Einen Großteil meines Berufslebens habe ich damit verbracht, Lieferkettentechnologien zu entwickeln, um Geschäftsergebnisse zu optimieren. Zu Beginn meiner Karriere war KI überhaupt kein Thema. Aber woran ich mitgearbeitet habe, würde man wohl heutzutage eine „autonome Lieferkette“ nennen.

In großem Maßstab können Entscheidungen manuell schlicht nicht so schnell getroffen werden, wie die Erwartungen der Verbraucher steigen. Deshalb muss KI in der Lieferkette im nächsten Schritt mehr können als nur Analysen auszuführen, damit Unternehmen in den Prozessen und Anwendungen für den Warentransport Erkenntnisse in Maßnahmen umsetzen können.

Schnelle Entscheidungen: das Zünglein an der Waage für Geschwindigkeit in der Lieferkette

Selbst in Lieferketten mit größtmöglicher Intelligenz kann es schwierig sein, ein klares Signal in eine gut gesteuerte Reaktion umzuwandeln. Meiner Meinung nach geht es um schnelle Entscheidungen: Wie schnell kann ein Unternehmen Änderungen erkennen und anhand des entscheidenden Geschäftskontextes die richtige Reaktion koordinieren?

In einer Lieferkette hängen Entscheidungen grundsätzlich miteinander zusammen. Die Planung wirkt sich auf die Fertigung aus, die wiederum von der Bereitschaft auf Produkt- und Anlagenebene, von Lieferanten, Logistikpartnern usw. abhängt. Das höre ich oft von unseren Kunden: Jede Entscheidung für sich genommen ist vielleicht schlüssig; in Summe allerdings sind sie das nicht.

KI kann einzelne Aufgaben automatisieren – in dieser Isolation schafft sie aber nur isolierten Mehrwert.

KI-Agenten müssen verstehen, wie sich eine Entscheidung in einem Bereich auf den nächsten auswirkt. Hier kommt es auf die Supply-Chain-Anwendungen an, da sie den Geschäftskontext, die vernetzten Prozesse und die Kontrollen bereitstellen, die KI-Agenten zum Handeln benötigen.

Neue Joule Agents bringen KI in die gesamte Lieferkette

Im Zuge der Â鶹ԭ´´ Connect 2026 erweitern wir die Funktionen von sechs Joule Assistants, die zu Jahresanfang auf der Â鶹ԭ´´ Sapphire 2026 vorgestellt wurden. Hinzu kommen spezialisierte Joule Agents, die wichtige Lieferkettenaufgaben übernehmen können. Dank dieser Funktionen können Unternehmen schneller reagieren und mehr Routineaufgaben automatisieren, während der Mensch weiterhin die fundierte Entscheidungsfindung übernimmt:

• Der Product Design Assistant kann Produktdesigns, Rezepturen und Spezifikationen interpretieren und konforme Produktänderungen koordinieren, damit Produkte schneller auf den Markt kommen.
• Mit dem Supply Chain Planning Assistant können Planungsverantwortliche in einem einheitlichen Arbeitsbereich Ausnahmen erkennen, simulieren und auflösen. Dies hilft, nachgelagerte Auswirkungen zu verstehen und Störungen zu beheben, bevor diese das gesamte Unternehmen betreffen.
• Mit dem Manufacturing Assistant können Teams sofort auf Störungen im Fertigungsbereich reagieren. Die neuen Funktionen des Logistics Assistant, mit denen Logistikinformationen in konkrete Maßnahmen umgesetzt werden, umfassen Lagerung, optimierte Ausgangslogistik, Auslieferung und Transportdisposition.
• Mit den neuen Agentenfunktionen für den Asset Operations Assistant, die die Initiierung, Ãœberprüfung und Simulation von Wartungsanforderungen unterstützen, lassen sich Equipment- und Wartungssignale in Maßnahmen umsetzen. Der Business Network Assistant verbessert die Zusammenarbeit mit Lieferanten und Logistikpartnern in Bereichen wie Bezugsquellenfindung, Vertragsabschluss und Ausnahmebehandlung.

