Überblick — KI im Supply Chain & Logistik.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bietet eine Möglichkeit, die ständig steigenden Transportkosten im Bereich Supply Chain und Logistik nachhaltig zu senken. Die Automatisierung und Optimierung von Prozessen führt nicht nur zu Kostenreduktionen, sondern auch zu Effizienzgewinnen. Jedoch gibt es typische Fehler, die es zu vermeiden gilt, um das volle Potenzial der KI ausschöpfen zu können.
Fehlerhafte Datengrundlage nutzen
Ein häufig auftretender Fehler ist die Verwendung einer unzureichenden oder fehlerhaften Datengrundlage. KI-Systeme sind auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, um präzise Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Werden die Datenquellen nicht regelmässig überprüft und gepflegt, können die Ergebnisse der Analyse verfälscht werden. Dies führt zu Fehlentscheidungen, die nicht nur Kosten verursachen, sondern auch die Effizienz der gesamten Lieferkette beeinträchtigen.
Korrektur: Entwickeln Sie einen systematischen Ansatz zur Datenpflege und -überprüfung. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Datenquellen konsistent und aktuell sind. Automatisierte Tools zur Datenqualitätssicherung können dabei hilfreich sein, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
Mangelnde Integration von KI-Lösungen
Ein weiterer häufiger Fehler ist die unzureichende Integration von KI-Lösungen in bestehende Prozesse. Oftmals wird KI als isolierte Anwendung betrachtet, anstatt sie nahtlos in den operativen Ablauf einzubinden. Dies führt zu einem Bruch in der Prozesskette und reduziert die Effektivität der Technologie.
Korrektur: Arbeiten Sie eng mit Ihren IT- und Logistikteams zusammen, um KI-Lösungen vollständig in die bestehende Infrastruktur zu integrieren. Entwickeln Sie klare Implementierungspläne, die auch die Schulung der Mitarbeitenden umfassen. Die Technologie sollte den bestehenden Workflow optimieren und nicht behindern.
Zu hohes Vertrauen in vollautomatisierte Entscheidungen
Ein weiteres Risiko besteht darin, sich zu sehr auf vollautomatisierte Entscheidungssysteme zu verlassen, ohne eine menschliche Kontrollinstanz. KI kann komplexe Berechnungen und Vorhersagen durchführen, dennoch sollte die endgültige Entscheidungsverantwortung bei geschulten Mitarbeitenden liegen.
Korrektur: Implementieren Sie Mechanismen, die kritische Entscheidungen durch Erfahrungswerte validieren. Nutzen Sie KI, um fundierte Entscheidungsgrundlagen zu liefern, aber behalten Sie eine menschliche Aufsichtsebene bei. Dies stellt sicher, dass unvorhergesehene Anomalien erkannt und adressiert werden können.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Datenaudit durchführen: Beginnen Sie mit einem umfassenden Audit Ihrer aktuellen Datengrundlage. Erstellen Sie einen Bericht über die Qualität und Aktualität der Datenquellen und identifizieren Sie Bereiche, die Verbesserungen benötigen.
Schulungsplan entwickeln: Erarbeiten Sie ein Schulungsprogramm für Ihr Team, um ein besseres Verständnis von KI-Anwendungen zu fördern. Der Fokus sollte dabei auf der Integration und Nutzung der Technologie im täglichen Betrieb liegen.
Pilotprojekt starten: Wählen Sie einen spezifischen Bereich in Ihrer Lieferkette, um ein KI-unterstütztes Projekt zu starten. Legen Sie klare Ziele fest und messen Sie die Ergebnisse gründlich. Nutzen Sie diese Erfahrungen, um weitere Implementierungen zu skalieren.
Feedback einholen: Sammeln Sie kontinuierlich Feedback von Mitarbeitenden und anderen Stakeholdern, um den Einsatz von KI laufend zu optimieren. Passen Sie Ihre Strategie regelmässig an, basierend auf den erzielten Ergebnissen und gesammelten Daten.
Folgen Sie diesen Schritten, um die Vorteile der KI im Bereich der Transportkosten zu nutzen und gleichzeitig die Effizienz und Qualität Ihrer Lieferkette zu steigern.