Wo wird KI in Supply-Chain heute wirklich eingesetzt?

Demand-Forecasting

KI-Modelle (Time-Series-Forecasting mit Transformers, LSTM) ersetzen klassische Excel-Forecasts. Vorteil: integrieren externe Faktoren (Wetter, Feiertage, Promos, sozialmediale Signale).

• Genauigkeits-Verbesserung: typisch 10-30 % weniger Forecast-Error vs Excel.

• Tools: SAP IBP, Blue Yonder, o9 Solutions, OMP. Auch In-House mit Python + Prophet.

• ROI-Beispiel: 1 % weniger Bestand bei einem 100-Mio-EUR-Lager = 1 Mio EUR Capital-Freisetzung.

Bestandsoptimierung

Sicherheitsbestaende werden dynamisch berechnet statt fix. KI berücksichtigt Lieferzeit-Schwankungen, Saisonalität, Lieferanten-Reliability. Reduziert Lagerkosten 15-25 %.

Routenoptimierung

Tour-Planung in Logistik: KI berechnet beste Routen unter Berücksichtigung von Verkehr, Wetter, Liefer-Zeitfenstern, Fahrer-Schichten. Tools: PTV, Greenplan, Locus. Spritersparnis 10-15 %.

Predictive Maintenance

Sensoren an Maschinen + ML-Modelle prognostizieren Ausfälle bevor sie passieren. Wartung wird geplant statt reaktiv. Reduziert ungeplante Stillstaende 20-40 %, verlängert Maschinen-Lebensdauer.

Was NICHT funktioniert

• Vollautomatische End-to-End-Supply-Chain: zu komplex, zu viele Edge Cases. KI als Decision-Support, nicht als Replacement.

• Black-Box-Modelle bei kritischen Entscheidungen: ohne Erklärbarkeit kein Manager-Buy-In.

• KI als Bestandteil ohne Daten-Reife: garbage in, garbage out. Voraussetzung ist sauberer Daten-Bestand.

Einstiegs-Empfehlung

Start mit Demand-Forecasting für Top-20 % Artikel. Klare Hypothese, messbarer Vorher-Nachher. Wenn 3-6 Monate erfolgreich: Skalierung. Erst dann nächste KI-Anwendung.