Prozessoptimierung
Erst Supply Chain optimieren, dann KI einsetzen
Viele Industrieunternehmen setzen auf Künstliche Intelligenz, um ihre Produktivität zu steigern. Nach Einschätzung von Perzeptron werden jedoch häufig vorhandene Effizienzpotenziale in der Supply Chain übersehen. Transparente Prozesse und belastbare Daten seien die Grundlage für einen wirtschaftlichen KI-Einsatz.
Perzeptron empfiehlt Industrieunternehmen, vor dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz zunächst ihre Supply Chain zu analysieren und bestehende Prozesse zu optimieren. Grundlage ist eine Effizienzanalyse auf Basis vorhandener ERP-Daten, mit der Schwachstellen und wirtschaftliche Potenziale identifiziert werden. Dabei sei eine vollständige Bereinigung der Stammdaten vorab nicht erforderlich, da sich Datenqualität und Prozessqualität während der Optimierung parallel verbessern.
„Viele Unternehmen erwarten heute, dass KI ihre Effizienzprobleme löst“, sagt Andreas Koch, Geschäftsführer von Perzeptron. „Unsere Erfahrung zeigt jedoch: Die größten Potenziale liegen häufig bereits in der bestehenden Supply Chain. Wer ineffiziente Prozesse mit KI automatisiert, macht sie nicht besser, sondern lediglich schneller. Deshalb beginnen wir nicht mit KI, sondern mit Transparenz.“
Mit der Supply-Chain-Software MiG werden entscheidungsrelevante Informationen aus ERP-Systemen und weiteren Quellen zusammengeführt. Das soll eine schnellere Planung ermöglichen und den Abstimmungsaufwand reduzieren. In einem Kundenprojekt konnte der tägliche Aufwand für die Fertigungsplanung dadurch von einer Vollzeitaufgabe auf wenige Stunden gesenkt werden.
Für den eigentlichen KI-Einsatz verweist Perzeptron auf die Software OCC.AI, die Auftragsbestätigungen automatisiert mit Bestellungen abgleicht und Abweichungen erkennt. In einem Kundenprojekt reduzierte sich der wöchentliche Prüfaufwand von 25 bis 30 Stunden auf weniger als fünf Stunden, während rund 85 Prozent der Auftragsbestätigungen automatisiert geprüft werden konnten.
„KI bringt den größten messbaren Nutzen, wenn Unternehmen ihre Prozesse verstehen, auf einer belastbaren Informationsbasis entscheiden und KI-Lösungen darauf aufsetzen können“, fasst Koch zusammen.
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