Welche „chemischen Reaktionen“ werden auftreten, wenn KI auf ERP trifft?

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) ist eine neue Technologie, die viel Aufmerksamkeit erregt hat und in verschiedenen Geschäftsfeldern wie Marketing und Vertrieb weit verbreitet ist. Durch die Datenanalyse werden die betriebliche Effizienz und die Flexibilität der Lieferkette verbessert, wodurch Unternehmen wettbewerbsfähiger werden. Das Aufkommen von GenAI hat den Unternehmen mehr Entwicklungsmöglichkeiten eröffnet und ihnen dabei geholfen, besser auf Marktherausforderungen und -veränderungen zu reagieren und eine effizientere Unternehmensführung und innovative Entwicklung zu erreichen.

Was ist generative KI in der Lieferkette?

In einem Verbraucheranwendungsfall beinhaltet der GenAI-Prozess das Initiieren des Prozesses der Generierung neuer Inhalte aus KI durch die Eingabe eines Befehls oder einer Frage in ein Text-, Bild- oder Videofeld. Typischerweise werden GenAI-Modelle anhand umfangreicher Datensätze trainiert. Wenn Benutzer neue Daten eingeben, kombiniert die Anwendung diese neuen Daten mit zuvor erlerntem Wissen, um völlig neue Inhalte zu generieren.

Benutzer können GenAI mithilfe von Daten aus allen Aspekten der Lieferkette, einschließlich Bestand, Logistik und Nachfrage, trainieren. Durch die Analyse von Unternehmensinformationen trägt GenAI dazu bei, die Effizienz und Flexibilität des Lieferkettenmanagements zu verbessern.

7 Anwendungsszenarien generativer künstlicher Intelligenz in der Lieferkette

1 Nachfrageprognose

Verbraucher verlagern ihre Ausgaben von Dienstleistungen auf Waren, was dazu führt, dass Lieferkettenabläufe schwer vorherzusagen sind. Unternehmen müssen darauf achten, Nachfrageänderungen vorherzusagen, um den Herausforderungen sich schnell verändernder Märkte gerecht zu werden.

Unternehmen können GenAI-Modelle verwenden, um historische Verkaufsdaten, Markttrends und andere damit verbundene Faktoren zu analysieren, um zukünftige Angebots- und Nachfrageszenarien zu simulieren und die Genauigkeit von Nachfrageprognosen zu verbessern. Durch die Verfolgung von Nachfragemustern können Unternehmen besser auf Marktschwankungen reagieren, potenzielle Störungen reduzieren und Bestandsprobleme effektiv vermeiden. Diese genaue Bedarfsprognose hilft Unternehmen, gezieltere Produktionspläne und Lagerverwaltungsstrategien zu entwickeln und so die betriebliche Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Gleichzeitig kann die Bestandsbewertung

GenAI basierend auf Gen

2 auch dazu beitragen, die Bestandsverwaltung zu verbessern.

Durch Schulungen zu Schlüsseldaten wie Lagerbeständen, Lagerkapazität und Fertigungszeiten kann GenAI Möglichkeiten zur Optimierung von Lagerprozessen vorschlagen, einschließlich der Empfehlung, wann Lagerbestände aufgefüllt oder reduziert werden sollten, und so dazu beitragen, überschüssige Lagerhaltung zu reduzieren. Die Aufrechterhaltung angemessener Lagerbestände gewährleistet eine reibungslose Lieferkette und vermeidet gleichzeitig Verluste aufgrund von Fehlbeständen. Die genaue Verwaltung des Lagerbestands zur Deckung der Nachfrage ohne Überbestände an Produkten trägt zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz des Unternehmens bei. Da überschüssige Lagerbestände die Kapitalkosten und Lagerkosten erhöhen, können Unternehmen durch die Optimierung von Lagerhaltungsprozessen Kosten sparen und wettbewerbsfähiger werden. Die Datenanalyse und die intelligenten Algorithmen von GenAI können Unternehmen dabei helfen, den Lagerbestand besser zu planen und eine genauere Bestandsverwaltung zu erreichen stellt jedoch sicher, dass die Kommunikation effektiv ist, und steht möglicherweise vor einigen Herausforderungen.

GenAI automatisiert Messaging, damit Mitarbeiter effizienter arbeiten können. Mithilfe großer Sprachmodelle und Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann GenAI Daten wie Marktereignisse und Verkehrsverzögerungen analysieren, um Lieferanten über Risiken zu informieren. Darüber hinaus ist der GenAI-Chatbot in der Lage, Kundenanfragen zu bearbeiten, beispielsweise Retourenanfragen zu bearbeiten oder den Lieferfortschritt zu verfolgen.

4. Betrieb

Neue Technologien und schwankende Nachfrage können zu betrieblichen Herausforderungen führen, und GenAI kann Verbesserungsvorschläge machen.

GenAI kann betriebliche Aspekte wie Lieferantenleistung und Fertigungsgeschwindigkeit bewerten und dann Möglichkeiten zur Prozessoptimierung vorschlagen. Diese Optimierungen können Unternehmen unter anderem Geld sparen.

5. Logistik

Logistische Störungen können verschiedene Probleme verursachen. Verkehrsunfälle können Lieferungen verzögern und extreme Wetterereignisse können zu unerwarteten Engpässen führen, was die Einhaltung pünktlicher Versandpläne erschwert.

Das GenAI-Modell bezieht Daten wie historische Wettermuster, Verkehrskarten und Kraftstoffpreise ein, um die besten Reiserouten zu identifizieren und bei Bedarf potenzielle bevorstehende Störungen und alternative Routen hervorzuheben. Dies trägt dazu bei, dass Sendungen im Zeitplan bleiben und verbessert den Kundenservice, da es bei Bestellungen nicht zu Verzögerungen kommt.

6. Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit

Nachhaltigkeit ist derzeit ein wichtiger Schwerpunkt für viele Unternehmen, und GenAI kann potenziell Verbesserungspotenziale aufzeigen.

Das Training von GenAI-Modellen basierend auf dem aktuellen Materialverbrauch eines Unternehmens sowie Marktprognosen für erneuerbare Materialien kann Erkenntnisse darüber liefern, wie Prozesse unter Berücksichtigung von Kosteneffizienz und langfristiger Skalierbarkeit nachhaltiger gestaltet werden können.

7. Analyse

GenAI kann Simulationen und potenzielle Was-wäre-wenn-Szenarien durchführen, Risiken bewerten und die Ergebnisse in Berichten zusammenfassen.

Wie bei allen anderen Anwendungsfällen der GenAI-Lieferkette ist beim Einsatz dieser Technologie Vorsicht geboten, da sich GenAI und die von ihm angetriebenen Modelle noch in der Entwicklung befinden. Zu den aktuellen Bedenken zählen falsche Daten und eine unvollständige Ausgabe, auch bekannt als KI-Halluzinationen, die eine effektive Nutzung behindern können.

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