Generative KI für Lieferketten: Wegbereiter einer neuen Ära der Effizienz und Nachhaltigkeit

Veröffentlicht: 2023-10-20

Erst kürzlich wurde beim Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle eine Beschwerde gegen Volkswagen, BMW und Mercedes Benz eingereicht, weil die Unternehmen unethische Praktiken in ihren Lieferketten nicht erkannt hatten. Offenbar stützten sich die Automobilriesen auf Rohstoffe, die von unterdrückten uigurischen Minderheiten in China unter Zwangsarbeit abgebaut wurden.

Heutzutage ist es schwierig, die Kontrolle über den eigenen Bestand zu behalten, ganz zu schweigen von der Überwachung ganzer Lieferketten. Glücklicherweise scheint die generative KI über die Werkzeuge zu verfügen, die Sie zur Bewältigung benötigen. Sie können ein Beratungsunternehmen für generative KI beauftragen, das Ihnen hilft, die Kundennachfrage zu antizipieren, fragwürdige Praktiken innerhalb Ihrer Lieferkette aufzudecken und neue Lieferanten zu finden, die Ihren Umwelt- und ethischen Zielen entsprechen.

Interessiert? Dann schauen wir uns an, was generative KI sonst noch für die Lieferkette leisten kann und welche Herausforderungen bei der Umsetzung zu erwarten sind.

Was ist generative KI in einer Lieferkette?

Generative KI ist eine Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder und sogar Dokumente erstellen kann, ähnlich den Beispielen, mit denen sie trainiert wurde. Es ist wie ein intelligenter Assistent, der bei Bedarf neue Inhalte erstellen kann, ohne dass er für jeden Inhaltstyp speziell programmiert werden muss.

Im Kontext der Lieferkette trainiert die generative KI große Mengen lieferkettenbezogener Daten, wie z. B. Logistikinformationen, Verkaufshistorie, Bestandsaufzeichnungen usw., und liefert verschiedene Arten von Erkenntnissen, darunter optimierte Routenkarten, Nachfrageprognosen und Lieferantenbewertung Berichte und Wiederauffüllungsstrategien.

Wie unterscheidet sich generative KI von traditioneller KI-Technologie?

Konventionelle künstliche Intelligenz zeichnet sich durch die Analyse historischer Daten und die Erkennung von Mustern aus. Sie verfügt über ein breites Spektrum an Fähigkeiten, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und maschinelles Lernen, während sich die generative KI ausschließlich auf die Erstellung von Inhalten konzentriert, die so aussehen, als wären sie von Menschen generiert worden.

Beispiele für traditionelle KI in unserem Alltag sind selbstfahrende Autos, Empfehlungsmaschinen auf Ihrer Lieblings-Shopping-Website oder Sprachassistenten wie Siri oder Alexa. Beispiele für generative KI drehen sich um die Erstellung von Inhalten. Dazu gehören ChatGPT, das menschenähnlichen Text erzeugt, und DeepDream, das Bilder generiert.

In unserem Blog erfahren Sie mehr über die Rolle konventioneller KI bei der Erreichung der Widerstandsfähigkeit der Lieferkette.

Vorteile generativer KI für die Lieferkette für Ihr Unternehmen

Nach dem Einsatz generativer KI wird Ihr Unternehmen einige oder alle der folgenden Vorteile erleben, selbst wenn Sie sie für ein oder zwei Anwendungsfälle anwenden:

  • Erhöhte Effizienz, da generative KI Prozesse wie Lagerauffüllung und Beschaffung optimieren und schnellere und günstigere Versandalternativen finden kann
  • Reduzierte Arbeitskosten, da mühsame Aufgaben wie Prognosen und Berichtserstellung automatisiert werden
  • Verbesserte Skalierbarkeit, da KI zusätzliche Lasten übernehmen kann, ohne dass mehr Mitarbeiter eingestellt werden müssen
  • Erhöhte Kundenzufriedenheit, da Algorithmen die Nachfrage vorhersagen und sicherstellen können, dass einem Lagerbestand nie die Lieblingsprodukte Ihrer Kunden ausgehen
  • Optimierte Abläufe, da KI Probleme in der Lieferkette vorhersagen und lösen kann
  • Produktivere Mitarbeiter, da sie sich jetzt auf Aufgaben konzentrieren können, die besser zu ihren Qualifikationen passen, während KI-Modelle die Erstellung umfangreicher Berichte und andere mühsame Aufgaben übernehmen

Ist es sinnvoll, benutzerdefinierte generative KI-Modelle zu erstellen oder bestehende Modelle zu optimieren?

