KI statt Krise

Liefernetzwerke können sehr komplex sein. © Biss

Denn die künstliche Intelligenz kann Daten in Echtzeit analysieren und so auf Anhieb Anomalien oder Abweichungen von normalen Mustern erkennen. Dafür generieren KI-Systeme wie zum Beispiel BISS/CAIGO aus strukturierten und unstrukturierten Informationen unterschiedlicher Quellen – wie Lieferantendaten, Lieferantenverknüpfungen, Maßnahmenkataloge, errechnete Risiken, Kommentare, Prüfberichte, Zertifikate, Chats oder E-Mails – zunächst eine robuste und erweiterbare Datenbasis. "Das KI-System erschafft aus allen Daten eine intelligente Wissensplattform, die es ermöglicht, komplexe Datenmengen in verwertbare Informationen zu transformieren", erklärt Schnüpke. Solche KI-Systeme nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, sie erkennen statistische Muster und Zusammenhänge und bewerten die Wahrscheinlichkeit sowie die potenziellen Auswirkungen von Risiken. Dafür bedienen sie sich fortschrittlicher Analyseverfahren wie klassische Zeitreihenmodelle oder komplexe Simulationstechniken wie Monte-Carlo-Analysen.

Risiken frühzeitig erkennen und gegensteuern

Mit ihren smarten Funktionen erstellen solche Lösungen auf Anwender-Anfrage Vorhersagemodelle, die potenzielle Risiken bewerten und mit dynamischen Tabellen und präzisen Visualisierungen in Dashboards und Berichten anschaulich visualisieren. Auf diese Weise sind die Prognosen für Anwender leicht zugänglich und verständlich. Plötzliche Veränderungen – wie politische Ereignisse, Naturkatastrophen oder Trends – in den Nachrichten oder sozialen Medien zum Beispiel können auf kommende Störungen und Transportverzögerungen hinweisen. Auch aus plötzlichen Anstiegen oder Rückgängen in der Produktnachfrage sowie aus Anzeichen für finanzielle Schwierigkeiten oder operative Probleme bei Lieferanten können KI-basierte Softwarelösungen Prognosen hinsichtlich Störungen in der Supply Chain ableiten. "Erkennen Unternehmen derartige Störfaktoren frühzeitig, können sie proaktiv Maßnahmen ergreifen und gegensteuern", beschreibt Mazac.

KI-gestützte Systeme analysieren große Datenmengen in Echtzeit, identifizieren potenzielle Risiken frühzeitig und schlagen entsprechende Maßnahmen vor. © Biss

Von Vorteil ist, wenn die Software gleich selbst passende Handlungsempfehlungen generiert, um die erkannten Risiken zu minimieren. Hochwertige Lösungen sind genau dazu in der Lage: Bei erwarteten Nachfragespitzen schlägt die Software beispielsweise Bestandsanpassungen vor, um mit einem erhöhten Lagerbestand auf die steigende Nachfrage reagieren zu können. Erkennt sie bei einem aktuellen Lieferanten Probleme, wird sie einen Lieferantenwechsel vorschlagen. Sind auf einem Transportweg Störungen zu erwarten, ist die Anpassung des Transportweges eine sinnvolle Maßnahme, um potenzielle Verzögerungen zu vermeiden. Mit Hilfe einer frühzeitigen Risikoerkennung in Echtzeit und den vorgeschlagenen Gegenmaßnahmen können Unternehmen reagieren, bevor es zu ernsthaften Störungen kommt. Da die KI die Risiken automatisiert bewertet, sparen Unternehmen zudem wertvolle Kapazitäten und können ihre Ressourcen auf die kritischsten Bereiche konzentrieren. "Mit einer solchen KI-gestützten Software erhalten Unternehmen ein leistungsfähiges Werkzeug für die strategische Entscheidungsfindung und zur Optimierung ihrer globalen Lieferketten", sagt Schnüpke.

Voraussetzung für solch detaillierte und zuverlässige Prognosen sowie passende Handlungsempfehlungen ist eine umfassende, kohärente Datenbasis. "Eine KI ist keine Glaskugel", formuliert Mazac. "Sie kann nichts wiedergeben, was sie nicht gelernt hat." Alle Prognosen fußen daher auf vorhandenen Daten – je umfangreicher die Datenbasis, desto genauere Vorhersagen sind möglich. Wichtig ist auch, dass Daten kontinuierlich eingespeist und aktualisiert werden, damit die KI dazulernen und ihre Genauigkeit verbessern kann.

Resilient durch schnelle Reaktion

Unvorhersehbare Ereignisse können erhebliche Auswirkungen auf globale Lieferketten haben. Die steigende Komplexität und Störanfälligkeit von Supply Chains – bedingt durch geopolitische Konflikte, Fachkräftemangel, Inflation und Klimawandel – macht ein effizientes Risikomanagement unerlässlich. KI-gestützte Systeme bieten hier einen entscheidenden Vorteil: Sie analysieren große Datenmengen in Echtzeit, identifizieren potenzielle Risiken frühzeitig und schlagen proaktive Maßnahmen vor. Unternehmen, die auf solche Technologien setzen, können ihre Lieferketten widerstandsfähiger gestalten und schneller auf Krisen reagieren.