Generative KI bringt Echtzeit-Lieferketten näher an die Realität

Generative künstliche Intelligenz wirkt sich auf viele Branchen aus oder wird voraussichtlich auch Auswirkungen haben, und die Zeit für die Transformation von Lieferkettennetzwerken ist reif. Generative KI verspricht, Echtzeit-Interaktionen und Informationen in der Lieferkette, von der Planung über die Beschaffung bis hin zur Fertigung und Erfüllung, erheblich zu erleichtern.

Der Einfluss all dieser Prozesse auf die Produktivität ist erheblich. Eine neue Studie von Accenture berechnet, dass alle Arbeitszeiten der End-to-End-Lieferkettenaktivitäten von mehr als 40 % der Unternehmen (43 %) von künstlicher Produktionsintelligenz betroffen sein könnten. Darüber hinaus können 29 % der Arbeitszeit in der gesamten Lieferkette durch Produktions-KI automatisiert werden, während 14 % der Arbeitszeit in der gesamten Lieferkette durch Produktions-KI deutlich erhöht werden können.

Diese neue Technologie bietet Potenzial für die gesamte Lieferkette, von Design und Planung über Beschaffung und Fertigung bis hin zu Erfüllung und Service.

Insgesamt sind 58 % der 122 in der Studie analysierten Supply-Chain-Prozesse ausgereift und können durch generative KI neu strukturiert werden. Die Technologie kann als fehlendes Glied dienen und dazu beitragen, die Lücke zwischen den linearen Lieferketten der Vergangenheit und den wirklich vernetzten intelligenten Lieferkettennetzwerken der Zukunft zu schließen.

Von Beschaffung und Planung über Fertigung und Erfüllung bis hin zu Vertrieb und Service sind Leistungsverbesserungen erkennbar. Zu den Funktionen, die Produktions-KI in die Lieferkette bringt, gehören:

• Bereitstellung von Kontextverständnis: Verbesserung von Prognosen und Entscheidungsfindung durch Ableitung kontextualisierter Erkenntnisse aus großen Mengen bisher unzugänglicher unstrukturierter Daten.
• Konversation ermöglichen: Vereinfachen Sie den Zugriff auf Erkenntnisse und schaffen Sie neue Automatisierungsmöglichkeiten durch benutzerfreundliche Interaktionen mit KI-Agenten in Alltagssprache.
• Design und Engineering: Generative KI kann den Designprozess rationalisieren, indem es historische und externe Datenquellen nutzt, um schnell neue Designs zu generieren, die den Spezifikationen entsprechen, wodurch Zeit und Doppelarbeit reduziert werden. Beispiele hierfür sind die Entwicklung neuer nachhaltiger Verpackungsdesigns.
• Planung: Mit einer einfach zu bedienenden Oberfläche können Mitarbeiter Vorschläge in Alltagssprache abfragen und erhalten leicht verständliche und bedienbare Erklärungen. Mittlerweile kann generative KI genutzt werden, um ein breiteres Spektrum unstrukturierter Datenquellen in prädiktive Berechnungen einzubinden, etwa Marktberichte, Nachrichtenergebnisse und soziale Medien. Es kann die Aktionspunkte von Besprechungen sofort zusammenfassen, Pläne mit tatsächlichen Ergebnissen vergleichen, Dashboards mit wichtigen Kennzahlen erstellen und sogar eigenständig Planentwürfe erstellen.
• Einkauf: Generative KI kann Geschäftsanwendern Beschaffungsassistenten zur Verfügung stellen. Wenn sie etwas kaufen müssen, kann der Assistent sie zum richtigen Einkaufskanal führen, bei Stornierungen oder Spotkäufen unterstützen und bei Bedarf einen professionellen Einkäufer kontaktieren, der den Kauf abwickelt. Darüber hinaus stellte das Accenture-Team fest, dass Teams zwar oft viel Zeit mit Strategieausrichtung, Beschaffung und Datenkoordination verbringen, generative KI jedoch die Möglichkeit bietet, Abläufe zu rationalisieren, Informationslücken zu schließen und den Zugriff auf ein breiteres Spektrum an Datenquellen zu verbessern und so Faster zu ermöglichen Einblicke und optimierte Prozesse.
• Fertigung: Wenn Unternehmen IT-Daten mit Betriebs- und Konstruktionsdaten kombinieren können, hilft ihnen die generative KI dabei, konsistente Qualitätsniveaus und operative Exzellenz in Fertigungsabläufen zu erreichen, insbesondere in Bereichen wie der Anlagenwartung, und den Mitarbeitern umsetzbare, vorausschauende Informationen bereitzustellen Einsichten. Es kann auch neue Erkenntnisse zum Produktdesign und zur Qualitätskontrolle liefern.
• Qualitätssicherung: KI wird zunehmend auch zur Anreicherung von Erkenntnissen, zur Beschleunigung der Diagnose und Ursachenanalyse betrieblicher digitaler Zwillinge eingesetzt. Die Kombination aus klassischer und generativer KI verspricht, den Zugriff auf Erkenntnisse aus der vorausschauenden Wartung, Echtzeit-Datenanalyse und Fehlerdiagnose deutlich zu vereinfachen, indem Informationen über eine einfach zu bedienende Frage-und-Antwort-Schnittstelle leichter zugänglich gemacht werden.
• Ermöglichen: Dazu gehört die Verbesserung hyperpersonalisierter Kundenerlebnisse und die Erschließung neuer Umsatzmöglichkeiten aus Erkenntnissen, die auf riesigen Mengen an Omnichannel-Daten basieren. Lieferdienstleister können mithilfe generativer KI auch Möglichkeiten zur Optimierung des Transportmanagements und zur Verbesserung von Prognosen entwickeln, indem sie ein breiteres Spektrum an Faktoren in unstrukturierten Informationen berücksichtigen, wie z. B. Wettervorhersagen und Wettbewerberaktivitäten.
• Regulierungsformulare verwalten: Der KI-gestützte generative Import- und Exportdokumentgenerator kann den Versand- und Exportprozess verändern. Generative KI kann auf die umfassende Sammlung multimodaler unstrukturierter Informationen in verschiedenen Formaten, einschließlich PDFs und Tablets, einschließlich historischer interner Aufzeichnungen und behördlicher Vorschriften, angewendet werden. Versand- und Exportdokumente können dann automatisch zur Prüfung und Verifizierung durch menschliche Experten ausgefüllt werden, wodurch das Fehlerrisiko verringert und gleichzeitig Zeit und Arbeit gespart wird.

Zusammenfassung

Die Einbettung künstlicher Intelligenz in die Lieferkette ist nicht nur ein Technologieprojekt, sondern erfordert einen tiefgreifenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen über die Schaffung von Werten und die Erledigung von Arbeit denken. Dies bedeutet, dass Produktions-KI nicht nur die neueste in einer Reihe von Softwareimplementierungen ist, sondern eine Unternehmenstransformation mit einem klaren Fokus auf End-to-End-Geschäftsfähigkeiten und einem Fokus auf Bereiche wie Daten, Menschen, Arbeitsweisen, Prozesse usw verantwortungsvoller Einfluss.

Dabei trägt die durch künstliche Intelligenz gesteuerte Umgestaltung dazu bei, die Kluft zwischen der linearen Lieferkette der Vergangenheit und dem wirklich vernetzten intelligenten Lieferkettennetzwerk der Zukunft zu vergrößern.

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