KI im Unternehmen — Einkauf & Supply Chain — Lieferantenrisiken
In der heutigen Unternehmenswelt ist die Bewertung von Lieferantenrisiken unerlässlich, um eine stabile und zuverlässige Supply Chain sicherzustellen. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) können Unternehmen präzisere und schnellere Risikoanalysen durchführen, was zu einer robusteren Lieferkettenstrategie führt.
Typische Fehler bei der Bewertung von Lieferantenrisiken
Ein häufig vorkommender Fehler besteht darin, sich lediglich auf historische Daten zu verlassen. Viele Unternehmen analysieren die vergangene Leistung ihrer Lieferanten, um zukünftige Risiken abzuschätzen. Diese Herangehensweise vernachlässigt jedoch externe Faktoren wie geopolitische Verschiebungen oder wirtschaftliche Instabilitäten, die plötzliche Auswirkungen haben können.
Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Lieferantenauswahl-Kriterienvielfalt. Unternehmen neigen dazu, sich auf einige wenige Kriterien wie Preis oder geografische Nähe zu konzentrieren, während andere wichtige Faktoren, etwa die finanzielle Stabilität oder die Innovationskraft des Lieferanten, unberücksichtigt bleiben.
Schliesslich ist die mangelnde Kontinuität bei der Risikobewertung ein Problem. Viele Organisationen führen nur sporadische Bewertungen durch und verpassen dadurch dynamische Veränderungen im Risikoprofil ihrer Lieferanten. Diese punktuellen Analysen bieten keinen aussagekräftigen Einblick in die tatsächliche Risikolage.
Wie man typische Fehler korrigieren kann
Um die Abhängigkeit von historischen Daten zu überwinden, sollten Unternehmen KI nutzen, um auch nicht-lineare und externe Faktoren in ihre Risikoanalysen einzubeziehen. KI-Systeme können Muster erkennen und Szenarien durchspielen, die menschliche Analysten womöglich übersehen.
Um die Lieferantenauswahl umfassender zu gestalten, ist die Entwicklung eines breit gefächerten Bewertungsrahmens ratsam. Dieser sollte neben den Standardkriterien auch Aspekte wie Innovationskraft, technologische Fähigkeiten und Compliance-Standards umfassen. KI-gestützte Tools können dabei helfen, solche umfassenden Analysen effizient durchzuführen.
Zur Sicherstellung der Kontinuität in der Risikobewertung sollten Unternehmen regelmässige Aktualisierungen ihrer Analysedaten implementieren. Häufige Updates ermöglichen eine fortlaufende Überwachung der Risikosituation und helfen, potenzielle Bedrohungen frühzeitig zu identifizieren.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Datensammlung und Analyse-Setup: Beginnen Sie mit der Sammlung relevanter Daten, sowohl aus internen als auch externen Quellen, um ein umfassendes Bild Ihrer Lieferanten zu erstellen. Setzen Sie dabei auf KI-Tools, die eine kontinuierliche Aktualisierung und Analyse ermöglichen.
Erstellung eines umfassenden Bewertungsrahmens: Entwickeln Sie einen Bewertungsrahmen, der mehr als nur den Preis berücksichtigt. Integrieren Sie Kriterienstufen, die alle relevanten Aspekte der Lieferantenbeziehung abdecken.
Implementierung regelmässiger Bewertungen: Richten Sie einen Workflow für die kontinuierliche Risikobewertung ein. Stellen Sie sicher, dass Analyseergebnisse und Handlungsempfehlungen in festgelegten Intervallen geprüft werden, um Anpassungen bei den Lieferanten zu steuern.
Durch effiziente Nutzung von KI zur Risikoanalyse und durch die Implementierung einer systematischen Bewertungskultur schaffen Unternehmen die Basis für eine zukunftssichere Supply Chain.