Mehr Tempo, weniger Fehler Wie KI das Supply-Chain-Management revolutioniert

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Künstliche Intelligenz ist ein leidenschaftsloser Optimierer, der beim Management von Lieferketten Routinearbeiten verlässlich erledigt. Doch manchmal kommt sie zu völlig unerwarteten Ergebnissen. Einschätzungen von Christoph Kull, President Business Applications bei Proalpha Group.

ERP-Systeme werden durch Künstliche Intelligenz intelligenter und vorausschauender. Die Lösungen können mit KI über die reine Abbildung der aktuellen Situation hinausgehen, denn KI befähigt diese Systeme, Vorhersagen darüber zu treffen; beispielsweise darüber, was in Zukunft benötigt wird. Darauf basierend können konkrete Handlungsempfehlungen generiert werden. Christoph Kull, President Business Applications bei Proalpha Group, nennt ein Beispiel: „Ein KI-gestütztes ERP kann den Bedarf an Ressourcen prognostizieren, Lieferengpässe vorhersagen und proaktiv Optimierungsstrategien vorschlagen – was Unternehmen dabei hilft bessere Entscheidungen zu treffen.“

Booster-Technologie für Business Intelligence

In der BI-Branche verhält es sich ähnlich: BI-Systeme entwickeln sich zunehmend in Richtung Advanced und Predictive Analytics. „Advanced Analytics umfasst Techniken wie Daten-Mining, maschinelles Lernen und statistische Modellierung, die Unternehmen helfen, komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen“, so Kull. Predictive Analytics nutzt hingegen Technologien, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen und Unternehmen die Möglichkeit zu geben, präventive oder optimierende Maßnahmen zu ergreifen. „Die Integration dieser Funktionen bedeutet, dass BI-Systeme nicht mehr nur erklären, was passiert ist, sondern auch vorhersagen, was passieren wird, und Handlungsempfehlungen auf Basis dieser Erkenntnisse liefern können.“

Proalpha Group reagiert auf die neuen Möglichkeiten

Für die Proalpha Group sei KI ein strategisches Kernelement, welches in der Proalpha Industrial AI Plattform gebündelt wird, sagt Kull. „Diese Plattform basiert auf zwei Säulen: Industrial Knowledge Management zur KI-basierten Analyse unstrukturierter Daten und Advanced Data Analytics zur Analyse strukturierter Massendaten.“ Dies erlaube es, KI auf sämtliche Unternehmensdaten anzuwenden und umfassende Einblicke in die Geschäftsprozesse zu gewinnen. Im industriellen Mittelstand werden alle relevanten Daten aus Bereichen wie ERP, Finanzen, HR und MES dazu zentral zusammengeführt, unterstützt durch eine Cloud-basierte, skalierbare Architektur. Diese Industrial AI Platform soll so nach den Vorstellungen von Proalpha Künstliche Intelligenz aus den Chefetagen in die Praxis der Fachabteilungen bringen, „denn dort liegt das Potenzial, die größten Effizienzgewinne zu erzielen und zur Wettbewerbsfähigkeit beizutragen.“

Nicht sofort sichtbare Wechselwirkungen

Der Verantwortliche für die Business Applikationen nennt als Beispiel die KI-gestützte Bestandsoptimierung, die sich auf die gesamte Supply-Chain auswirkt. Mithilfe von Datenanalysen kann KI, wie in der Proalpha Industrial AI Plattform umgesetzt, Korrelationen entlang der gesamten Lieferkette aufdecken. Ein Fallbeispiel: „Die KI zeigt auf, dass eine unzureichende Zahlungsmoral der Kunden und verspätet eintreffende Zahlungen oft eine tiefere Ursache haben: mangelnde Liefertreue des Unternehmens selbst. Die Analyse offenbart, dass ineffizientes Einkaufsverhalten – etwa ungenaue Bestellungen oder lange Beschaffungszeiten – zu Verzögerungen führt, die wiederum die eigene Lieferzuverlässigkeit beeinträchtigen.“

Finanzielle Effekte werden prognostiziert

Die KI erkennt diese Zusammenhänge und quantifiziert den finanziellen Effekt von Verbesserungen, führt Koll aus. Auch die genannten Zusammenhänge, wie den Einfluss ineffizienter Einkaufsprozesse auf die eigene Liefertreue und die Zahlungsmoral der Kunden. So kann in einem zweiten Schritt ausgegeben werden, wie Optimierungen in Bestellprozessen finanzielle Effekte erzielen.

Unstrukturierte Daten sind ein weites Feld für die KI

Auch in Segmenten abseits klassischer ERP-Daten optimiert KI die Prozesse in Unternehmen. So können laut Koll die Kundenanfragen vor allem dann schneller und individualisierter beantwortet werden, wenn das richtige Wissen für die oft komplexen Support-Anfragen in der Industrie verfügbar wird. „Dieses [Wissen] liegt meist auch außerhalb der ERP-Grenzen, zum Beispiel in Handbüchern, Dokumentationen, E-Mail-Verteilern oder Teams-Gruppen“, so der Software-Profi.

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