Es gibt fertige generative KI-Lösungen wie die C3 Generative AI, mit denen sich die Transparenz der Lieferkette verbessern lässt. Obwohl diese Lösungen sehr leistungsstark sein können, kann ein Unternehmen, das sie zur Optimierung der Lieferkette einsetzt, mit den folgenden Herausforderungen konfrontiert werden:

  • Mangelndes Fachwissen in Ihrem Bereich, da diese Lösungen häufig als Allzweckmodelle konzipiert sind
  • Das Ergebnis hängt vom Trainingsdatensatz ab. Wenn der Inhalt von schlechter Qualität war, Voreingenommenheit enthielt oder einfach nicht mit den Daten Ihres Unternehmens übereinstimmte, spiegelt der generierte Inhalt diese Probleme wider.
  • Die Algorithmen erzeugen möglicherweise etwas, das für Ihr Unternehmen irrelevant ist, da sie die Besonderheiten Ihrer Daten nicht verstehen

Für eine optimale Leistung kann jedes Unternehmen einen IT-Berater für die Lieferkette beauftragen, neue KI-Modelle zu entwickeln oder bestehende KI-Modelle zu optimieren, um domänenspezifisches Wissen hinzuzufügen. Dieser Ansatz bietet folgende Vorteile:

  • Erhöhte Genauigkeit
  • Auf Ihre organisatorischen Bedürfnisse zugeschnitten
  • Einfache Integration in Ihre Prozesse
  • Volles Eigentum an der Technologie im Falle einer kundenspezifischen Entwicklung
  • Einhaltung branchenspezifischer Compliance-Anforderungen

Bedenken Sie jedoch, dass individuell erstellte Algorithmen teurer sind und mehr Zeit in der Bereitstellung benötigen, da sie von Grund auf neu erstellt werden und trainiert und validiert werden müssen. Die endgültige Entscheidung ist also ein Kompromiss zwischen Ihren Geschäftsanforderungen und dem verfügbaren Budget.

Fünf wichtige Anwendungsfälle generativer KI in der Lieferkette

Anwendungsfall 1: Effizienter Umgang mit Lagerbeständen

Generative KI kann große Datenmengen analysieren und Richtlinien und Vorschläge für einen besseren Umgang mit Beständen angesichts der aktuellen Trends entwickeln. So kann diese Technologie zur Bestandsverwaltung beitragen:

  • Empfehlung dynamischer Lagerbestandsrichtlinien: Algorithmen analysieren ständig Verkaufsinformationen und Nachfragetrends, um in Echtzeit Anpassungen der Lagerbestände verschiedener Artikel vorzuschlagen, um auf Marktbedürfnisse zu reagieren.
  • Berechnen von Sicherheitsbeständen, um sicherzustellen, dass einem Lagerbestand beliebte Artikel nicht ausgehen: KI-Modelle können optimale Sicherheitsbestände basierend auf schwankender Nachfrage, Jahreszeiten und anderen Faktoren berechnen.
  • Simulation verschiedener Szenarien, die sich auf den Lagerbestand auswirken können, wie z. B. ein starker Anstieg der Nachfrage und Versorgungsstörungen: Dies ermöglicht es Unternehmen, bei Bedarf einen Notfallplan für die Wiederauffüllung der Lagerbestände zu erstellen.
  • Reduzierung von Bestandsverschwendung: Generative KI kann sich langsam bewegende Lagerartikel erkennen, die zu hohen Lagerkosten führen, und Strategien zur Verbesserung des Produktflusses empfehlen, wie Rabatte und Marketingkampagnen.
  • Entwicklung der effektivsten Lager- und Vertriebstaktiken für verschiedene Produkte

Beispiel aus dem wirklichen Leben

Stitch Fix ist ein Modeunternehmen mit Hauptsitz in Kalifornien. Es trainierte generative KI-Algorithmen anhand seiner umfangreichen Kundenpräferenzdaten und anderer Informationen, und das Modell prognostizierte, welche Bekleidungsprodukte stark nachgefragt sein würden, und gab Empfehlungen zur Wiederauffüllung des Lagerbestands. Infolgedessen meldete das Unternehmen einen Rückgang der Kosten für Lagerung und Artikelhandhabung um 25 %.

