Wie nutzt du KI in der Supply Chain?

Demand Forecasting

KI-Modelle (vor allem ML-Algorithmen) prognostizieren Nachfrage genauer als klassische Excel-Forecasts. Sie verarbeiten viele Inputs gleichzeitig: historische Verkäufe, Saisonalität, Wetterdaten, Marketing-Kampagnen, externe Indikatoren. Verbesserung typischerweise 10-30 Prozent Genauigkeit. Folge: weniger Überbestand, weniger Out-of-Stocks.

Lagerbestand-Optimierung

KI berechnet pro Artikel den optimalen Lagerbestand: nicht zu viel (Kapitalbindung), nicht zu wenig (Lieferunfähigkeit). Berücksichtigt Lieferzeiten, Nachfrage-Schwankungen, Service-Level-Ziele. Spart oft 5-15 Prozent Lagerkosten ohne Service-Level-Einbußen. Klassisches ROI-starkes Anwendungsfeld.

Routen- und Logistik-Optimierung

KI plant Touren effizienter als menschliche Disponenten. Berücksichtigt Verkehr, Zeitfenster, Kapazitäten, Ladungssicherung. Funktioniert in B2C-Logistik (Amazon, DHL) genauso wie B2B (Spedition). Kraftstoff- und Zeitersparnis 10-25 Prozent in vielen Fällen.

Risikofrüherkennung

KI scannt Nachrichten, Social Media, Wetterdaten, geopolitische Indikatoren, um Lieferketten-Risiken früh zu erkennen. Beispiel: Erdbeben in einer Lieferanten-Region führt automatisch zu Alarmierung und Alternativen-Vorschlag. Tools: Resilinc, Everstream Analytics. Wertvoll seit Corona und Ukraine-Krieg.

Voraussetzungen für ROI

KI in Supply Chain wirkt nur mit: 1) sauberen historischen Daten (mindestens 2 Jahre), 2) Domain-Experten als Übersetzer zwischen Business und Data Science, 3) Change-Management bei Disponenten (KI ersetzt nicht Erfahrung, ergänzt sie). Wer ohne diese Voraussetzungen startet, produziert Pilot-Projekte ohne Skalierung. Erst die Daten und Menschen fit machen, dann KI einführen.