Optimierung der Lieferkette mit KI und Analytik

Die nächste Welle der beiden prominentesten Technologien Künstliche Intelligenz und Datenanalyse schlägt bereits ein. Während mehrere Branchen immer noch Türen öffnen, um die Auswirkungen nach der Pandemie zu überwinden, gibt es einige wenige Branchen, die die Gelegenheit genutzt haben, diese modernen Technologien in großem Maßstab einzusetzen.

Eine davon ist die Supply-Chain-Industrie. Jüngste Studien haben erklärt, dass die Einführung künstlicher Intelligenz in der Lieferkette zu einer besseren Bestandsverwaltung, intelligenter Fertigung, dynamischen Logistiksystemen und Lieferkontrollen in Echtzeit geführt hat.

Das Hauptziel des Einsatzes von KI in Supply Chain und Logistik ist die Steigerung von Effizienz und Produktivität. Diese Digitalisierung im Supply-Chain-Management hat zu mehr Nachhaltigkeit geführt, sodass sich jedes Unternehmen fragt, ob die digitale Transformation in diesem Ausmaß ihrem jeweiligen Supply-Chain-Geschäft zugute kommen kann.

Wenn Sie sich also nicht sicher sind, was KI und Analytik für Ihr Supply-Chain-Geschäft tun können, ist dieser Artikel genau das Richtige, um all Ihre Zweifel auszuräumen. Schauen wir uns an, wie sich KI auf die Lieferkette auswirkt und wie modernes Lieferkettenmanagement Mitarbeiter, Maschinen und Software zum Einsatz bringt.

Modernes Supply Chain Management, angetrieben von künstlicher Intelligenz und Analytik

Der Einsatz von KI-basierten Lösungen in der Lieferkette und Logistik bezieht sich auf den Prozess, bei dem intelligente Maschinen Problemlösungsaufgaben übernehmen können. Dieser automatisierte Prozess der Smart Industry Manufacturing, der vom IIoT (Industrial Internet of Things) betrieben wird, kann die gesamte Lieferkette ohne manuelle Beteiligung vorantreiben. Unternehmen, die KI in der Lieferkette einsetzen, zielen darauf ab, das Lieferkettengeschäft besser zu machen:

• Instrumentiert – maschinengenerierte Daten, die aus IoT-Geräten fließen
• Intelligent – ​​genauere und kompetentere Annahmen mit Hilfe von Datenanalyse und Modellierung
• Vernetzt – umfassende Konnektivität für eine bessere Entscheidungsfindung

Die Analyse von Lieferkettendaten hilft bei der Optimierung des Arbeitsablaufs, bei dem große Datenmengen Prognosen liefern, Ineffizienzen identifizieren und Innovationen vorantreiben können. Die Experten nennen es Supply Chain Analytics . Es gibt im Wesentlichen vier Arten von Supply-Chain-Analysen , denen Sie folgen können, um aufschlussreiche datengesteuerte Entscheidungen für Ihr Supply-Chain-Geschäft zu treffen. Hier sind die Beispiele für Lieferkettenanalysen:

1. Vorausschauende Analytik

Dies hilft Lieferkettenunternehmen, das wahrscheinlichste zukünftige Ergebnis und seine geschäftlichen Auswirkungen vorherzusagen. Verwenden Sie beispielsweise Predictive Analytics , um Risiken und Störungen zu mindern.

2. Beschreibende Analytik

Dies trägt dazu bei, Transparenz und Sicherheit für alle Arten von internen und externen Daten im gesamten Lieferkettenmanagement zu schaffen.

3. Präskriptive Analytik

Dazu gehört die Zusammenarbeit mit Logistikpartnern, um Zeit und Aufwand für maximalen Geschäftswert zu reduzieren. Eine beliebte Referenz ist die Verwendung von SRM (Supplier Relationship Management) als präskriptiver analytischer Ansatz.

4. Kognitive Analytik

Dies wird am besten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Beziehungen im Supply Chain Management genutzt. Die durch KI-gesteuerte Systeme erhaltenen Feedback-Daten werden analysiert und in Berichten und Dashboards ausgeführt, um komplexe Fragen zu beantworten.

