Inhaltsverzeichnis
- Einführung
– Definition von KI in der Lieferkette
– Prinzip 1: KI soll den Menschen ergänzen, nicht ersetzen
– Prinzip 2: Die fachmännische Kombination von KI, Heuristik und Optimierung ist der Schlüssel
– Prinzip 3: Durch KI verstärkte Parallelität ist ein Durchbruch im Supply Chain Management
– Prinzip 4: Die Macht der KI muss demokratisiert werden
– Prinzip 5: Erklärbarkeit ist für die Einführung von KI von entscheidender Bedeutung
- Fazit

Einleitung

Die Einführung von ChatGPT Ende 2022 hat den digitalen Nebel rund um künstliche Intelligenz (KI) im Supply Chain Management vertieft. Da CEOs zunehmendem Druck seitens ihrer Vorstände ausgesetzt sind, die Einführung von KI zu beschleunigen, und Entscheidungsträger erkennen, welche wesentliche Rolle sie für die Wettbewerbsfähigkeit spielt, ist der Drang, diese transformative Technologie zu nutzen, groß. Die komplexe und sich schnell entwickelnde Natur der KI, gepaart mit den verstärkten Emotionen, die sie hervorruft, kann jedoch selbst die erfahrensten Supply Chain-Experten überfordern und unsicher machen, wie sie vorgehen sollen. Um diesen Nebel zu durchqueren und das enorme Potenzial der KI in der Supply Chain freizusetzen, stellen wir fünf Leitprinzipien für den Erfolg vor.

Definition von KI in der Lieferkette

Künstliche Intelligenz ist im Kern die Wissenschaft, bei der Computer menschliche Intelligenz nachahmen, um Probleme zu lösen. Dieses breite Feld umfasst eine breite Palette von Disziplinen, die alle zum übergeordneten Ziel beitragen, die Geschwindigkeit, Präzision und Eleganz der Entscheidungsfindung zu verbessern, indem sie Muster in riesigen Datenmengen erkennen. Von maschinellem Lernen (einschließlich Deep Learning) über Optimierung, genetische Algorithmen, robotergestützte Prozessautomatisierung, generative KI bis hin zum Entscheidungsmanagement sind die Tools und Techniken unter dem Dach der KI vielfältig und leistungsstark.

Im Supply Chain Management hat KI das Potenzial, Prozesse zu revolutionieren und die Produktivität auf ganzer Linie zu steigern. Indem sie Empfehlungen generiert, Trends vorhersagt, Erkenntnisse aufdeckt, Aufgaben automatisiert und beispiellose Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bietet, kann KI die Funktionsweise von Lieferketten verändern. Um dieses Potenzial jedoch voll auszuschöpfen, ist es entscheidend, nicht nur zu verstehen, was KI leisten kann, sondern auch, wie man sie effektiv in bestehende Arbeitsabläufe integriert.

Prinzip 1: KI als Tool zur menschlichen Erweiterung

Die Fähigkeiten der KI entwickeln sich in atemberaubendem Tempo. Maschinen sind heute in der Lage, kreative Inhalte zu produzieren, komplexe Recherchen durchzuführen und sogar Kunst und Musik zu erschaffen. Diese beeindruckenden Leistungen werden durch die Fähigkeit der KI ermöglicht, Daten in einem Ausmaß zu verarbeiten und daraus zu lernen, das weit über die kognitiven Fähigkeiten des Menschen hinausgeht. Bei all der Aufregung um diese Fortschritte darf man jedoch nicht vergessen, dass es bestimmte Dinge gibt, die Maschinen nicht leisten können. Diese nenne ich die drei Cs: Kontext, Zusammenarbeit und Gewissen.

KI-Modelle, egal wie ausgefeilt sie sind, können aus dem Kontext keine Bedeutung ableiten – eine Fähigkeit, die in vielen Bereichen des Supply Chain Managements unverzichtbar ist, wie etwa bei dem, was der Vordenker von Zero100, Kevin O'Marah, als „Maschinenflüstern“ bezeichnet hat. Darüber hinaus kann KI nicht kollaborativ arbeiten, um Probleme zu lösen oder kritische Themen wie Nachhaltigkeit und Menschenrechte in Lieferketten anzugehen. Es ist diese Komplementarität der Fähigkeiten von Mensch und Maschine, die die Bedeutung des Einsatzes von KI als Werkzeug zur Erweiterung und nicht zur Ersetzung unterstreicht.

