Ob Risikoresilienz, Agilit\u00e4t oder Nachhaltigkeit: Die globalen Lieferketten befinden sich im Umbruch. Eine engere Verkn\u00fcpfung aller Prozesse, die Kollaboration in Partnernetzwerken und das schnelle Treffen von kontextbezogenen Entscheidungen mit Hilfe von KI pr\u00e4gen diese Entwicklung. Intelligente L\u00f6sungen f\u00fcr das Lager- und Transportmanagement sind dabei ein wichtiger Bestandteil.<\/p>\n
Dass die durchg\u00e4ngige Digitalisierung der Supply Chains mit cloudbasierten Anwendungen die Widerstandsf\u00e4higkeit und Flexibilit\u00e4t der Lieferketten erh\u00f6ht, ist keine wirklich neue Erkenntnis. Denn dadurch wird der Austausch von Informationen vereinfacht, die Abl\u00e4ufe lassen sich transparent sichtbar machen und die Zusammenarbeit kann verbessert werden.<\/p>\n
Doch warum sind die Prozesse im Lager- und Transportmanagement l\u00e4ngst nicht so agil und risikoresilient, wie sie es eigentlich heute schon sein k\u00f6nnten? Das gr\u00f6\u00dfte Hindernis ist nach meiner Erfahrung f\u00fcr viele Unternehmen, dass die einzelnen Teile ihrer Supply Chain immer noch in voneinander getrennten Silos liegen. Sowohl im eigenen Betrieb als auch \u00fcber Firmengrenzen hinweg.<\/p>\n
Diese Unternehmen sind meist in den einzelnen Bereichen richtig gut, doch es hapert an deren Vernetzung untereinander. Wenn man sich beispielsweise die Logistik, die Lagerhaltung oder den Shopfloor in der Fabrik ansieht, sind \u00fcberall sehr effiziente IT-Systeme mit entsprechenden Prozessen im Einsatz. Gleiches gilt f\u00fcr das Beschaffungswesen oder die Planung im Supply-Chain-Management (SCM).<\/p>\n
Ich denke, der Schl\u00fcssel f\u00fcr mehr Effizienz liegt darin, diese verschiedenen Disziplinen in der Lieferkette besser miteinander zu vernetzen und \u2013 was genauso wichtig ist \u2013 das gesamte Unternehmen in ein Gesch\u00e4ftsnetzwerk mit den Lieferanten, Logistikdienstleistern und den Abnehmern der Produkte zu integrieren. Dabei kommt es vor allem auf ein hohes Ma\u00df an Transparenz, das rechtzeitige Erkennen von St\u00f6rungen und auf mehr Flexibilit\u00e4t an, um rasch reagieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n
Das best\u00e4tigt auch eine von Oxford Economics im Auftrag von 麻豆原创 durchgef\u00fchrte Umfrage unter 1.000 SCM-Entscheidern<\/a> in 10 L\u00e4ndern und 15 Branchen. Danach liegt die unzureichende Reaktionsf\u00e4higkeit in Echtzeit mit 40 Prozent an erster Stelle der aktuellen Herausforderungen. Dicht gefolgt von den steigenden Material- und Ressourcenkosten (36 Prozent), einem Engpass bei den vernetzten Technologien (35 Prozent) und der mangelhaften Zusammenarbeit und Transparenz in den Lieferketten (33 Prozent).<\/p>\n Eine bessere Messbarkeit von Nachhaltigkeitskennzahlen stellt gegenw\u00e4rtig zwar erst f\u00fcr 7 Prozent der Befragten eine Top-Priorit\u00e4t in ihrer strategischen SCM-Planung dar, doch das Thema an sich gewinnt weiter an Bedeutung. \u201eDie Nachhaltigkeit der Lieferkette ist inzwischen kein Modewort mehr, sondern die tiefe Integration dieses Aspekts in das gesamte Unternehmen spielt eine immer gr\u00f6\u00dfere Rolle\u201c, stellt die Studie fest.<\/p>\n Eine Befragung von 500 F\u00fchrungskr\u00e4ften aus dem Transportwesen<\/a> in den USA sieht diesen Trend ebenfalls. Danach sind fast 94 Prozent der Logistiker der Ansicht, dass die wachsende Nachfrage der Verbraucher nach nachhaltigeren Produkten eine Reduzierung von Emissionen in den Lieferketten zu einer der wichtigsten Priorit\u00e4ten f\u00fcr das n\u00e4chste Jahr macht.