Dieser fortschrittliche Einsatz von Lieferkettenanalysen kann Ihrem Unternehmen automatisch ermöglichen, bahnbrechende Ideen zu verfolgen und bessere Kundenbedürfnisse und -anforderungen zu erfüllen. Wenn Sie sich noch nicht entschieden haben, KI und Analysen für Ihr Unternehmen einzusetzen, ist unser nächster Diskussionspunkt für Sie.

Vorteile einer Investition in KI und Supply Chain Analytics

Angesichts des erheblichen geschäftlichen Werts, der auf dem Spiel steht, treten mehrere Lieferkettenanbieter und -händler in den Wettbewerb ein. Die neue Konkurrenz im Supply-Chain-Geschäft umfasst die Bedarfsplanung (revolutioniert durch Datenanalyse und maschinelles Lernen), Echtzeit-Bestandsverwaltung (gesteuert durch IoT und verbundene Systeme) und die durchgängige dynamische Margenoptimierung innerhalb der Supply-Chain-Branche ( angetrieben durch KI-basierte Lösungen).

In solchen Zeiten ist die Wahl der richtigen Lösung entscheidend. Um die Komplexität der modernen Lieferkette zu bewältigen, muss Ihr Unternehmen daher diese intelligent gestalteten Lösungen nutzen, die auf Ihre täglichen Bedürfnisse abgestimmt sind.

Warum sonst müssen Sie in KI- und analysebasierte Lösungen investieren? Im Folgenden sind die Hauptgründe aufgeführt:

1. Verbesserte 360-Grad-Sichtbarkeit und Reaktionsfähigkeit

Künstliche Intelligenz in der Lieferkette ermöglicht es Ihrem Unternehmen, relevante vergangene und aktuelle Daten von mehreren verbundenen Geräten zu sammeln. Dazu gehört die Implementierung der SRM-Software, CRM- und ERP-Systeme sowie Business-Intelligence-Lösungen für vorhandene Daten. Auf diese Weise können Sie die Leistung auf breiterer Ebene bewerten. In ähnlicher Weise prognostiziert und minimiert die Analyse von Lieferkettendaten auch Risiken und negative Auswirkungen auf die Vertriebskanäle.

2. Verbessertes Kundenerlebnis

Dies kann nicht genug ausgedehnt werden, dass Big Data und künstliche Intelligenz das Kundenerlebnis auf eine ganz neue Ebene gehoben haben . Diese Lösungen ermöglichen es der Lieferkette, personalisierte Produkte basierend auf den aktuellen Benutzeranforderungen zu erstellen. Ein weit verbreitetes Beispiel kann der moderne Transport und die Logistik sein, die sprachaktivierte Mittel zur Verfolgung von Sendungen und Bestellungen verwenden. Dies geht in beide Richtungen, wo sogar die Kunden die sprachaktivierte Abfragesuche mit Alexa oder dem Google-Assistenten durchführen können.

3. Erhöhte Flotteneffizienz

Die wesentliche Aufgabe im Supply Chain Management ist die termingerechte Produktlieferung. Die fortschrittlichen KI-basierten GPS-Tools ermöglichen eine bessere Navigation und Optimierung der Route für Flotten- und Transportzwecke. Diese Tools greifen auf die effektivste Route für die Produktlieferung zu, indem sie die Fahrer-, Fahrzeug- und Kundendaten durch maschinelles Lernen verarbeiten. Gleichzeitig helfen sie Ihnen, Zeit und Geld für zukünftige Sendungen zu sparen.

4. Wettbewerbsvorteil

Das Beobachten der Markttrends und -muster ist der Schlüssel, um im Supply-Chain-Geschäft an der Spitze zu bleiben. KI in der Lieferkettenanalyse kann Echtzeitdaten aus externen Ressourcen wie Industrieproduktion, Wetter und Beschäftigungshistorie nutzen. Mit all den gesammelten Daten können Sie die Marktbedingungen besser einschätzen und die bevorstehenden Anforderungen für ein stabiles Wachstum einschätzen.

