Lieferketten funktionierten bis vor wenigen Jahren reibungslos – bis sich globale Ereignisse schlagartig überstürzten. Containerknappheit, extreme Wetterbedingungen, die unerwartete Schließungen von Häfen, sich verschärfende geopolitische Konflikte und eine hartnäckige Inflation rückten Lieferketten plötzlich in den Fokus von Unternehmen. Heute wird jede neue Störung zu einer Belastungsprobe und Resilienz ist zum Schlagwort der Stunde geworden. Um diesen Herausforderungen entgegenzutreten, braucht es keine Patentrezepte, sondern ein nachhaltiges Betriebsmodell, das Unternehmen dauerhaft widerstandsfähig macht, indem es Risiken antizipiert und ihnen ausweicht, bevor sie eintreten.

Der technologische Fortschritt im Allgemeinen und künstliche Intelligenz (KI) im Speziellen werden unermüdlich als Teil der Lösung gepriesen. Doch während viele Unternehmen noch damit experimentieren, hat die Realität in den Produktionshallen und entlang der Lieferketten noch nicht ganz aufgeholt.

In der Branche sorgt es für Reibung, dass die Transparenz der Lieferketten und die Automatisierung von Prozessen in den weltweiten Distributionsnetzen erheblich variiert. In Europa steigt insgesamt die Akzeptanz gegenüber Technologien, die dies ermöglichen. Doch die Fähigkeit, z.B. prädiktive Technologien strategisch einzusetzen, hinkt hinterher. Ein Bericht, der unter anderem die Agilität und Zukunftssicherheit von Unternehmen im Hinblick auf den Einsatz von Predictive Maintenance in der Distributionsbranche untersucht hat, zeigt, dass das Wertschöpfungsdefizit– also die Diskrepanz zwischen erwarteten und tatsächlichem ROI in Bezug auf den Einsatz von Technologien für vorausschauende Intelligenz zwischen den produktivsten (57 %) und den am wenigsten produktiven Unternehmen (18 %)  – satte 39 % beträgt. Die produktivsten Unternehmen nutzen Technologien wie GenAI, RPA und KI für Predictive Intelligence und können damit ihre Produktivität steigern, während die am wenigsten produktiven Unternehmen dieses Potenzial weitgehend ungenutzt lassen.

Obwohl 81 % der Führungskräfte in der Distribution der Meinung sind, dass die Einführung von Technologien für den Erfolg entscheidend ist, geht der Fortschritt nicht schnell genug voran.

KI allein reicht nicht aus

Viele Unternehmen investieren derzeit in KI, um ihre Lieferketten zu optimieren,indem sie Automatisierung, Rationalisierung und Kontrolle anstreben. Doch allzu oft wird KI als einmaliges Pilotprojekt getestet, das sich nicht skalieren lässt. Oder die Technologie wird in bestehende Arbeitsabläufe integriert, ohne dabei ein klares Ziel zu definieren. Die Ergebnisse sind oft enttäuschend: Manche Teams erhalten bunte, schicke Dashboards, andere sehen nur minimale Veränderungen und meist erweisen sich die Investitionen als wenig rentabel.

Das eigentliche Problem: Unternehmen tappen in die Falle, wenn sie KI lediglich als ein Werkzeug zur Beschleunigung oder Effizienzsteigerung bestehender Prozesse betrachten. Dies sind zwar legitime Ziele, doch KI bietet ein viel größeres Potenzial.

Die wahre Kluft zwischen Potenzial und Wirkung zeigt sich oft im Alltag. Ein Distributionsunternehmen könnte zwar KI-gestützte Prognosen für seine Entscheidungen einsetzen, verlässt sich aber dennoch auf veraltete Bestandssysteme. Ein weiteres Beispiel: Es werden zwar umfassende Maschinendaten für die vorausschauende Wartung gesammelt, doch fließen diese Daten nie in die Entscheidungsfindung ein und es wird nicht danach gehandelt. Sowohl die Daten als auch die Technologie sind vorhanden – was fehlt, ist die Verbindung zwischen den gewonnenen Erkenntnissen und dem tatsächlichen Handeln.

Unternehmen, die KI effektiv einsetzen, können ihre Lieferketten grundlegend transformieren. Dies markiert den entscheidenden Unterschied zwischen digitaler Optimierung und echter Resilienz.

KI, die Erfolge generiert

KI zeigt ihren wahren Wert erst, wenn sie intelligent eingesetzt wird. Ein Anwendungsbeispiel ist die Bestandsverwaltung: Mit KI können Unternehmen über einfache Datenpunkte wie Nachbestellungen bestimmter Produkte hinausgehen, indem sie in Echtzeit die Zuverlässigkeit der Lieferanten, die volatile Nachfrage, Lieferzeiten sowie die Schwankungen der Vorlaufzeiten modellieren. Das Ergebnis: weniger Engpässe, geringere Ressourcenverschwendung sowie mehr Vertrauen in den nächsten Schritt. Ähnlich verhält es sich mit KI-basierten Tools für Predictive Maintenance, wenn ausfallgefährdete Anlagen rechtzeitig identifiziert und ungeplante Ausfallzeiten vermieden werden können.