<\/p>\n Die 麻豆原创-Strategie f\u00fcr das Schaffen einer widerstandsf\u00e4higeren, transparenteren und agileren Lieferkette basiert auf drei S\u00e4ulen:<\/p>\n Es kommt heute und in Zukunft verst\u00e4rkt darauf an, die komplexen Abl\u00e4ufe in der Lieferkette hocheffizient und automatisiert zu orchestrieren. Der komplette Wertestrom \u2013 angefangen von der Beschaffung der Rohmaterialien und die Warenanlieferung, \u00fcber den Transport und die Lagerhaltung bis zur Produktion und die Distribution an die Kunden \u2013 wird dabei digital abgebildet und synchronisiert.<\/p>\n Und dies sowohl \u00fcber die Grenzen des eigenen Unternehmens hinaus als auch innerhalb einer Fabrik im Bereich der Intralogistik, etwa durch die engere Verkn\u00fcpfung von Lager und Produktion. Durch den Einsatz von Technologien wie Radio Frequency Identification (RFID), K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und Big Data-Analysen l\u00e4sst sich der Materialfluss optimieren. Im Idealfall verbindet eine zentrale Plattform<\/a> alle Lagerstandorte und -prozesse miteinander und erh\u00f6ht so Transparenz und Flexibilit\u00e4t.<\/p>\n Gemeinsame Netzwerke mit Lieferanten und Logistik- oder Fertigungspartnern erm\u00f6glichen den Wechsel vom blo\u00dfen Reagieren auf unvorhergesehene Ereignisse zu deren rechtzeitiger Vorhersage und dem sofortigen Ergreifen von Ma\u00dfnahmen. Dazu tr\u00e4gt auch das Echtzeit-Tracking von Warenstr\u00f6men und die l\u00fcckenlose Material-R\u00fcckverfolgbarkeit bei.<\/p>\n Als \u201eChampions-League\u201c sehe ich hier die F\u00e4higkeit eines Unternehmens Unterbrechungen \u00fcber mehrere Stufen der Lieferantenketten fr\u00fchzeitig zu erkennen. Diese so genannte Multi-Tier-Visibilit\u00e4t erlaubt es Unternehmen durch programmatisch ausgepr\u00e4gte Lieferverflechtungen die Auswirkungen von Unterbrechungen in der Supply Chain<\/a> zu erkennen, lange bevor sie Auswirkungen auf die eigene Produktions- oder Lieferf\u00e4higkeit haben.<\/p>\n In den ERP-Systemen der Unternehmen schlummern gro\u00dfe Datensch\u00e4tze. Wer die Zusammenh\u00e4nge von Lieferverflechtungen mit dem Gesch\u00e4ftskontext kennt, kann daraus die tats\u00e4chlichen Auswirkungen auf Lieferf\u00e4higkeit und Kundenzufriedenheit, aber auch auf Finanzkennzahlen \u2013 wie etwa Kosten- und Umsatzauswirkungen \u2013 ableiten. Dies gilt besonders f\u00fcr Logistik und Lagerhaltung, die aus kontextbezogenen Entscheidungen erheblichen Nutzen ziehen.<\/p>\n Mit der Unterst\u00fctzung durch generative KI-L\u00f6sungen und Machine Learning (ML) zur Erkennung von Mustern, Risiken oder Chancen lassen sich die Prozesse weiter optimieren und Lieferketten umgestalten. So entstehen Produktivit\u00e4ts- und Effizienzsteigerungen durch Aufgaben- und Prozessautomatisierung, pr\u00e4diktive Analysen und eine entscheidungsunterst\u00fctzende Szenario-Planung.<\/p>\n Ein Beispiel f\u00fcr den praktischen Nutzen f\u00fcr den Einsatz von generativer KI, die sogenannte Large Language-Modelle (LLM) nutzt, ist eine smarte L\u00f6sung f\u00fcr das Transportmanagement mit automatischer Lieferscheinerkennung und -anlage. Sie unterst\u00fctzt die schnellere Abwicklung eines allt\u00e4glichen Problems, vor dem viele Produktionsunternehmen \u2013 zum Beispiel in der Automobilindustrie \u2013 heute stehen.