Was diese Szenarien gemeinsam haben: Agenten können in dem Geschäftskontext arbeiten, der bereits die Lieferkette steuert. Deshalb können Erkenntnisse, die sich in einem Bereich ergeben, in den nächsten einfließen und bei Freigabe aufeinander abgestimmte Schritte auslösen.

Diese neuen Funktionen sollen im vierten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.

Kundenergebnisse: Autonomie setzt sich durch

Kunden setzen diese neue Entwicklung bereits in die Praxis um.

Takeda Pharmaceuticals wird den einsetzen, um mögliche Ursachen für Planungsprobleme zu ermitteln und Korrekturmaßnahmen vorzuschlagen. So sollen mit der Zeit anpassungsfähige Planungsprozesse unterstützt werden.

Rebecca Kaufmann, Senior Vice President und Head of Enterprise Platforms, Takeda Pharmaceuticals, meint dazu: „Wir kombinieren das Branchen- und Technologiewissen der Â鶹ԭ´´ mit unserer Praxiserfahrung. Der Supply Chain Planning Assistant wird uns durch KI erkannte Problemursachen und von der KI vorgeschlagene Lösungen aufzeigen und eine automatisierte Performance-Ãœberwachung bereitstellen, sodass Probleme eigenständig behoben werden können.“

Döhler, weltweit in der Herstellung natürlicher Inhaltsstoffe für die Lebensmittel-, Getränke-, Life-Sciences- und Ernährungsindustrie tätig, setzt KI ein, um Logistikprobleme zu lösen.

Stephan Schissler, Chief Information Officer der Döhler GmbH, erklärt: „Unsere Mitarbeitenden erzielen dann den größten Mehrwert, wenn sie entscheiden, welche Aufgabe als Nächstes erledigt werden muss – dem können sie sich jetzt ganz widmen. Der Logistics Issue Resolution Agent entdeckt die Problemursache, empfiehlt eine Lösung und verwandelt eine mehrstündige Krisenbewältigung in eine Entscheidung mit einem Klick. Unser Logistikteam kann rund ein Drittel der Zeit einsparen, die einst die Fehlerbehebung kostete – und unsere Prozesse sind zunehmend von eigenständiger Problemlösung statt von Ausnahmen geprägt.“

Hierin liegt der praktische Nutzen der Autonomie: Die manuelle Bearbeitung von Ausnahmen weicht intelligenteren Lieferkettenprozessen.

Autonomie auf Vertrauensgrundlage

Wenn KI bei Entscheidungen in der Lieferkette eine immer größere Rolle spielt, muss man ihrem Vorgehen vertrauen können. Führungskräfte müssen nachvollziehen können, welche Entscheidungen KI getroffen hat und warum. Sie müssen festlegen, was KI durchführen darf, bei Bedarf eingreifen und wissen, wer verantwortlich ist.

Das ist die Richtschnur für alles, was wir auf der Â鶹ԭ´´ Connect 2026 vorstellen. Mit der Einbindung von Joule Assistants und ihrer Agenten in die Prozesse und Daten von t können wir Unternehmen dabei unterstützen, Erkenntnisse in koordinierte Maßnahmen umzusetzen. Der Mensch trifft dabei weiterhin die wichtigsten Entscheidungen.

Für Führungskräfte in der Lieferkette zeigen sich hier die Effekte von Autonomie: weniger Zeitaufwand für Routineaufgaben und die Ausnahmebehandlung, schnellere Reaktionen bei Veränderungen und mehr Zeit für strategische Entscheidungen, die Resilienz, Effizienz und den Nutzen für den Kunden steigern.

Letztlich geht es um schnelle Entscheidungen, denen man vertrauen kann.

Devesh Mishra ist General Manager und Chief Product Officer für Â鶹ԭ´´ Supply Chain Management.

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