Schritt für Schritt – kompakt erläutert.
Transportkosten im Supply Chain mit KI senken
Die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich Supply Chain und Logistik bietet immense Chancen zur Reduktion der Transportkosten. Durch präzisere Vorhersagen und Optimierungen in Echtzeit lassen sich unnötige Ausgaben vermeiden.
Präzise Bedarfsprognosen
Eine der Hauptursachen für erhöhte Transportkosten ist eine fehlerhafte Bedarfsprognose. Mit KI-gestützten Algorithmen können mittelständische Unternehmen genauer voraussagen, welche Produkte wann und in welchen Mengen benötigt werden. Dadurch lassen sich sowohl Überbestände als auch Engpässe vermeiden. Beispielsweise kann ein lokal agierender Lieferdienst durch die Analyse historischer Daten und das Einbeziehen von Faktoren wie saisonalen Schwankungen und geografischen Besonderheiten seine Fahrzeugauslastung optimieren.
Routenoptimierung durch Echtzeitdaten
Hohe Kosten entstehen oft durch ineffiziente Routenplanung. KI-Systeme können Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen, wie Verkehrsinformationen und Wetterberichten, nutzen, um die optimale Route für Lieferfahrzeuge zu berechnen. Ein KMU im städtischen Bereich kann so nicht nur Kosten für Treibstoff einsparen, sondern auch die Transportdauer und damit verbundene Löhne der Fahrer reduzieren.
Automatisierte Lagerverwaltung
Integrierte KI-Lösungen helfen, die Lagerverwaltung zu automatisieren und zu rationalisieren. Durch die präzise Prognose des Lagerbestands auf Grundlage von Verkaufs- und Bestellhistorien kann der Bedarf genauer gesteuert werden. Dies minimiert die Notwendigkeit für kostspielige Eiltransporte. Ein Schreinerbetrieb könnte beispielsweise durch eine automatisierte Überwachung der Materialbestände stets die richtige Menge an Holzprodukten vorrätig haben, um Engpässe zu vermeiden.
Vermeidung typischer Fehler
Ein häufiger Fehler ist die Überbewertung kurzfristiger Daten gegenüber langfristigen Trends. Wenn ein Unternehmen nur auf tagesaktuelle Bestellungen reagiert, anstatt historische Entwicklungen zu berücksichtigen, besteht das Risiko erhöhter Transportkosten. Dies lässt sich korrigieren, indem KI-Modelle implementiert werden, die sowohl kurzfristige als auch langfristige Daten berücksichtigen und gewichten. Ein weiterer häufiger Fehler ist die Vernachlässigung von Schulungen für Mitarbeitende bei der Einführung neuer Technologien. Die Einführung von KI-Software ohne entsprechendes Training führt oft zu suboptimaler Nutzung. Hier ist es wichtig, Schulungstage einzuplanen und fortlaufend Weiterbildungsmöglichkeiten anzubieten.
14–30-Tage-Handlungsanleitung
Analysephase (Tage 1–5): Erfassen Sie aktuelle Transportkosten und analysieren Sie diese hinsichtlich Bedarfsprognosen, Routenplanung und Lagerverwaltung.
Datensammlung (Tage 6–10): Sammeln Sie historische Daten zu Bestellungen, Lieferungen und Lagerbeständen, um eine solide Grundlage für KI-gestützte Prognosen zu schaffen.
Technologieauswahl (Tage 11–15): Wählen Sie eine passende KI-basierte Softwarelösung, die speziell auf die Optimierung von Supply Chain und Logistik ausgerichtet ist.
Implementierung (Tage 16–20): Führen Sie die ausgewählte Technologie in Ihrem Betrieb ein und richten Sie alle notwendigen Schnittstellen ein.
Testphase (Tage 21–25): Testen Sie die Software in einem ausgewählten Bereich Ihres Unternehmens und überwachen Sie die Resultate hinsichtlich Transportkostenreduktion.
Schulungsphase (Tage 26–28): Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden im Umgang mit der neuen Technologie und führen Sie Workshops durch, um die Akzeptanz zu erhöhen.
Evaluierung (Tage 29–30): Bewerten Sie die erreichten Kosteneinsparungen und optimieren Sie die Prozesse basierend auf den ersten Ergebnissen. Planen Sie regelmässige Überprüfungen und Anpassungen der KI-gestützten Ansätze.