Vor- und Nachteile des Einsatzes von KI in der Lieferkette

5 Vorteile des Einsatzes von KI in der Lieferkette

KI kann dazu beitragen, verschiedene Aspekte der Lieferkette zu verbessern, von der Gewinnung tieferer Einblicke in die Lieferkettenabläufe bis hin zur Kommunikation mit Kunden. Erfahren Sie mehr darüber, wie KI Aufgaben optimieren kann.

1. Optimierte Abläufe

KI kann dabei unterstützen, Verbesserungsmöglichkeiten in der gesamten Lieferkette zu identifizieren, wodurch Ineffizienzen reduziert werden können.

KI kann Lieferkettenprozesse analysieren und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren, wodurch Kosten gesenkt und die Durchlaufzeiten für bestimmte Prozesse verkürzt werden können. Beispielsweise ist KI für Aufgaben wie die Analyse großer Datenmengen möglicherweise besser geeignet als menschliche Mitarbeiter.

2. Erhöhte Transparenz der Abläufe

KI kann aufgrund ihrer Fähigkeit, Daten zu analysieren, Einblicke in Lieferkettenprozesse gewähren.

Beispielsweise kann KI Daten von Distributoren, Herstellern und Lagern zusammenstellen, sobald diese von den Nutzern hochgeladen werden, und den Verantwortlichen der Lieferkette Informationen wie verfügbare Bestände, Preise der beschafften Materialien und verfügbare Transportkapazitäten bereitstellen.

Diese erhöhte Transparenz kann zu einer Vielzahl von Verbesserungen führen, darunter eine bessere Sendungsverfolgung, eine schnellere Identifizierung von Engpässen und die Minimierung von Lieferkettenunterbrechungen.

Die Fähigkeiten der KI können auch dazu beitragen, die Beziehungen zu Lieferanten zu verbessern, da alle Beteiligten in der Lieferkette Informationen schneller und genauer erhalten, was die Kommunikation mit den Lieferanten erleichtert.

3. Genauere Prognosen

KI-Algorithmen können Datensätze vergleichen, Trends erkennen und deren zukünftiges Verhalten vorhersagen. Diese Fähigkeit kann Anwendern helfen, das Kundenverhalten und die Zukunft ihres Marktes besser zu verstehen.

Beispielsweise können prädiktive Analysen Kundenkauf-Trends sortieren und den wahrscheinlichen Zeitpunkt eines Nachfragespitzen identifizieren, sodass die Verantwortlichen der Lieferkette entsprechend planen können.

4. Verbesserte Lagereffizienz

KI kann die Lagereffizienz auf verschiedene Weise optimieren.

KI kann Lagergänge und Hallenlayouts optimieren, indem sie Regalflächen und Mitarbeiterbewegungen analysiert und anschließend Verbesserungen vorschlägt. Sie kann auch die besten Lagerorte für Bestände vorschlagen, um Verkehrsengpässe zu vermeiden, wodurch Mitarbeiter Aufträge schneller bearbeiten können.

KI-Algorithmen können auch Bestandsdaten und Nachfragedaten vergleichen, um die Menge der Lagerbestände zu ermitteln, die ein Unternehmen vorhalten muss. Diese Analyse kann dazu beitragen, Unter- und Überbestände zu reduzieren und so die Unternehmensausgaben und den Gesamtbetrieb zu verbessern.

5. Verbessertes Kundenerlebnis

Die Vorteile der KI, wie zum Beispiel eine bessere Liefertransparenz und eine höhere Verfügbarkeit der Bestände, tragen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses bei, und die Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung können potenziell auch zur Verbesserung des Kundenservice beitragen.

KI-fähige Chatbots mit NLP-Funktionen können Kundenfragen auch nach Geschäftsschluss beantworten, wenn der Kundendienst möglicherweise nicht mehr erreichbar ist, und Chatbots können auf der Grundlage früherer Käufe Produkte empfehlen, was für Verbraucher hilfreich sein kann.

5 Nachteile des Einsatzes von KI in der Lieferkette

KI birgt jedoch auch einige Fallstricke. Hier sind einige potenzielle Nachteile des Einsatzes von KI für Lieferkettenprozesse und Möglichkeiten, wie Führungskräfte in der Lieferkette einige davon möglicherweise abmildern können.

