Routenoptimierung spart ORION deutlich Zeit und reduziert den Kraftstoffverbrauch. Berichten zufolge gelingt es dem System, täglich 2 bis 4 Meilen pro Fahrer einzusparen, sodass mehr Lieferungen in kürzerer Zeit durchgeführt werden können.

4. Lieferantenbewertung und -auswahl

Im Supply Chain Management bedeutet ein guter Lieferant Qualitätsprodukte, reduzierte Kosten, pünktliche Lieferungen und letztendlich zufriedene Kunden. Allerdings Durchführung Lieferantenbewertungen Dabei werden Hunderte potenzieller Anbieter überprüft, um diejenigen zu identifizieren, die vorgegebene Kriterien (z. B. Kosten, Qualität, Lieferzeiten) erfüllen. Dies stellt einen erheblichen und fehleranfälligen manuellen Arbeitsaufwand dar.

Glücklicherweise können KI-Algorithmen Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und analysieren, darunter Lieferanten-Websites, Leistungsaufzeichnungen, Branchenberichte und Online-Handelsforen, und so einen fundierteren Auswahlprozess ermöglichen. Nach der Verarbeitung aller Daten kann die KI dann automatisch detaillierte dynamische Profile für jeden Lieferanten erstellen und aktualisieren und dabei folgende Faktoren einbeziehen:

• Qualitätsleistung: Historische Qualitätskennzahlen, Rücklaufquoten, Einhaltung von Qualitätsstandards (ISO-Zertifizierungen) usw.
• Finanzielle Stabilität: Kredit-Scores, Rentabilitätstrends, Analyse von Finanzkennzahlen usw.
• Lieferleistung: Pünktliche Lieferraten, Durchlaufzeiten, Zuverlässigkeit bei der Einhaltung von Lieferplänen usw.
• Kosteneffektivität: Preisliche Wettbewerbsfähigkeit, Kostenstrukturanalyse, Gesamtbetriebskosten usw.
• Technologische Leistungsfähigkeit: Einführung fortschrittlicher Fertigungstechnologien, geistiges Eigentum usw.
• Risikomanagement: Exposition gegenüber geopolitische Risiken, Belastbarkeit der Lieferkette, Vorgeschichte von Bearbeitungsstörungen usw.
• Geografische Überlegungen: Nähe zu wichtigen Märkten oder Produktionsstandorten, Auswirkungen von Logistik- und Transportkosten usw.

Nach der Auswahl kann die KI weiterhin die Leistung der Lieferanten überwachen. Beispielsweise könnte eine Stimmungsanalyse eingesetzt werden, um die finanzielle Lage der Lieferanten zu beurteilen oder frühe Anzeichen von Instabilitäten oder Störungen zu erkennen.

Zum Beispiel die von IBM Emptoris Lieferantenlebenszyklusmanagement Die Anwendung verfügt über ein Leistungsbewertungsmodul, mit dem funktionsübergreifende Lieferantenbewertungen erstellt, verwaltet und ausgewertet werden können. 

Dieser Leistungsbewertungsprozess bewertet die Leistung eines Lieferanten über einen bestimmten Zeitraum und berücksichtigt dabei sowohl quantitative (harte Fakten) als auch qualitative (z. B. Innovation) Maßnahmen. Neben der Leistungsbewertung bietet IBM Lieferantenrisiko Das Modul hilft bei der frühzeitigen Risikoerkennung, indem es Risikoberechnungen in Echtzeit durchführt und entsprechende Warnungen auslöst.

5. Verpackungsoptimierung

Verpackungen sind ein leistungsstarkes Instrument für Branding und Marketing. Noch wichtiger ist jedoch, dass es sich direkt auf die Effizienz und Kosteneffizienz des Produktvertriebs auswirkt. Optimierte Verpackung reduziert nicht nur die Materialkosten, sondern senkt auch die Versandkosten aufgrund optimierter Gewichts- und Raumausnutzung.

Durch die Analyse von Faktoren wie Produktform, Zerbrechlichkeit, Gewicht und den Eigenschaften verschiedener Materialien kann KI Designs identifizieren, die eine minimale Materialmenge verwenden und dennoch die Produktsicherheit während des Transports gewährleisten. Darüber hinaus können KI-gestützte Tools Verpackungsgrößen und -formen simulieren und optimieren, um mehr Produkte in jede Sendung zu passen und so die Anzahl der erforderlichen Fahrten zu reduzieren.

Ein großartiges Beispiel aus der Praxis ist, wie Paket Größe, ein führender Anbieter von On-Demand-Verpackungslösungen, verlässt sich auf ein KI-gestütztes System, um die Abmessungen jedes zu verpackenden Artikels zu analysieren und für jede Bestellung maßgeschneiderte Verpackungen zu erstellen. Die KI berücksichtigt mehrere Faktoren, darunter:

• Die Abmessungen des/der Artikel(s)
• Erforderlicher Schutzraum oder Polsterung
• Die beste Ausrichtung des Artikels innerhalb der Box
• Materialbeschränkungen und Effizienz

Das Ergebnis ist eine optimale Verpackungsgröße, die ein Höchstmaß an Schutz gewährleistet, den Einsatz von Verpackungsmaterial minimiert und den Platzbedarf jedes Pakets während des Transports reduziert. 

