So gelingt es in Projekten — verständlich erklärt — KI im Supply Chain & Logistik.
Kernaussage: Optimierung der Transportkosten durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bietet Unternehmen eine präzise und effiziente Möglichkeit, die Ausgaben signifikant zu senken, indem Prozessfehler identifiziert und behoben werden.
Unternehmen aller Grössenordnungen stehen vor der Herausforderung, ihre Transportkosten effizient zu managen. Ein häufig unterschätztes Werkzeug in diesem Bereich ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Die Fähigkeit von KI, riesige Datenmengen zu analysieren und daraus präzise Handlungsempfehlungen abzuleiten, kann Unternehmen helfen, ihre Transportprozesse erheblich zu verbessern und Kosten zu senken.
Typische Fehler im Einsatz von KI bei der Kostenoptimierung
1. Fehlende Datenintegration: Ein häufig anzutreffender Fehler ist die unzureichende Integration aller relevanten Datenquellen. Unternehmen neigen dazu, nur auf bestimmte Datensätze, wie zum Beispiel die des Fuhrparks oder der Treibstoffkosten, zu schauen. Die Korrektur besteht darin, ein umfassendes Datenintegrationssystem zu etablieren, welches auch externe Faktoren wie Wetterprognosen und Verkehrsaufkommen berücksichtigt. Dadurch kann die KI fundiertere Prognosen und optimierte Routenvorschläge liefern.
2. Unzureichende Modellanpassung: Viele Unternehmen verwenden Standard-KI-Modelle, die nicht spezifisch genug für ihre individuellen Anforderungen sind. Dies kann dazu führen, dass die gewonnenen Erkenntnisse nicht optimal genutzt werden. Die Lösung liegt in der Anpassung dieser Modelle an die spezifischen Anforderungen und Bedingungen des Unternehmens, um präzise und relevante Ergebnisse zu erzielen.
3. Fehlendes kontinuierliches Feedback: Die Einführung von KI erfolgt oft als einmaliges Projekt, ohne umfassendes Programm zur ständigen Verbesserung. Ein solcher Ansatz kann zu veralteten Modellen führen, die dann realitätsferne Resultate liefern. Diese Hürde wird überwunden, indem ein kontinuierliches Feedback-System etabliert wird, das die Modelle basierend auf aktuellen Daten und veränderten Geschäftsbedingungen fortlaufend aktualisiert.
Praktische Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Woche 1–2: Bestandsaufnahme und Planung
Erfassen Sie sämtliche interne und externe Datenquellen, die einen Einfluss auf die Transportkosten haben können.
Analysieren Sie die bestehende IT-Infrastruktur und Software, um deren Eignung für die Datenintegration und KI-Implementierung zu bewerten.
Setzen Sie ein multidisziplinäres Team aus Logistik, IT und Datenanalyse ein, um Projektziele und Schwerpunkte festzulegen.
Woche 3: Implementierung und Schulung
Beginnen Sie mit der Implementierung eines Pilotprojekts, das auf einen spezifischen Teil der Lieferkette fokussiert ist.
Stellen Sie sicher, dass alle beteiligten Mitarbeiter ausreichend in den neuen Systemen und Prozessen geschult sind.
Woche 4: Überwachung und Anpassung
Überwachen Sie die Ergebnisse des Pilotprojekts und führen Sie bei Bedarf Anpassungen durch.
Sammeln Sie Feedback von den operativen Kräften, um praktisches Wissen und Verbesserungen in zukünftige Iterationen einfliessen zu lassen.
Dokumentieren Sie die Lernerfahrungen und planen Sie die Skalierung auf die gesamte Lieferkette.
Durch einen strukturierten Ansatz zur Integration von KI in die Logistik ist es möglich, signifikante Einsparungen bei den Transportkosten zu erzielen und gleichzeitig die Effizienz der Lieferkette zu steigern.