Die besten Ergebnisse werden erzielt, wenn Mensch und KI zusammenarbeiten. Diese Meinung teilen 93 % der Entscheidungsträger in einer Workday-Umfrage. Sie sind überzeugt, dass es wichtig ist, den Menschen in die Entscheidungsfindung durch KI einzubeziehen. Indem sie die Stärken von Mensch und Maschine nutzen, können Supply-Chain-Experten neue Ebenen der Effizienz, Einsicht und Innovation erreichen.

Prinzip 2: Künstliche Intelligenz, Heuristik und Optimierung gekonnt kombinieren

Die Fähigkeit der KI, Probleme in großem Maßstab zu modellieren, ermöglicht präzisere Empfehlungen, wie z. B. eine verbesserte Genauigkeit der Nachfrageprognose oder bessere Vorhersagen pünktlicher Lieferungen. Diese Präzision ist auch ein Markenzeichen der Optimierung, einem Bereich der KI, der im Supply Chain Management für seine Fähigkeit bekannt ist, die Ressourcennutzung innerhalb bestimmter Einschränkungen zu maximieren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, wie z. B. die Minimierung von Kosten. Das Ausmaß dieser Probleme kann jedoch immens sein, da die Optimierung eines Versorgungsnetzwerks möglicherweise Millionen voneinander abhängiger Variablen umfasst, was zu erheblichen rechnerischen Herausforderungen führt.

In einigen Fällen greifen Supply-Chain-Experten auf Heuristiken zurück – Problemlösungsmodelle, die praktische, „gut genuge“ Lösungen verwenden –, um schnell umsetzbare Vorgehensweisen zu entwickeln. KI, Heuristik und Optimierung bieten zwar Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Präzision und Eleganz, aber sie bringen auch Nachteile mit sich. Es ist wichtig zu erkennen, dass die neuesten, fortschrittlichsten mathematischen Modelle nicht immer für jede Situation am besten geeignet sind, auch wenn der Hype das suggeriert.

Die elegantesten Lösungen beinhalten oft eine Kombination von Methoden, wie etwa die Kombination von maschinellem Lernen und Heuristik, um ein Optimierungsmodell „warm zu starten“ und so den Problemlösungsprozess zu beschleunigen. Durch die kreative Integration der Stärken jedes Ansatzes können Supply-Chain-Experten ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Präzision und Eleganz finden und so sicherstellen, dass das richtige Modell zur richtigen Zeit für das richtige Problem verwendet wird.

Prinzip 3: Die Kraft der Parallelität, verstärkt durch KI

Lieferketten sind komplexe Netzwerke, die mehrere Funktionen innerhalb und außerhalb einer Organisation miteinander verbinden. Daher ist es schwierig, die gesamte Kette zu optimieren, wenn man sich auf isolierte Glieder konzentriert. KI kann beispielsweise die Prognosegenauigkeit deutlich verbessern, aber das eigentliche Ziel besteht nicht darin, hocheffiziente Silos zu schaffen, sondern vielmehr darin, die Entscheidungsfindung entlang der Lieferkette zu koordinieren, um schnellere und einheitlichere Reaktionen zu ermöglichen. Wie eine Gruppe kanadischer Ökonomen betont, bleibt das grundlegende Problem der Abstimmung von Angebot und Nachfrage ungelöst, solange KI-gestützte Lösungen nicht zu abgestimmten Entscheidungen entlang der gesamten Lieferkette führen.

Der wirkliche Durchbruch im Supply Chain Management kommt nicht allein durch KI, sondern durch Parallelität – die Integration von KI in Arbeitsabläufe, um synchronisierte Entscheidungsfindung über die gesamte Lieferkette hinweg zu ermöglichen. Durch die Einbettung von KI in parallele Prozesse können Supply Chain-Experten die Vorhersagefähigkeiten der Technologie nutzen und gleichzeitig die inhärente Volatilität abfedern, die durch die unvermeidlichen Störungen entsteht, mit denen Lieferketten konfrontiert sind.

Die Rolle der KI in diesem Zusammenhang besteht darin, für mehr Präzision, Geschwindigkeit und Eleganz bei Vorhersagen zu sorgen, während die Parallelität dafür sorgt, dass diese Erkenntnisse verknüpft und koordiniert umgesetzt werden. Diese leistungsstarke Kombination ermöglicht es Lieferketten, effektiver auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren, was letztendlich zu einer verbesserten Gesamtleistung führt.

