KI in Lieferketten: Die Grundlagen zuerst

Lieferketten haben die Mainstream-Medien früher nie beunruhigt. Nur wenige Menschen machten sich Gedanken über den komplizierten Tanz, der erforderlich ist, um unseren Wunsch nach billigen Lebensmitteln, neuen Autos und Lieferungen am nächsten Tag zu erfüllen. Heute, nach zwei Jahren der Volatilität, der Verwicklungen und der steigenden Preise, warnen die Boulevardzeitungen, dass „Pizza Hut das Eis ausgehen könnte“, und die Welt ist plötzlich voll von Beschaffungsexperten, die bei einem Bier über „Bullwhip-Effekte“ diskutieren.

Undurchsichtige, brüchige und stark manuell geprägte moderne Lieferketten wurden unter der Prämisse aufgebaut, dass Stabilität eine nahezu konstante Größe ist. Sie hatten auch eine gute Zeit. Sicherlich gab es auch Unebenheiten auf der Straße, aber die eine oder andere Störung war der Preis, den man für die hohe Effizienz und die geringstmöglichen Kosten zahlen musste. 

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Was dann geschah, war im Nachhinein gesehen vorhersehbar. Die COVID-19-Krise, die wirtschaftlichen Auswirkungen nach der Pandemie und der anhaltende Konflikt in der Ukraine haben die historische Torheit offenbart, Lieferketten für eine zweidimensionale Welt aufzubauen, in der die einzigen Dinge, über die sich die Betreiber von Lieferketten wirklich Gedanken machen mussten, die Arbeitskosten und der Transport waren. Während einer längeren Periode der Stabilität war beides reichlich und relativ billig vorhanden. Jetzt stehen Unternehmen aller Branchen vor der Herausforderung, ihre Lieferketten gegen eine immer länger werdende Liste von Variablen abzusichern, von geopolitischen Spannungen bis hin zu den eskalierenden Auswirkungen des Klimawandels. 

Das Zweigespann: Automatisierung und KI

Viele setzen auf Automatisierung und Künstliche Intelligenz (KI), um diesen Wandel zu unterstützen. Es ist leicht zu erkennen, warum. Um Lieferketten aufzubauen, die auch unbeständigen Zeiten standhalten können, müssen die Betreiber der Lieferkette in der Lage sein, Probleme frühzeitig zu erkennen. Dies erfordert einen Einblick in den Status und den Zustand jedes einzelnen Zulieferers – und bei großen Unternehmen sind dies oft mehrere zehntausend. Welche Lieferanten, Prozesse oder Anlagen stellen potenzielle Schwachstellen in der Lieferkette dar? Welche kritischen Inputs sind von Engpässen oder Preisschwankungen bedroht? Das Sammeln, Sortieren und Darstellen dieser Art von Informationen ist ohne Automatisierung unmöglich. 

Das frühzeitige Erkennen potenzieller Probleme ist eine Sache. Die Fähigkeit, Maßnahmen zu ergreifen, eine andere. Ein Beispiel ist die mangelnde Verfügbarkeit der persönlichen Schutzausrüstung (PSA) an die ersten Tage der Pandemie. Die Kapazität war nicht das Problem. Das Problem lag vielmehr darin, dass es nicht möglich war, überschüssige Vorräte mit Bereichen mit hohem Bedarf abzugleichen.

KI spielt eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, den Akteuren in der Lieferkette die nötige Flexibilität zu verleihen, um auf sich schnell entwickelnde Situationen zu reagieren. 

Ein Beispiel-Szenario: Aufkommende Risiken oder langfristige Schwachstellen lösen automatisch ein interaktives Dashboard aus, das alternative Beschaffungsoptionen in verschiedenen Regionen aufzeigt. Die ausgewählten Zulieferer werden anhand von Daten, die von der KI aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden, nach vorgegebenen Kriterien überprüft. Unternehmen, die in der komplexen Fertigung tätig sind, könnten Kontrollen für die Produktqualität oder Designspezifikationen festlegen. In Anbetracht der zunehmenden Kontrolle der Unternehmen über die Nachhaltigkeit ihrer Lieferketten könnten sich viele auch dafür entscheiden, ihre Lieferanten auf der Grundlage verifizierter ESG-Empfehlungen (Stichwort Lieferkettengesetz, das 2023 in Kraft tritt) auszuwählen. 

Worauf warten wir noch? 

Diese Mischung aus KI-gestützter Transparenz, Agilität und Kontrolle ist bereits in greifbarer Nähe. Warum also hat der Wandel noch nicht stattgefunden? 

