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Wie sich Trends in der KI-Technologie auf die Supply Chain Operations auswirken

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Lieferkette hat in den letzten zehn Jahren drastisch zugenommen. KI wird eingesetzt, um die allgemeine betriebliche Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Die Technologie ist jedoch extrem datenintensiv. Damit sie effektiv eingesetzt werden kann, muss es gezielte Anwendungsfälle geben, die sich auf wichtige Geschäftsabläufe konzentrieren, sowie Systeme zur Datenaufnahme, die die Qualität und Integrität der Informationen gewährleisten.

Die Identifizierung und Priorisierung von Aktivitäten im Zusammenhang mit der Bestandsoptimierung und dem Management von Engpässen und die anschließende Verknüpfung dieser Aktivitäten mit automatisierten Workflows, die die Widerstandsfähigkeit und Reaktionsfähigkeit der Lieferkette erhöhen, ist eine der erfolgreichsten Anwendungen von KI. Diese Spitzentechnologien haben bemerkenswerte Erfolge bei der Überwindung der Entscheidungsgrenzen zwischen Produktionsplanern, Materialeinkäufern und Lieferanten gezeigt. Das Ergebnis ist eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen diesen Teams bei den wichtigsten Prioritäten sowie die Automatisierung von Entscheidungen, bei denen die KI die richtige Reaktion oder das richtige Ergebnis genau vorhersehen kann. KI ist dann am besten, wenn sie die Arbeit derjenigen erleichtert, die an der Front arbeiten. Erfolgreiche Anwendungen sind z.B. die Automatisierung von Inventurmaßnahmen, die Priorisierung und die Bewertung des Vertrauens.

Durch die Festlegung der optimalen Bestellpolitik und des Zielbestandsniveaus und die anschließende automatische Priorisierung von Maßnahmen, die überschüssige Bestände reduzieren und gleichzeitig die Produktionsbereitschaft maximieren, kann KI den Bestand optimieren. Eine Reihe von Parametern, darunter Vorlaufzeit, Bestellmenge, Nachfrage, Beschaffungspolitik und Sicherheitsversorgung, bestimmen den Einkauf von Waren.

KI kann Sie bei der Festlegung dieser Niveaus unterstützen, indem sie eine analytische Strategie nach dem Prinzip „Plan for every part“ (PFEP) anwendet, die sich unter anderem auf historische Daten, die voraussichtliche Nachfrage und die Leistung der Lieferanten stützt. Wenn Sie beispielsweise eine statistische Analyse des Sicherheitsbestands durchführen, können Sie in die Vergangenheit zurückgehen und feststellen, wann Sie zu wenig oder zu viel Vorräte hatten. Dies ermöglicht einen algorithmischen Ansatz zur Bestandsanpassung in Kombination mit maschinellem Lernen, der mit herkömmlichen Tools und Tabellenkalkulationen normalerweise nicht möglich ist.

Die Vertrauensbewertung von Beschaffungsaktionen berücksichtigt die Liefertreue der Lieferanten, die Vorlaufzeiten, frühere Empfehlungen und andere wichtige Leistungsdaten der Lieferkette. Es bewertet jede Aktion und bestimmt die Wahrscheinlichkeit ihres Erfolgs. Viele Supply Chain Operations Teams berichten, dass sie bereits eine Fülle von Daten erhalten, aber nicht in der Lage sind, die Maßnahmen zu priorisieren, die den größten Einfluss auf die betriebliche Leistung haben werden. Confidence Scoring siebt durch die Kakophonie, damit die Teams die bestmögliche Geschäftsentscheidung treffen können.

Eine der effektivsten Anwendungen von KI in Lieferketten ist die Abgabe intelligenter Empfehlungen, z. B. zur Optimierung des Betriebskapitals und zur Vorhersage künftiger Engpässe. Entscheidend ist, dass die KI für vorausschauende Maßnahmen genutzt werden kann, die das Betriebskapital und die Liefertreue in der Produktion verbessern. Bestehende Unternehmenssysteme sind darauf ausgelegt, Transaktionen zu verarbeiten und die vergangene Leistung anzuzeigen. KI sagt künftige Probleme genau voraus und empfiehlt spezifische Maßnahmen, so dass die Systeme einen Teil der Entscheidungslast übernehmen können, damit sich die Mitarbeiter auf komplexere Probleme konzentrieren können, die ein direktes Eingreifen erfordern. Sobald Sie beginnen, KI für Empfehlungen in Verbindung mit maschinellem Lernen für die Vertrauensbewertung einzusetzen, wird der Weg zur Automatisierung offensichtlich und die Erfolgsquote ist hoch.

Die Integrität der Daten ist ein entscheidender Erfolgsindikator. Big Data und Cloud-Computing-Technologien ermöglichen es Unternehmen, sich schnell mit bestehenden Unternehmenssystemen zu verbinden und große Datenmengen effizienter zu verarbeiten. Folglich können sie präzisere und anspruchsvollere prädiktive, präskriptive und kollaborative Analysen durchführen. Dies verbessert die Entscheidungsfindung in der Lieferkette und verringert die Verschwendung.

Um ihre Planung zu verbessern, benötigen Fertigungsunternehmen die zugrunde liegende Detail- und Datenstruktur, um wichtige Beschaffungsentscheidungen zu treffen. Mit riesigen Mengen historischer Daten kann KI Unternehmen dabei helfen, ein Verständnis für voraussichtliche Muster zu erlangen. Dies ist die oft übersehene Komponente der Technologiegrundlage. Zuverlässige Daten, die über längere Zeiträume gesammelt wurden, ermöglichen es Ihnen, die vergangene Leistung zu bewerten und zukünftige Maßnahmen zur Verbesserung der Leistung vorherzusagen.

In den letzten zehn Jahren hat die Komplexität der Lieferkette exponentiell zugenommen, und die Entscheidungsfindung und die Daten bewegen sich schneller als je zuvor. Die KI-Technologie revolutioniert die Lieferkettenbranche, indem sie die betriebliche Effizienz erhöht, die Kosten senkt und die Kundenzufriedenheit steigert. Das aktuelle Ziel für Hersteller ist es, eine Methode zu finden, um die 60-70 Prozent der Arbeit zu automatisieren, die prädiktiv und präskriptiv sind, indem fortschrittliche Analysen, maschinelles Lernen und für einen bestimmten Zweck entwickelte Workflows eingesetzt werden. Führende Unternehmen der Lieferkette, die diese Technologien einsetzen, können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und sich für den Erfolg in der rasanten Entwicklung der Branche positionieren.