1. Vorabinvestitionskosten

Die Implementierung von KI ist mit einem erheblichen Zeit- und Geldaufwand verbunden. Lieferkettenökosysteme sind oft komplex, und Partner entlang der Lieferkette benötigen möglicherweise spezielle Hardware, um KI nutzen zu können.

KI kann zu Beginn auch einen erheblichen Wartungsaufwand erfordern, da die IT unter anderem Anwendungen und Datenquellen integrieren und KI-Modelle trainieren muss.

2. Kosten für Mitarbeiterschulungen

Mitarbeiter müssen über die erforderlichen Fachkenntnisse verfügen, um KI nutzen zu können, da es sonst zu Problemen kommen kann. Fehlerhafte Eingaben und Dateninterpretationen können unter anderem zu Ungenauigkeiten in der gesamten Lieferkette führen.

Da sich KI so schnell weiterentwickelt, kann es schwierig sein, Mitarbeiter mit den erforderlichen Fachkenntnissen einzustellen. Eine Alternative ist die Schulung der bestehenden Mitarbeiter im Umgang mit KI, was jedoch Zeit und Geld kostet.

Darüber hinaus können Mitarbeiter auch negativ auf die Schulungen reagieren, weil sie befürchten, dass KI ihre Arbeitsplätze ersetzt.

3. Schwierige Integration in Altsysteme

Alte Infrastrukturen sind möglicherweise nicht für die Integration von KI geeignet, was zu technischen Problemen führen kann.

Um diese potenziellen Probleme zu vermeiden, sollten Supply-Chain-Verantwortliche gemeinsam mit anderen Führungskräften ihres Unternehmens entscheiden, wie KI am besten eingesetzt werden kann, wie saubere Daten aus allen relevanten Quellen gewonnen werden können und ob eine komplette Systemüberholung erforderlich ist. Der Schwerpunkt sollte auf der Verbesserung der Datenverfügbarkeit und -qualität liegen, während Störungen minimiert und die Auswirkungen des KI-Einsatzes auf alle Beteiligten der Lieferkette – von den Mitarbeitern des Unternehmens über die Lieferanten bis hin zu den Kunden – berücksichtigt werden.

4. Datenschutz- und Sicherheitsrisiken

Die potenziellen Probleme der KI im Bereich Datensicherheit und Datenschutz können Unternehmensdaten auf verschiedene Weise gefährden, wenn Führungskräfte vor der Implementierung der Technologie mögliche Probleme nicht berücksichtigen.

Beispielsweise können Kunden zustimmen, ihre personenbezogenen Daten für einen bestimmten Zweck an ein Unternehmen weiterzugeben. Die Weitergabe dieser Daten an eine KI-Anwendung, die die Daten in einer Weise nutzt, der die Kunden nicht zugestimmt haben, stellt eine Verletzung der Datenschutzrechte der Kunden dar. Darüber hinaus können böswillige Akteure KI-Anwendungen ins Visier nehmen, um an sensible Daten zu gelangen.

Führungskräfte in der Lieferkette müssen gemeinsam mit anderen Führungskräften des Unternehmens die besten Strategien zum Schutz vor diesen Problemen erarbeiten. Mögliche Maßnahmen sind die Zusammenarbeit mit einem Datenschutzbeauftragten und die Festlegung von Regeln für die Datennutzung und Datenschutzrechte.

5. Übermäßige Abhängigkeit von KI

KI kann sich sowohl auf die Fähigkeiten der Mitarbeiter als auch auf das Kundenerlebnis negativ auswirken.

Wenn Mitarbeiter KI für bestimmte Aufgaben einsetzen und nicht wissen, wie sie diese Aufgaben selbst ausführen können, kann es zu Qualifikationslücken kommen. Wenn beispielsweise die KI-Technologie aus irgendeinem Grund vorübergehend nicht verfügbar ist, benötigen die Mitarbeiter möglicherweise Schulungen, um bestimmte Aspekte ihrer Arbeit zu erledigen.

Darüber hinaus können einige Kunden frustriert sein, wenn sie mit einem Kunden-Chatbot interagieren und dieser ihre Fragen nicht beantworten kann oder nicht richtig funktioniert. Der unzufriedene Kunde kann sich aufgrund seiner negativen Erfahrung entscheiden, den Artikel bei einem anderen Unternehmen zu kaufen.