Sie können auch die sensorischen Kompetenzen der KI nutzen, um Ihr Produktportfolio und Ihre Kapitalausgaben neu zu gestalten. Dies ist derzeit die bevorzugte Anwendung von künstlicher Intelligenz im Supply Chain Management.

5. Vereinfachte Bestandsverwaltung

Vergessen wir nicht, dass ein gut organisiertes Bestandsmanagement die Grundlage des Supply-Chain-Geschäfts ist. Die analysebasierte Bildverarbeitungssoftware kann die standardmäßige manuelle Eingabe minimieren und genaue Prognosen erstellen. Die KI-Systeme interpretieren auch Echtzeit-Maschinendaten, die den Bestand und die Bestände in den Lagern kontinuierlich überwachen.

6. Zugang zu zukünftigen Erkenntnissen

Das KI-Ökosystem ermöglicht dem Supply-Chain-Geschäft ein Höchstmaß an Agilität. Dasselbe gilt für den Anwendungsfall von Data Science für Lieferkettenprognosen , bei dem Sie die Bedürfnisse Ihrer Kunden ermitteln können, bevor sie sie überhaupt kennen. Dies ist, als ob Sie Ihr Supply-Chain-Unternehmen in die Zukunft führen, um die maximale Kundenzufriedenheit zu erreichen.

Die oben genannten Vorteile beweisen nichts anderes als den sich ständig erweiternden Anwendungsbereich von KI und Analytik in der Lieferkette und Logistik. Ihre Entscheidung, in KI-basierte Supply-Chain-Analyselösungen zu investieren, wird einfacher, wenn Sie sich die Anwendungsfälle dieser Technologien in Ihrem Unternehmen ansehen.

Die fünf wichtigsten KI- und analysegestützten Anwendungsfälle zur Kontrolle von Unterbrechungen der Lieferkette

Für moderne Lieferkettenunternehmen ist es an der Zeit, ihr Geschäft mit zuverlässigen und automatisierten Plattformen für die visuelle Analyse von Daten auszustatten. Sie können die unten besprochenen Praktiken zu KI und Analytik befolgen, um die Unterbrechung der Lieferkette zu minimieren und das Beste aus Ihrem Unternehmen herauszuholen.

1. Bedarfsprognose im Lagerversorgungs- und Bedarfsmanagement

Maschinelles Lernen wird genutzt, um Einflussfaktoren in Lieferketten- und Transportdaten mit Algorithmen und Constraint-basierter Modellierung zu identifizieren. Constraint-based Modeling ist ein mathematischer Ansatz, bei dem die Möglichkeit jeder Geschäftsentscheidung durch einen maximalen und minimalen Bereich von Produktgrenzen eingeschränkt wird.

Diese datenreiche Modellierungsmethode ist bei weitem der beste Anwendungsfall von Data Science für Lieferkettenprognosen , der Lagermitarbeiter in die Lage versetzt, fundiertere Entscheidungen über die Lagerhaltung zu treffen. Ein weiterer Ansatz ist die Big-Data-Vorhersageanalyse, die ein tiefes Maß an Erkenntnissen bietet, um Prognoseschleifen selbst zu verbessern.

Das heutige Supply-Chain-Management nutzt KI-Lösungen, um seine Bestandsoptimierung voranzutreiben, wobei die Lager- und Bestandsmanager über die Echtzeitkontrolle von Teilen, Komponenten und Fertigwaren informiert werden. Mit zunehmendem Alter des maschinellen Lernens erstellt das KI-System Lagerempfehlungen auf der Grundlage früherer Einkaufsdaten und Lieferantenlieferungen.

2. Maschinelles Lernen und KI für die Langlebigkeit von Transport und Logistik

IoT-Gerätedaten werden aus Fahrzeugen der Lieferkette während des Transports generiert, um Echtzeit-Einblicke in die Langlebigkeit der Transportfahrzeuge zu liefern. Die in die Fahrzeuge integrierten maschinellen Lernsysteme geben auf Basis von Vergangenheitsdaten Wartungsempfehlungen und Ausfallvorhersagen. Auf diese Weise können Sie flüchtige Fahrzeuge aus der Kette nehmen, bevor das Leistungsproblem zu Verzögerungen bei den Lieferungen führt. Nicht zu vergessen die Verringerung der Ausfallzeiten, die erhebliche mechanische Ausfälle verhindern können.

