Vier Arten von Künstlicher Intelligenz für die Supply Chain

KI wird bereits seit Jahrzehnten in der Supply Chain eingesetzt und leistet in vielen Formen zuverlässige Unterstützung. Dabei ist nicht immer auf den ersten Blick ersichtlich, dass diese Anwendung auf künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen basiert. Generell gibt es vier Arten von künstlicher Intelligenz, die Unternehmen dabei helfen, ihre Lieferkette zu optimieren, Lieferungen pünktlich abzuwickeln und Kosten zu sparen.

1. Supervised Learning

Eines der wichtigsten Instrumente der Lieferkette ist die Nachfrageprognose. Supervised Learning erkennt Muster, die besonders für Echtzeit-Nachfragenmodelle zum Einsatz kommen. Durch das Trainieren von Modellen mit historischen Daten und relevanten Variablen können Unternehmen genauere Vorhersagen über die künftige Nachfrage ihrer Produkte treffen. Dies wiederum trägt dazu bei, das Bestandsmanagement zu optimieren, Über- und Unterbestände zu reduzieren und die Effizienz der Lieferkette insgesamt zu verbessern. Supervised Learning nutzt historische Unternehmens-Daten, interpretiert sie und gibt Handlungsempfehlungen.

2. Unsupervised Learning

Unsupervised Learning nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um nicht kategorisierte Daten zu analysieren und zu gruppieren. Dieses Verfahren entdeckt versteckte Muster oder Datengruppierungen und das ohne, dass ein Mensch dies extra veranlassen muss. Durch die Analyse großer Datensätze werden Anomalien erkannt und Zusammenhänge aufgedeckt, die Auskunft über Ineffizienzen geben, aber auch neue Potenziale zeigen können. Unsupervised Learning kann Datenfehler erkennen und korrigieren, Routenplanung sowie Nachfrageprognosen verbessern und vor möglichen Sicherheitsverletzungen warnen.

3. Analytik

Analytik umfasst sowohl deskriptive als auch diagnostische Analysen. Sie gibt Unternehmen einen Einblick in die vergangene Leistung der Lieferkette, kann aber auch die Ursachen für bestimmte Ineffizienzen in der Lieferkette aufzeigen. Deskriptive Analysen liefern Informationen über historische Daten wie Lagerumschlag, Produktionseffizienz und Transportzeiten. Diagnostische Analysen hingegen ermöglichen es Unternehmen, ihre Supply Chain zu analysieren und besser zu verstehen. Dadurch können die Ursachen von Problemen erkannt und behoben werden. Auf dieser Grundlage können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, um Prozesse zu verbessern und Kosten zu senken.

4. Generative KI

Generative KI ist die jüngste Form der künstlichen Intelligenz und hat eine Welle der Euphorie ausgelöst. Generative KI verwendet große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), umstrukturierte oder unstrukturierte Daten zu interpretieren und eine menschlichere Chat-Erfahrung zu schaffen. Generative KI ist sehr gut darin, Zusammenhänge zu erkennen und auf menschliche und intuitive Weise zu kommunizieren. Dies kann Unternehmen insbesondere bei der Interaktion mit ihren Kunden unterstützen und die gesamte Kundenerfahrung auf ein neues Niveau heben.

Wenn Supply-Chain-Manager KI und ihre Möglichkeiten nicht verstehen oder ihnen nicht vertrauen, setzen sie sie nicht ein. Dadurch bleiben Potenziale ungenutzt. Durch ein besseres Verständnis der verschiedenen Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie und die Überwindung der KI-Flut können jedoch die richtigen Werkzeuge für jede Aufgabe ausgewählt werden. KI wird in den nächsten Jahren das Supply Chain Management weiter revolutionieren. Führungskräfte müssen nur wissen, wo und wie sie sie richtig einsetzen können.

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Autor David Strauss ist VP Strategic Partner & Enterprise Solutions bei e2open   .