Resiliente Supply Chains in schwierigen Zeiten KI in der Cloud – Der Booster für Lieferketten

Ein Gastbeitrag von Gabriel Werner*

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Wie wichtig eine funktionierende Supply-Chain ist, zeigt die weltwirtschaftliche Gesamtlage in der Pandemie. Globale Lieferketten sind nicht mehr so verlässlich wie noch vor zwei Jahren. Sie benötigen ein aktives Management und maximale Transparenz von der Produktion, der Transportlogistik bis hin zu dynamischen Vertriebskanälen.

Die Künstliche Intelligenz macht den entscheidenden Unterschied, wenn es um die rechtzeitige Reaktion auf Probleme in der Lieferkette geht.
Die Künstliche Intelligenz macht den entscheidenden Unterschied, wenn es um die rechtzeitige Reaktion auf Probleme in der Lieferkette geht.
(Bild: metamorworks - stock.adobe.com )

Moderne Supply-Chain-Netzwerke sind komplexe Gebilde, die aus einer Vielzahl global verteilter Partner, Produzenten und nachgelagerter Lieferketten bestehen. Das Management der Lieferprozesse ist anspruchsvoll und permanent dynamischen Veränderungen unterworfen. Dies lässt sich am besten mit einer modularen Cloud-Architektur erfolgreich umsetzen, die mit den Anforderungen skaliert und sich jederzeit um neue Funktionalitäten erweitern lässt.

Dies ist auch der größte Unterschied zu „alten“ Anwendungen, die noch aus der On-Premises-Welt stammen und für die Cloud angepasst wurden und sogenannten „Cloud-nativen Applikationen“, die von Grund für die Cloud entwickelt wurden. Letzte sind darauf ausgerichtet, andere Cloud-Anwendungen über APIs (Anwendungsschnittstellen) anzubinden und den Funktionsumfang über Micro-Services erweitern zu können, wenn neuen Anforderungen dies nötig machen. Die Einbindung dieser Services können Anwender einfach per Klick aus einem Katalog vornehmen. Unternehmen müssen bei Cloud-nativen Anwendungen nicht warten, dass die IT eine neue Funktion oder ein Update erst im nächsten Release-Zyklus live schaltet.

Cloud-native Supply-Chain-Management-Software hilft daher, schneller auf Veränderungen zu reagieren, wie dies etwa zu Beginn der Pandemie der Fall war: Die plötzliche, enorm gestiegene Nachfrage im Online-Handel machte eine schnelle Einführung neuer Prozesse nötig. Eine modulare Cloud-Lösung kann solche Prozessänderungen effizient und in kurzer Zeit abbilden, weitere Datenquellen und Partner einbinden (um die gesamte Lieferkette von der Materialbeschaffung über die Produktion, Transportlogistik, Lagerhaltung und Verkauf transparent im Blick zu haben und zu steuern) und auf Veränderungen im Warenfluss sofort reagieren. Dies ist für Händler und Anbieter kein Nice-to-Have, sondern überlebensnotwendig, um im Wettbewerb bestehen zu können. Cloud-native Supply-Chain-Software reagiert darüber hinaus auch automatisch auf Veränderungen und sorgt so auch in kritischen Situationen für einen kontinuierlichen Warenfluss.

Maximale Transparenz mit Control-Tower-Überblick

Ein zentrales Instrument des Lieferketten-Managements ist die Schaltzentrale, in der alle Daten zusammengeführt und von der aus Verantwortliche manuell oder auch automatisiert Veränderungen erkennen und notwendige Aktionen orchestrieren können. Entscheidend, wie effektiv Lieferketten gemanagt werden können, ist dabei die einfache Bedienung und übersichtliche Oberfläche – die User Experience. Egal, ob die Daten aus der eigenen Fertigung oder der Logistik-Datenbank von Drittanbietern stammen: Der Control-Tower muss die Daten in Echtzeit auswerten, übersichtlich darstellen und Handlungsoptionen anbieten oder automatisch durchführen. Dies gilt insbesondere für Module und Micro-Service, die dynamisch hinzugefügt wurden und sich in Bedienung und Anmutung perfekt einpassen müssen.

Dann spielt der Control-Tower seine umfassende End-to-End-Transparenz und Steuerungsfähigkeiten aus. Disponenten können beispielweise Überbestände besser voraussagen und eine Bestandsreduktion einleiten; CSCOs und CIOs können Umsätze steigern, um schneller auf Markttrends zu reagieren, den Gewinn über einen angepassten Produktmix mit besseren Margen optimieren sowie Bestands- und Logistikkosten reduzieren.

Künstliche Intelligenz als Booster einsetzen

Globale Lieferketten sind mittlerweile so komplex, dass es für Menschen nahezu unmöglich ist, schleichende Entwicklungen rechtzeitig zu erkennen und darauf adäquat zu reagieren. Dies gilt nicht nur für Markt-Trends bei gewissen Produktgruppen, sondern auch für Kapazitätsverschiebungen in der weltweiten Transportlogistik oder Rohstoffknappheiten. Eine Supply-Chain-Management-Software in der Cloud kann allerdings ausgefeilte KI-Algorithmen einsetzen, die sich per Machine Learning permanent an das Marktgeschehen anpassen, um diese Veränderungen zu registrieren und auf die Zukunft zu extrapolieren.

Die Künstliche Intelligenz macht den entscheidenden Unterschied, wenn es um die rechtzeitige Reaktion auf Probleme in der Lieferkette geht.

Erst mit KI erkennen Unternehmen frühzeitig und damit rechtzeitig, was sich in der Lieferkette zusammenbraut. Die KI-Algorithmen prognostizieren sehr zuverlässig, wie sich Laufzeiten im Transport verändern und berücksichtigen dabei auch Haltbarkeitsdaten und saisonale Verkaufszeiträume. Sie können aber nicht nur analysieren und prognostizieren, sondern auch Maßnahmen vorschlagen, um die Engpässe zu umschiffen oder zumindest abzumildern. Das Ganze erfolgt nachvollziehbar und erklärbar und ist die Basis für eine widerstandsfähige Planung der Lieferkette.

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Cloud und KI – ein Traumpaar

Künstliche-Intelligenz-Algorithmen benötigen allerdings völlig andere Ressourcen als reine Datenbank-Anwendungen. Sie müssen temporär große Datenmengen analysieren, was viel Speicher und Rechenleistung erfordert. Hier spielt der Betrieb in der Cloud seine Vorteile aus, da die notwendige Leistung dann zu Verfügung gestellt werden kann, wenn sie benötigt wird.

Gabriel Werner, Blue Yonder GmbH.
Gabriel Werner, Blue Yonder GmbH.
(Bild: @ alexander thomas photography )

Außerdem zahlt es sich aus, wenn die KI ein fester Bestandteil der Anwendung ist und nicht erst nachträglich über APIs angebunden werden muss. Erst als integraler Bestandteil ist gewährleistet, dass das Retraining der KI-Daten per Machine Learning reibungslos läuft, die Anwendung automatisiert die notwendige Rechenleistung erhält und die Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit gewährleistet ist.

* Der Autor Gabriel Werner ist Vice President Manufacturing DACH bei Blue Yonder.

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