Anwendungsfall 2: Sendungen schneller und günstiger zustellen

Unternehmen können generative KI für das Lieferkettenmanagement nutzen, um große Datenmengen zu Wetterbedingungen, Verkehrsmustern und Sendungen zu analysieren und optimierte Routenkarten zu erstellen, damit Lieferanten Produkte/Materialien schneller und kostengünstiger liefern können.

Diese Modelle können auch Daten in Echtzeit überwachen, um bereits unterwegs befindliche Sendungen umzuleiten, wenn es entlang der geplanten Route zu Staus, Unfällen oder anderen Problemen kommt. Solche dynamischen Routingpläne helfen den Fahrern, sich spontan anzupassen und zu vermeiden, dass sie stundenlang im Stau stehen.

Unternehmen erkennen diesen Vorteil und der Markt für generative KI im Logistikmarkt wächst rasant. Der Wert betrug im Jahr 2022 412 Millionen US-Dollar und es wird erwartet, dass er bis Ende 2032 auf 13,948 Milliarden US-Dollar ansteigt, was einer jährlichen Wachstumsrate von satten 43,5 % entspricht.

Beispiel aus dem wirklichen Leben

Ein Hersteller integrierte generative KI in seinen Betrieb, um Lagerbestände zu verwalten und Lieferkettenprozesse zu optimieren. Das System analysierte Echtzeitdaten und empfahl Umleitungsoptionen. Das Unternehmen gab an, die Logistikkosten innerhalb der ersten sechs Monate nach der KI-Einführung um 12 % gesenkt zu haben.

Anwendungsfall 3: Gewährleistung einer nachhaltigen und ethischen Lieferkette

Untersuchungen zeigen, dass sich Unternehmensführer auf eine ethische Lieferkette zubewegen, die auch Nachhaltigkeitsbemühungen einschließt, und generative KI kann bei dieser Initiative hilfreich sein. Algorithmen können öffentlich verfügbare Lieferantendaten wie Energieeffizienz, Abfallproduktion, nachhaltige Herstellungspraktiken und Rohstoffbeschaffung analysieren, um zu entscheiden, welcher Lieferant besser zu Ihren Umweltverträglichkeitszielen passt.

Darüber hinaus können KI-Modelle Bereiche identifizieren, in denen Ihr bestehender Auftragnehmer den Abfall reduzieren kann. Beispielsweise kann eine Änderung des Verpackungsdesigns oder des Logistikprozesses vorgeschlagen werden. Sie können diese Erkenntnisse mit Ihrem Lieferanten teilen, wenn dieser für umweltfreundliche Praktiken aufgeschlossen ist. Auf diese Weise können Sie Ihre Nachhaltigkeitsziele weiterhin erreichen, ohne Ihre Lieferantenpartnerschaft zu beenden.

Beispiel aus dem wirklichen Leben

Unternehmen verlassen sich auf generative KI-Algorithmen, um nicht nachhaltige und unethische Praktiken innerhalb ihrer Lieferkette zu erkennen. Beispielsweise nutzen Siemens und Unilever diesen Ansatz, um Lieferanten zu identifizieren, die mit der in der Einleitung erwähnten Unterdrückung uigurischer Muslime in China in Verbindung stehen.

Ein weiteres Beispiel stammt von der in Kalifornien ansässigen Firma Frenzy AI, die ein generatives KI-Modell entwickelt hat, das Daten wie Zollanmeldungen und Versanddokumente analysiert, um Produkte zu verschiedenen Lieferanten zurückzuverfolgen und zu überprüfen, ob ihre eigenen Produkte ethisch einwandfrei verwendet werden.

Anwendungsfall 4: Kundenbedürfnisse antizipieren

Generative KI-Modelle können verschiedene Arten von Daten wie historische Verkäufe, saisonale Trends, Wirtschaftsdaten, Wettbewerbsaktivitäten, Kundenstimmung usw. verarbeiten, um die Nachfrage vorherzusagen. Die Algorithmen können dies alles in Echtzeit überwachen und Sie über bevorstehende Trends informieren, sobald diese auftauchen. Generative KI kann folgende Aufgaben erfüllen:

  • Prognostizieren Sie die Nachfrage nach verschiedenen Produkten und Dienstleistungen, sodass Unternehmen ihre Lieferanten benachrichtigen, Lagerbestände auffüllen und Kunden besser bedienen können
  • Modellieren Sie verschiedene Szenarien, wie sich die Nachfrage ändern kann, damit Unternehmen sich darauf vorbereiten können. Es kann beispielsweise zeigen, wie sich veränderte Preis- und Marketingstrategien auf die Nachfrage auswirken.