Dies sind keine hypothetischen Vorteile. Molex, ein globaler Elektronikhersteller, nutzte beispielweise KI-gestützte Erkenntnisse, um Störungen wie Materialengpässe und Überlastungen von Häfen in Echtzeit zu erkennen und abzufedern. Die Automotive- Kunden des Unternehmens profitierten von einer verbesserten Kontinuität der Lieferkette, gleichzeitig konnte Molex seine globalen Geschäfte resilienter und agiler gestalten.  

Erst die Sichtbarkeit, dann die Intelligenz

Intelligente KI erfordert zunächst eine solide und intelligente Grundlage. Hier kommen Werkzeuge wie Process Mining ins Spiel.

Process Mining unterstützt Unternehmen dabei, den tatsächlichen Arbeitsablauf von der Beschaffung bis hin zur Auslieferung detailliert zu erfassen. Dabei werden Daten aus bestehenden Systemen genutzt, um aufzuzeigen, wo es zu Verzögerungen kommt, wo manuelle Schritte zu Reibungsverlusten führen und wo Prozesse nicht wie erwartet funktionieren. Diese Klarheit ist bei der Einführung und Implementierung von KI unerlässlich, denn nur wer seine aktuellen Prozesse versteht, kann sie verbessern. Wird KI auf fehlerhafte Arbeitsabläufe aufgesetzt, zieht das noch schnellere Funktionsstörungen nach sich.

Durch die Kombination von IoT für die Echtzeitverfolgung und KI zur Optimierung können mittels Process Mining verschiedene Betriebsszenarien visualisiert und simuliert werden. Was passiert zum Beispiel, wenn die Nachfrage in einer bestimmten Region in die Höhe schnellt? Welche Auswirkungen hat eine verspätete Lieferung? Gemeinsam erzeugen diese Tools eine Feedbackschleife, die die Reaktionsfähigkeit von Lieferketten verbessert.

Perfekt vorbereitet

Resiliente Unternehmen zeichnen sich dadurch aus, dass sie vorausschauend handeln und sich an Veränderungen anpassen, bevor negative Auswirkungen eintreten.

Genau das ermöglicht die KI. Distributoren, die auf diese Technologie setzen, können ihre Lieferungen um überlastete Häfen herumleiten und zu den Umschlagplätzen mit freien Kapazitäten lotsen. Drohende Lieferverzögerung werden rechtzeitig erkannt, so dass automatisch auf einen alternativen zertifizierten Lieferanten ausgewichen werden kann, um die Produktion aufrechtzuerhalten. KI ermöglicht auch Fortschritte in Richtung Kreislaufwirtschaft indem z.B. Retouren ohne zusätzliche Kosten oder erhöhte Komplexität nachverfolgt, überprüft und wieder in die Lieferkette zurückgeführt werden.

All dies erfordert eine fundierte Planung. Die Unternehmen, die mit dem Einsatz von KI die besten Ergebnisse erzielen, sind nicht unbedingt diejenigen, die am meisten investieren. Es sind vielmehr jene Unternehmen, die ihren Fokus auf die entscheidenden Anwendungsfälle richten. Sie beginnen meist mit Problemen, die sie gut verstehen, und arbeiten funktionsübergreifend an deren Lösung. Dabei nutzen sie den Ansatz des Change-Managements und stellen sicher, dass die Menschen, die die Technologie nutzen, aktiv in deren Entwicklung eingebunden sind. Supply-Chain-Führungskräfte, die KI als strategische Fähigkeit und nicht als bloßes Add-on betrachten, verkürzen die Entscheidungszyklen von Wochen auf Minuten. Sie zeigen, dass Resilienz nicht bedeutet, dass plötzliche Ereignisse ausbleiben. Sie zeigen aber, dass resiliente Unternehmen die Fähigkeit haben, von Volatilität zu profitieren.

Fazit: Anpassungsfähigkeit ist zu einem der entscheidenden Wettbewerbsvorteile geworden. Während traditionelle Methoden und Intuition die Supply Chain bislang weit gebracht haben, reichen sie heute nicht mehr aus, um den Anforderungen moderner Märkte gerecht zu werden. In Bezug auf Lieferketten bedeutet dies, dass die Fähigkeit, Störungen frühzeitig zu erkennen und Pläne in Echtzeit statt in Monaten anzupassen, zur neuen Normalität geworden ist. Der Einsatz von KI ermöglicht Unternehmen eine bislang unerreichte Transparenz und Flexibilität. Damit wird die Supply Chain nicht nur intelligenter und widerstandsfähiger, sondern auch besser auf zukünftige Herausforderungen vorbereitet. Die Frage lautet nicht mehr: „Sollten wir der KI vertrauen?“, sondern „Können wir einer Lieferkette vertrauen, die ohne sie läuft?“