3. KI beim Hinzufügen von Portabilität zum Ladeprozess der Lieferkette

Das Lieferkettenmanagement beinhaltet viele detailorientierte Analysen, einschließlich der Art und Weise, wie Sendungen und Waren aus den Versandcontainern geladen und entladen werden. Sowohl Datenmodellierung als auch KI-Präzision sind erforderlich, um die effizientesten Wege zum Ein- und Ausladen der Waren in die Container zu ermitteln.

Moderne Supply-Chain-Unternehmen nutzen die Kombination aus Software (SRM), Hardware und Supply-Chain-Datenanalyse, um einen praktischen Echtzeit-Einblick in den Ladeprozess zu erhalten. Die gesammelten Daten können auch verwendet werden, um weniger riskante und schnelle Prozessprotokolle für die Verwaltung von Paketen zu entwerfen.

4. KI zur Kosteneinsparung und Umsatzsteigerung in der Lieferkette

Wenn es um die ultimative Kosteneinsparung geht, sind KI- und Analyselösungen die effektivsten Optionen, um bessere Versand- und Beschaffungstarife auszuhandeln, Änderungen im Gewinnprozess der Lieferkette zu lokalisieren und Kurierverträge zu verwalten. Sie können eine zentralisierte Datenbank bewerten, die praktisch jeden Aspekt der Lieferkette berücksichtigt, um finanzielle Entscheidungen zu treffen.

Im Allgemeinen ebnet künstliche Intelligenz für das Lieferkettenmanagement den Weg für neue Innovationen, bei denen Plattformen für das Mining und die Analyse kostengünstiger umsatzsteigernder Standards verwendet werden. Ein Bloomberg-Bericht deutet darauf hin, dass sich die Gesamtkosten in der Lieferkette in den letzten zwei Jahren auf 12 % reduziert haben, was zu Gewinnen geführt hat.

5. Datenanalytisches strategisches Sourcing in der Lieferkette

Der am meisten unterschätzte Anwendungsfall von KI und Analytik in der Lieferkette ist die Identifizierung kritischer Lieferanten und strategischer Partner. Dies hilft Ihnen, kostengünstigere Alternativen zu standardisieren und Lieferleistungsindikatoren für die Einhaltung von Vorschriften festzulegen.

Der Einsatz von deskriptiver und prädiktiver Analytik trägt auch zur weiteren Steigerung in Fertigungsindustrien wie Hi-Tech, CPG und Unterhaltungselektronik bei. Der Schlüssel zu fortschrittlicher Self-Service-KI und Analytik ermöglicht ein hohes Maß an Transparenz und Unabhängigkeit im Supply-Chain-Geschäft.

Machen Sie Ihr Supply-Chain-Geschäft zukunftsfähig

Die Vorteile künstlicher Intelligenz im Supply Chain Management sind unverzichtbar. KI ist eine alltägliche Technologie für die Lieferkette, da Unternehmen jeder Größenordnung und Größe ihre umfangreichen Anwendungen übernommen haben. Angesichts des aktuellen Szenarios muss jedes Lieferketten-Geschäftsmodell zur Optimierung entscheidend in KI- und Analyselösungen integriert werden.

Wenn Ihrem Supply-Chain-Geschäft immer noch die oben genannten modernen Lösungen fehlen, ist es höchste Zeit, sich für KI-Entwicklungsdienste für Ihr Unternehmen zu entscheiden.

Appinventiv kann Ihnen helfen, wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Geschäftsdaten für maximale Skalierbarkeit und Leistung abzuleiten. Wir können Ihr Unternehmen mit den bestmöglichen Services ausstatten, von Supply Chain Analytics und Datenvisualisierung bis hin zu Data Warehousing und Business Intelligence-Lösungen .