Beispiel aus dem wirklichen Leben

Walmart setzt auf ein generatives, KI-basiertes Nachfrageprognosesystem, um vorherzusagen, was die Kunden in jedem einzelnen Geschäft benötigen werden. Der Einzelhandelsriese nutzt die Technologie auch, um das Kundenverhalten während Black Friday-Events zu analysieren und mögliche Engpässe vorherzusagen.

Anwendungsfall 5: Den richtigen Lieferanten finden und mit ihm verhandeln

Da die generative KI große Mengen an Lieferkettendaten analysieren kann, kann sie wertvolle Empfehlungen geben und bei der Lieferantenüberprüfung helfen. Folgendes kann die Technologie leisten:

  • Ranking von Lieferanten: Algorithmen können Lieferanten anhand vordefinierter Kriterien wie Preisgestaltung und Qualität der Rohstoffe bewerten
  • Bewertung von Nachhaltigkeitspraktiken: Dazu gehört die Bewertung des ökologischen Fußabdrucks, der sozialen Verantwortung und der Abfallproduktion eines potenziellen Lieferanten
  • Bewertung der mit jedem Lieferanten verbundenen Risiken wie geopolitische Risiken, wirtschaftliche Faktoren und andere Schwachstellen
  • Erstellung maßgeschneiderter Vertragsverhandlungsstrategien für jeden Lieferanten

KI-Algorithmen können auch weiterhin Partnerlieferanten überwachen, um sicherzustellen, dass sie ihren vertraglichen Verpflichtungen nachkommen und das erwartete Qualitätsniveau einhalten.

Beispiel aus dem wirklichen Leben

Walmart experimentierte mit einem generativen KI-Bot von Pactum AI, der Geschäfte mit Lieferanten aushandeln kann. Durch diesen Ansatz konnte der Einzelhändler rund 3 % der Vertragskosten einsparen. Überraschenderweise (oder auch nicht) zogen es drei von vier Lieferanten tatsächlich vor, mit dem Bot zu verhandeln.

Herausforderungen, denen Sie mit generativer KI im Supply Chain Management begegnen könnten

Wenn Sie an der Implementierung generativer KI interessiert sind, müssen Sie auf die folgenden Herausforderungen vorbereitet sein:

Datenbezogene Probleme

Generative KI-Modelle benötigen große Mengen hochwertiger Daten, um ihre Aufgabe zu erfüllen. Wenn die Daten fragmentiert, unvollständig und veraltet sind, sind die Ergebnisse nicht korrekt. Und Sie können nicht kontrollieren, welche Art von Lieferantendaten öffentlich verfügbar sind. Versuchen Sie daher, vernünftige Erwartungen zu wecken, wenn Sie sich auf die von anderen angebotenen Daten verlassen.

Die Modelle arbeiten auch mit Ihren Organisationsdaten, wie z. B. der Verkaufshistorie und Finanzstatistiken. Dies sind die Daten, die Sie kontrollieren können. Stellen Sie daher sicher, dass sie sauber, unvoreingenommen und zugänglich sind.

Integration mit bestehenden Systemen

Ihre neue KI-Lösung muss sich nahtlos in das bestehende System einfügen und eine Verbindung zu anderen Anwendungen herstellen, um auf deren Daten zuzugreifen. Dies kann mit der Anpassung bestehender Systeme verbunden sein, was eine enorme Herausforderung darstellt. Und möglicherweise müssen Sie einige Ihrer Prozesse neu gestalten. Generative KI ist zudem sehr leistungsfähig und erfordert erhebliche Rechenressourcen und Datenspeicherkapazität. Erwägen Sie eine Anpassung Ihrer Infrastruktur oder die Einrichtung eines Cloud-Hostings.

Darüber hinaus müssen Sie wahrscheinlich die Software Ihrer Lieferanten integrieren und an deren Arbeitsabläufe anpassen. Prüfen Sie, ob sie über eine dedizierte API verfügen, die Sie für die Datenerfassung verwenden können.

