Veränderliche Rahmenbedingungen in der Supply Chain
Lieferzeiten, Rohstoffpreise und Verfügbarkeiten können sich kurzfristig verändern. Für Einkauf und Logistik wird damit wichtiger, Annahmen sichtbar zu machen und Abweichungen früh zu erkennen.
KI kann dabei helfen, vorhandene Daten auszuwerten und Auffälligkeiten für die fachliche Prüfung zu priorisieren.
Drei Bereiche, in denen KI geprüft werden kann
1. Nachfrageprognose
Klassische Prognosemodelle basieren auf historischen Durchschnittswerten und Saisonkurven. KI-Modelle können zusätzlich externe Faktoren berücksichtigen: Wetterdaten, Markttrends, Social-Media-Signale und Wirtschaftsindikatoren.
Ob ein Modell genauer arbeitet als die bisherige Planung, muss mit den eigenen historischen Daten geprüft werden. Sinnvolle Messgrößen sind Prognosefehler, Fehlmengen, Lagerwert und Notbestellungen.
2. Intelligente Disposition
Eine KI-gestützte Disposition kann auf Basis definierter Daten veränderliche Bestellzeitpunkte und -mengen vorschlagen. Dabei können einfließen:
- Aktuelle Lagerbestände
- Offene Bestellungen und Lieferzeiten
- Prognostizierte Nachfrage
- Lieferantenperformance
- Saisonale Schwankungen
Fraunhofer IML beschreibt für die dynamische Bestandsplanung, wie Nachfrageverläufe und Wiederbeschaffungszeiten in die Bestandskalkulation einfließen.
3. Lieferantenmanagement
KI kann Liefertreue, Qualitätsmeldungen, Preisveränderungen und bestätigte Termine gemeinsam auswerten. Auffällige Abweichungen werden früher sichtbar. Ob daraus ein belastbares Risiko folgt, entscheidet weiterhin der Einkauf.
Die Prozessseite zu Einkauf und Beschaffung zeigt, wie Bedarf, Lieferantenanfrage, Freigabe, Bestellung und Folgebelege in einem abgegrenzten Pilot zusammengeführt werden können.
Ein Pilot mit belastbarer Messung
Wählen Sie einen abgegrenzten Prozess, etwa die Prognose für eine Warengruppe oder die Terminüberwachung eines Lieferanten. Halten Sie vor dem Pilot fest, welche Daten verfügbar sind und welche Entscheidung verbessert werden soll.
Vergleichen Sie anschließend dieselben Kennzahlen für einen historischen und einen aktuellen Zeitraum. Eine Wirkung darf erst dann als Ergebnis gelten, wenn sie aus diesen Daten nachvollziehbar hervorgeht.
Der Conveso-Ansatz
Wir starten mit Ihrer Supply Chain und den vorhandenen Messwerten. In einer strategischen Beratung bewerten wir Prozesse anhand von Aufwand, Datenlage und Risiko und entwickeln daraus einen konkreten Umsetzungsplan.
Unser Supply-Chain-Assessment umfasst:
- Prozessmapping: End-to-End-Darstellung Ihrer Lieferkette
- Datenaudit: Qualität und Verfügbarkeit Ihrer Datenbasis
- Potenzialanalyse: Bewertete Verbesserungsmöglichkeiten mit Annahmen
- Arbeitsplan: Priorisierte Schritte und Messgrößen
Fazit
Eine belastbare Lieferkettenplanung verbindet Daten mit der Erfahrung von Einkauf, Disposition und Logistik. KI ist sinnvoll, wenn sie eine konkrete Entscheidung nachvollziehbarer macht und ihre Wirkung im Tagesgeschäft gemessen wird.
Geschäftsführer und Berater für den technischen Fachgroßhandel