Darüber hinaus ist Packsize's Verpackung nach Bedarf Maschinen wie das Box On Demand-System verwenden die von der KI empfohlenen Designspezifikationen, um die Wellpappe automatisch zu einer Schachtel in benutzerdefinierter Größe zu schneiden, zu falten und zu kleben. Die Maschine übersetzt das Design der KI in eine physische Verpackung, die perfekt auf das Produkt abgestimmt ist.

6. Intelligente globale Beschaffung

Global Sourcing auf B2B-Online-Plattformen wie Alibaba.com wird zunehmend zu einem strategischen Element des Supply Chain Managements. Global Sourcing bietet jedoch eine Reihe von Herausforderungen mögliche Fehler und Herausforderungen, insbesondere für Geschäftseinsteiger.

Beispielsweise kann es für Käufer schwierig sein, unter den Millionen verfügbaren Produkten das richtige zu finden. Darüber hinaus führt die Zusammenarbeit mit Lieferanten aus verschiedenen Ländern aufgrund von Sprachbarrieren zu potenziellen Missverständnissen.

Mit KI können Einkäufer einen optimierten Beschaffungsprozess erleben. KI-Algorithmen können Markttrends erkennen und verfolgen, die besten Zeitpunkte für die Beschaffung bestimmter Produktkategorien vorschlagen und sogar Routineaufgaben in der Beschaffung automatisieren, wie etwa die Erstellung von Bestellungen, die Bearbeitung von Rechnungen und die Nachverfolgung von Zahlungen.

Ein großartiges Beispiel aus der Praxis ist, wie Alibaba.com KI durch das Smart Assistant-Tool nutzt, um Käufern rund um die Uhr Kundenservice zu bieten und ihnen bei der Kaufabwicklung zu helfen Beschaffungsprozess so effizient wie möglich. 

Smart Assistant ist ein KI-gestützter, intuitiver persönlicher Leitfaden für die Beschaffung, der Unternehmen dabei hilft, neue Möglichkeiten zu entdecken, über Trends auf dem Laufenden zu bleiben, Bestellungen nahtlos zu verfolgen und vieles mehr – und das alles über einen einzigen, effizienten Touchpoint. Zu den vielen unterstützenden Funktionen gehören drei Schlüsselfunktionen, die Global Sourcing intelligent machen:

• Verbesserte Bildsuche
• Intelligente Angebotsanfrage (RFQ)
• Sofortige Hilfe

Die ersten beiden Funktionen wurden im September 2023 eingeführt und unterstützen seitdem Unternehmen bei der effizienten und genauen Beschaffung von Produkten. Der Verbesserte Bildsuche Mit dieser Funktion können Benutzer mithilfe von Bildern nach Produkten suchen, anstatt textbasierte Abfragen durchzuführen. Käufer können ein Bild des Artikels hochladen, den sie kaufen möchten. Anschließend interpretiert die KI des Smart Assistant den Bildinhalt genau, um optisch ähnliche Produkte zu finden. 

Umgekehrt nutzt Smart RFQ KI, um den Prozess zu automatisieren, sodass Käufer schneller generieren können Anfragen. Laut Alibaba.com erlebten Käufer, die das Smart RFQ-Tool nutzten, eine 29% Zunahme bei Angeboten von Lieferanten, während Lieferanten im Vergleich zum herkömmlichen manuellen RFQ-Prozess einen Anstieg der Käuferreaktionen auf Angebote um 21 % verzeichneten.

Die Einführung der dritten Funktion, Instant Help, ist für 2024 geplant. Diese Funktion nutzt einen KI-Chatbot, der nicht nur auf grundlegende Anfragen reagiert, sondern auch Echtzeit-Brancheneinblicke, wichtige Branchenkenntnisse und Produktdetails bietet. Darüber hinaus gibt es praktische Tipps, die die Kommunikation zwischen Einkäufern und Lieferanten verbessern sollen.

Auf dem Weg zu einer KI-optimierten Lieferkette: letzte Gedanken

Wenn wir aus all den Anwendungen und Beispielen etwas mitnehmen können, dann ist es, dass KI die gesamten Abläufe in der Lieferkette rationalisieren kann, von der Ermittlung der Nachfrage nach Produkten bis hin zu Logistik und Vertrieb. Unternehmen sollten jedoch einige Herausforderungen im Zusammenhang mit KI im Auge behalten, die ihren Einsatz in Lieferketten behindern könnten, wie zum Beispiel:

• Cybersicherheitsrisiken: Beispielsweise können Hacker KI nutzen, um Schifffahrtsrouten oder -pläne vorherzusagen und auszunutzen.
• Ethische und Datenschutzbedenken: Zum Beispiel KI-Überwachungstechnologien, die die Produktivität von Arbeitnehmern ohne Zustimmung überwachen.
• Hohe Implementierungskosten: Beispielsweise waren Upgrades der vorhandenen Infrastruktur erforderlich, um die KI-Integration zu unterstützen.
• Integration mit bestehenden Systemen: Zum Beispiel KI-Analysetools, die nicht mit älterer ERP-Software kompatibel sind.

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