Herausforderungen im Zusammenhang mit der KI-Nutzung

  • Manchmal kann mangelnde Erklärbarkeit durch KI ein Problem sein. Es ist nicht immer möglich zu erklären, warum die generative KI diese Reaktion/diesen Vorschlag/diese Strategie hervorgebracht hat. Nehmen Sie als Beispiel Compliance-Berichte. Wenn eine Organisation eine ISO-Zertifizierung erhalten möchte, muss sie ihre Prozesse dokumentieren, um die Konformität nachzuweisen. Wenn es sich bei der Berichterstattung jedoch zu sehr auf generative KI verlässt, ist dies möglicherweise nicht möglich.
  • Sie müssen Ihre Branchenstandards für den Einsatz von KI und die allgemeinen Datenschutzbestimmungen in Ihrem Tätigkeitsbereich einhalten.

Probleme nach der Bereitstellung

  • Jedes KI-System muss unter Berücksichtigung der Sicherheit konzipiert werden, da es mit großen Mengen sensibler Informationen arbeitet. Es gibt eine Reihe von Praktiken, die Unternehmen befolgen müssen, um die Datensicherheit zu gewährleisten. Dazu gehören unter anderem die Verschlüsselung von Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, die Implementierung von Authentifizierungsmechanismen und die Überwachung auf unbefugten Zugriff. Sie müssen die Daten auch mit Ihrem Lieferantennetzwerk teilen. Stellen Sie sicher, dass auch dies sicher ist.
  • KI-Modelle erfordern regelmäßige Audits, Leistungsbewertungen und Aktualisierungen, um effizient und relevant zu bleiben.

Der menschliche Faktor

Nachdem Sie generative KI für das Lieferkettenmanagement eingesetzt haben, möchten Sie, dass die Mitarbeiter sie akzeptieren, nutzen und zu ihrer Verbesserung beitragen. Es ist am besten, Regeln zu formalisieren, die die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI regeln, und festzulegen, wer für die Endergebnisse verantwortlich ist. Und das ist eine Herausforderung. Wer trägt die Schuld, wenn der Lagerbestand mit Produkten überschwemmt wird, die niemand kaufen möchte? Und wer trägt die Verantwortung, wenn ein von KI ausgewählter Lieferant zweimal hintereinander nicht pünktlich liefert?

Das Unternehmen ist außerdem dafür verantwortlich, seine Mitarbeiter für die Arbeit mit KI und die Einhaltung sicherer Datenpraktiken zu schulen.

Sind Sie davon überzeugt, dass Sie generative KI brauchen? Hier erfahren Sie, was als Nächstes zu tun ist

Hier sind neun Tipps, die Ihnen den Einstieg in die KI-Implementierung erleichtern:

  • Definieren Sie Ihre Geschäftsziele und was Sie mit generativer KI für eine Lieferkette erreichen möchten. Dadurch wird bestimmt, auf welche Daten Ihre Modelle zugreifen müssen.
  • Erwägen Sie eine automatisierte Datenerfassung, damit Ihre Algorithmen Zugriff auf aktuelle Informationen haben.
  • Bereiten Sie Ihre Daten für die Verwendung durch KI- und ML-Algorithmen vor.
  • Stellen Sie sicher, dass Sie bei Bedarf die Einwilligung zur Nutzung der Trainingsdaten einholen und die Datenschutzbestimmungen einhalten.
  • Etablieren Sie starke Data-Governance-Praktiken oder nutzen Sie Datenverwaltungsdienste von Drittanbietern.
  • Fördern Sie die Datenzusammenarbeit zwischen Ihrem Unternehmen und Ihren Lieferanten.
  • Beauftragen Sie einen zuverlässigen KI-Anbieter mit der Entwicklung oder Anpassung generativer KI-Algorithmen, die Ihren individuellen Anforderungen gerecht werden.
  • Beginnen Sie mit einem kleinen Pilotprojekt und lernen Sie aus Misserfolgen.
  • Überwachen Sie die Modelle nach der Bereitstellung. Implementieren Sie eine Feedbackschleife, die es Benutzern ermöglicht, ihre Bedenken und Empfehlungen zu äußern.

Wenn Sie sich fragen, welche Kosten mit der KI-Implementierung verbunden sind, lesen Sie unseren ausführlichen Artikel zu den Kosten für künstliche Intelligenz.

Kontaktieren Sie uns, wenn Sie Fragen zum Einsatz generativer KI für das Supply Chain Management haben oder eine genaue Kostenschätzung für Ihr Projekt wünschen. Wir helfen Ihnen beim Erstellen/Anpassen von KI-Modellen, unterstützen Sie bei der Datenerfassung und -bereinigung und prüfen Ihre Modelle bei Bedarf.

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf der Itrex-Website veröffentlicht.