Das Problem liegt in den Daten, oder vielmehr im Mangel an Daten. Der Digitalisierungsgrad in den meisten großen Unternehmen ist relativ ausgereift. Was fehlt, ist die Digitalisierung zwischen den Geschäftspartnern im gesamten Ökosystem der Lieferkette. Lieferketten gelten gerne als eine ausgeklügelte, hochdigitalisierte Maschinerie. Aber in Wahrheit werden durch den Austausch von Papierdokumenten zusammengehalten. Und da man nur so effizient ist wie das langsamste Rädchen, bedeutet dies, dass die Lieferketten immer noch nur so schnell sind wie die papierbasierten Prozesse, auf denen sie nach wie vor beruhen.

„Garbage in, garbage out“: Die Chance der KI liegt in ihrer Fähigkeit, eine Vielzahl von Informationsquellen aufzunehmen, zu sortieren, zu präsentieren und zu interpretieren, um Probleme aus neuen Blickwinkeln anzugehen und ein anderes Ergebnis zu erzielen. Dazu brauchen wir eine digitalisierte und vernetzte Lieferkette, sonst können die Algorithmen ihre Arbeit nicht machen. Unternehmen können intern noch so gut digitalisiert sein. Wenn die Partner, mit denen sie zu tun haben – Banken, Lieferanten, Einkäufer, Logistikdienstleister – nicht digital arbeiten, fällt der gesamte Prozess auf den kleinsten (und langsamsten) gemeinsamen Nenner zurück. 

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Digitalen Verbindung zwischen Einkäufern und Lieferanten

Auf dem Markt gibt es eine Menge Software, die behauptet, etwas Ähnliches zu leisten, aber sie basiert hauptsächlich auf Eins-zu-Eins-Verbindungen. Es ist, als hätte man ein Telefon, mit dem man immer nur mit einer vorgegebenen Liste von Kontakten sprechen kann. Oder, um diese Analogie noch weiter auszudehnen, dass das Telefon nur mit Personen telefonieren kann, die denselben Telekommunikationsanbieter nutzen. Lieferketten sind von Natur aus komplexe, mehrstufige Netze der Interkonnektivität. Damit Algorithmen ihre Aufgabe effektiv erfüllen können, müssen sie auf Systemen laufen, die diese Komplexität ausfüllen.

Wenn die Verbindung zwischen Einkäufern und Lieferanten wie bei LinkedIn ist, fördert das ein digitales Ökosystem und vereinfacht es Kontakte zu knüpfen und Informationen auszutauschen. Sobald das Unternehmen Mitglied ist, steht es ihm frei, mit jedem in Verbindung zu treten, den es interessant findet, nicht nur mit direkten Lieferanten, sondern auch mit den Lieferanten ihrer Lieferanten und darüber hinaus. 

Die Digitalisierung geht noch weiter 

Sobald diese digitale Verbindung hergestellt ist, können Unternehmen praktisch jeden Aspekt der Beziehung mit KI als Kernstück digitalisieren. Auf der einfachsten Ebene könnte dies bedeuten, dass routinemäßige Back-Office-Arbeiten wie die Freigabe und Bezahlung einer Rechnung effizienter werden. KI kann Unternehmen auch dabei helfen, die Lieferanten, mit denen sie Geschäfte machen, besser zu verstehen, zu analysieren und über sie gesammelte Daten zu sortieren und zusammenzuführen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass ein Unternehmen über 20 oder mehr verschiedene Datensätze mit verschiedenen Lieferantenstammdaten verfügt. KI kann diese Daten bereinigen und sinnvoll zusammenführen. 

Diese Beispiele mögen angesichts der Umwälzungen, mit denen sich die Betreiber von Lieferketten heute konfrontiert sehen, wie eine Kleinigkeit erscheinen. Doch in Wahrheit sind diese kleinen, lange übersehenen Bereiche die Grundlage, auf der das künftige Potenzial der KI in der Lieferkette realisiert wird. Von B2B-Marktplätzen, die auf intelligente Weise Lieferantenkapazitäten bündeln, die auf Bereiche mit erheblicher Käufernachfrage abgestimmt sind, bis hin zu KI-gesteuerten Finanzierungen, die Lieferanten den Zugang zu frühzeitigen Zahlungsoptionen erleichtern, kann KI eine neue Welle agiler, widerstandsfähiger und nachhaltiger Lieferketten vorantreiben. 

Covid hat dazu beigetragen, die antiquierte Vorstellung von der Lieferkette als eine notwendige und unwichtige Back-Office-Funktion zu zerstreuen. Jedes Unternehmen, das seine Lieferkette als potenziellen zukünftigen Wettbewerbsvorteil betrachtet, tut jedoch gut daran, mit einer gründlichen Prüfung der Grundlagen zu beginnen, auf denen es aufbaut.

Mikkel Hippe Brun

Tradeshift -

Mitbegründer und Senior Vice President

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