<\/p>\n Der typische Fall: Beim Pf\u00f6rtner einer Fabrik stauen sich die LKWs mit Teilen der Zulieferer und bei der Einfahrt muss der Lieferschein mit der Versandvorabmitteilung abgeglichen werden. In \u00fcber 80 Prozent aller F\u00e4lle existiert bereits eine Advance Shipping Notice (ASN), \u00fcber die sich die notwendigen Informationen schnell im IT-System finden lassen. Doch auch hier m\u00fcssen oft zahlreiche Fehler durch einen manuellen Abgleich m\u00fchsam identifiziert werden. Bei den restlichen 20 Prozent der Anwendungsf\u00e4lle existiert sogar nur der Papierlieferschein im Cockpit des Fahrzeugs. Hier m\u00fcssen dann die einzelnen Positionen manuell erfasst werden, was bis zu 40 Minuten Zeit in Anspruch nehmen kann.<\/p>\n Mit der intelligenten Wareneingangsl\u00f6sung<\/a> von 麻豆原创, die mit Hilfe eines LLM entwickelt wurde, kann dieser Abgleich k\u00fcnftig in wenigen Sekunden erfolgen \u2013 ohne dass neue Hard- oder Software angeschafft werden muss.\u00a0 F\u00fcr das erste Halbjahr 2024 ist es geplant, diese L\u00f6sung als integrierten Teil der 麻豆原创-Standardsoftware f\u00fcr das Fracht-,\u00a0 Flotten- und Logistikmanagement<\/a> anzubieten. Hier ist die generative Business KI zu einem echten Gamechanger geworden, denn bisher gab es f\u00fcr diese Aufgabe keine praktikablen L\u00f6sungen. Der Mehrwert durch die pure Zeitersparnis im Wareneingangsprozess pro Werk und Lagerstandort ist bereits enorm \u2013 ganz zu schweigen von einem Rollout \u00fcber dutzende oder gar hunderte von Standorten hinweg.<\/p>\n Ein weiteres Beispiel f\u00fcr den praktischen KI-Einsatz: Bisher unterst\u00fctzt die 麻豆原创 Logistikdisponenten bei der Planung von Transportwegen mit Optimierungsverfahren, welche aus der Vielzahl der m\u00f6glichen Optionen von Logistikdienstleistern und Routen die bestm\u00f6gliche Variante vorschlagen. Dabei spielen Kriterien wie Kosten, Einhaltung der Liefertermine, verf\u00fcgbare Verkehrsmittel oder vorhandene Transportkapazit\u00e4ten eine Rolle. Jetzt erweitern wir diesen Katalog \u00fcber transportbasierte Emissionskosten um den \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck der Frachttr\u00e4ger und Logistikdienstleister.<\/p>\n In Zukunft wird generative KI nach meiner Einsch\u00e4tzung auch eine gr\u00f6\u00dfere Rolle einnehmen, um beispielsweise auf neuartige Weise mit einer Optimierungsl\u00f6sung zu kommunizieren. Sprachbefehle beschleunigen manuelle Planungsoperationen oder liefern etwa detaillierte Erkl\u00e4rungen bei \u00c4nderungen der Frachtauftr\u00e4ge.<\/p>\n Die aktuellen Logistik-Trends zeigen eindeutig: Automatisierung, Digitalisierung und Integration sind heute wichtiger denn je. Sie erm\u00f6glichen transparente, resiliente und nachhaltige Supply-Chain-Prozesse als sichere Basis f\u00fcr eine agile \u201eJust-the-Customer\u201c-Orientierung in der Logistik. Diese neuen M\u00f6glichkeiten gilt es nun in den Unternehmen aller Branchen zu nutzen.<\/p>\nDrei S\u00e4ulen einer Strategie f\u00fcr mehr Agilit\u00e4t, Transparenz und Resilienz<\/strong><\/h2>\n
1. End-to-End-Vernetzung aller Prozesse<\/strong><\/h3>\n
2. Kollaboration in Partnernetzwerken<\/strong><\/h3>\n
3. Treffen von kontextbezogenen Entscheidungen<\/strong><\/h3>\n
Mit KI im Transportmanagement Wareneingangsprozesse signifikant automatisieren<\/strong><\/h2>\n
Den \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck in der Transportplanung ber\u00fccksichtigen<\/strong><\/h2>\n