Prinzip 4: Demokratisierung der KI für Praktiker in der Lieferkette

Um das Potenzial von KI im Supply Chain Management voll auszuschöpfen, ist es wichtig, ihre Reichweite über den exklusiven Bereich der Datenwissenschaftler hinaus auszudehnen. Während die laufende Erforschung und Entwicklung neuer KI-Anwendungen immer das Fachwissen dieser Spezialisten erfordern wird, ist es für eine weitreichende Implementierung und den Erfolg entscheidend, dass die Praktiker in der Lieferkette KI selbst anwenden können. Die effektivsten KI-Lösungen sind diejenigen, die von Fachleuten mit einem tiefen Verständnis der Unternehmensdaten und Geschäftsprozesse leicht verstanden und angewendet werden können, anstatt umfassende technische Kenntnisse in KI oder Datenwissenschaft zu erfordern.

Obwohl eine Workday-Umfrage ergab, dass 72 % der Führungskräfte der Meinung sind, dass ihren Organisationen die erforderlichen Fähigkeiten fehlen, um KI vollständig zu implementieren, muss die Einführung dieser Technologie kein überwältigendes Unterfangen sein. Durch die Auswahl von Lösungen, die speziell für Personen mit Lieferkettenkontext und Geschäftskenntnissen entwickelt wurden, können Unternehmen ihren Teams ermöglichen, die Erkenntnisse und Fähigkeiten der KI zu nutzen, ohne sich in die Feinheiten der Modellerstellung vertiefen zu müssen.

Eine solche Demokratisierung der KI stellt nicht nur ihre Akzeptanz und Nutzung sicher, sondern ermöglicht es Supply-Chain-Experten auch, von ihrem aktuellen Kenntnisstand auszugehen und ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit schrittweise weiterzuentwickeln. Bei der Auswahl eines KI-Anbieters ist es wichtig, dessen Fähigkeit zu berücksichtigen, diesen inkrementellen Lernansatz zu unterstützen, da dies letztendlich zu erfolgreicheren und nachhaltigeren Implementierungen führt.

Prinzip 5: Sicherstellung der Erklärbarkeit von KI für Vertrauen und Akzeptanz

In der komplexen und risikoreichen Welt des Supply Chain Managements ist Vertrauen von größter Bedeutung. Damit KI wirklich angenommen und übernommen wird, muss sie erklärbar sein – die Benutzer müssen verstehen, wie die Technologie zu ihren Empfehlungen und Vorhersagen gelangt. Black-Box-Lösungen, die keinen Einblick in ihre internen Abläufe bieten, können dazu führen, dass Supply Chain-Experten zögern, sich auf sie zu verlassen, insbesondere wenn sie vor kritischen Entscheidungen mit erheblichen Konsequenzen stehen.

Erklärbare KI bietet Transparenz hinsichtlich der Faktoren, die ihre Ergebnisse beeinflussen, und ermöglicht es Benutzern, die Ergebnisse zu interpretieren und zu validieren. Dies schafft nicht nur Vertrauen, sondern ermöglicht es Lieferkettenfachleuten auch, ihr eigenes Fachwissen mit den Erkenntnissen der KI zu kombinieren, was zu fundierteren und sichereren Entscheidungen führt. Wenn Fachleute die Gründe hinter den Empfehlungen der KI verstehen, können sie deren Anwendbarkeit auf bestimmte Situationen besser beurteilen und bei Bedarf Anpassungen vornehmen.

Darüber hinaus ist Erklärbarkeit von entscheidender Bedeutung, um potenzielle Verzerrungen in KI-Modellen zu identifizieren und zu mildern. Da diese Modelle aus historischen Daten lernen, können sie unbeabsichtigt bestehende Verzerrungen aufrechterhalten oder verstärken, was zu unfairen oder suboptimalen Ergebnissen führt. Erklärbare KI ermöglicht die Erkennung und Korrektur solcher Verzerrungen und stellt sicher, dass die Technologie ethisch und verantwortungsbewusst eingesetzt wird.

Fazit

Während Supply-Chain-Experten sich durch den digitalen Nebel rund um KI navigieren, ist die Einhaltung von fünf Leitprinzipien entscheidend für den Erfolg: die Nutzung von KI als Werkzeug zur menschlichen Erweiterung, die fachmännische Verschmelzung von KI mit Heuristik und Optimierung, die Nutzung von durch KI verstärkter Parallelität, die Demokratisierung von KI für Praktiker und die Gewährleistung der Erklärbarkeit von KI. Durch die richtige Balance zwischen menschlichem Fachwissen und maschineller Intelligenz können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI nutzen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, Prozesse zu optimieren und Innovationen in einer zunehmend komplexen Landschaft voranzutreiben. Anpassungsfähig, aufgeschlossen und dem kontinuierlichen Lernen verpflichtet zu bleiben, ist der Schlüssel, um sicher durch den KI-Nebel und in Richtung einer effizienteren Zukunft zu steuern.