Wird KI den Menschen aus dem Supply Chain Management verdrängen?

Künstliche Intelligenz (KI) ist die disruptivste Technologie der Neuzeit, wenn nicht sogar der Geschichte. Zwar gibt es Anwendungsfälle in nahezu allen Branchen, doch einige haben mehr zu gewinnen – und zu verlieren als andere. Das Lieferkettenmanagement ist eine solche Rolle, die die KI drastisch verändern könnte, möglicherweise bis zu dem Punkt, an dem Menschen sie nicht mehr übernehmen.

Viele Technologen betonen, dass die Automatisierung letztendlich mehr Arbeitsplätze schafft als sie braucht, aber das bedeutet immer noch, dass einige Rollen verschwinden. Könnte Supply Chain Management einer dieser Jobs sein? Was würde das für die Branche bedeuten? Hier ist ein genauerer Blick.

Die Rolle von KI im Supply Chain Management

Alles andere als 6 % der Supply-Chain-Unternehmen nutzen KI bereits in gewisser Weise. Ungefähr 11 % geben an, dass dies für ihren Betrieb von entscheidender Bedeutung ist, eine Zahl, die bald auf mehr als ein Drittel dieser Unternehmen zutreffen könnte. Es ist leicht zu verstehen, warum, da KI viele Aspekte des Lieferkettenmanagements verbessert.

Nachfragevorhersage

Die Vorhersagefähigkeiten von KI sind einer ihrer stärksten Vorteile im Supply Chain Management. Modelle des maschinellen Lernens können vergangene Verkaufsdaten und aktuelle Trends analysieren, um bevorstehende Nachfrageverschiebungen vorherzusagen. Unternehmen können dann von einigen Produkten weniger und von anderen mehr bestellen, um Fehlbeständen und Überschüssen vorzubeugen.

Mit der Weiterentwicklung der KI haben sich auch ihre Prognosefähigkeiten weiterentwickelt. Einige KI-Lösungen für die Lieferkette kann eingehende Störungen vorhersagen durch die Analyse des Wetters, finanzieller Trends, geopolitischer Probleme und anderer Veränderungen. Sie können dann Änderungen empfehlen, um die Auswirkungen ansonsten störender Ereignisse abzumildern.

Dieses Ausmaß an Prognosen ist für menschliche Analysten bemerkenswert schwierig, insbesondere angesichts der Komplexität der Lieferketten. Doch gerade bei der tiefgreifenden Analyse zeichnet sich KI aus.

Bestandsverwaltung

In ähnlicher Weise verändert KI auch die Bestandsverwaltung. Vorhersagen über Nachfrageverschiebungen und Störungen sind nur so hilfreich wie die Fähigkeit eines Unternehmens, seinen Lagerbestand entsprechend anzupassen. Dies erfordert umfassende Transparenz über mehrere Speicherorte, was menschliches Versagen wahrscheinlich macht.

Datenmengen, die so groß und repetitiv sind, machen es leicht, Fehler zu machen. Volatile Angebots- und Nachfragefaktoren machen diese Fehler noch wahrscheinlicher. Infolgedessen sind die Fehlbestände in den USA gestiegen auf über 35 % nach Ausbruch der COVID-19-Pandemie. KI bietet mehr Zuverlässigkeit, da sie Bestände in Echtzeit verfolgen kann und keine Fehler bei der Dateneingabe macht.

KI-Lösungen können auch noch weiter gehen und Produkte nach Bedarf automatisch bestellen. Einige Unternehmen ermitteln damit sogar, wo sie bestimmte Artikel lagern und von wo aus sie versenden, um schnellstmögliche Lieferungen zu ermöglichen.

Lieferantenbewertung

Unternehmen beginnen, KI im vorgelagerten Bereich des Lieferkettenmanagements einzusetzen. Die Minimierung von Kosten und die Vermeidung von Verzögerungen hängt weitgehend von der Nutzung der richtigen Lieferanten ab. KI kann mögliche Quellen bewerten, um für jedes Produkt oder Material die beste zu ermitteln.

Der Hauptvorteil der KI besteht hier darin, dass sie sowohl präzise als auch schnell ist. Es kann zu lange dauern, manuell das Richtige zu finden. Angesichts der Komplexität dieser Entscheidungen ist herkömmliches Rechnen zu unzuverlässig. Grob 70 % der Lieferketten legen inzwischen mehr Wert auf Zuverlässigkeit und Flexibilität als auf reine Kosten, sodass ein einfacher Kostenvergleich nicht mehr ausreicht. KI kann diese Nuancen bewältigen und gleichzeitig die Geschwindigkeit verbessern.

KI kann sich auch an sich ändernde Trends anpassen und Unternehmen warnen, wenn ein aktueller Lieferant nicht mehr die beste Option ist. Diese Entscheidungsfähigkeit ist im heutigen schnelllebigen Markt von entscheidender Bedeutung.

Prozessoptimierung

Supply-Chain-KI kann auch interne Prozesse verwalten. Bei der Herstellung und dem Versand eines Produkts sind viele bewegliche Teile erforderlich. Das bedeutet, dass es in vielen Bereichen zu Ineffizienzen kommen kann und die beste Strategie selten sofort erkennbar ist. KI kann diese Entscheidungsfindung jedoch automatisieren, um schnellere und effektivere Änderungen zu ermöglichen.

Diese Optimierungen könnten so einfach sein wie eine effizientere Weiterleitung von Lieferungen – etwas, das viele Logistikunternehmen angenommen haben. Wenn die KI jedoch Fortschritte macht, könnte sie noch viel weiter gehen. Unternehmen könnten KI nutzen, um digitale Zwillinge der gesamten Lieferkette zu erstellen und zu analysieren und Änderungen für nahezu jeden Schritt vorzuschlagen.

Ist der Faktor Mensch noch notwendig?

Wenn man die umfassende Rolle von KI im Lieferkettenmanagement betrachtet, ist es schwer zu erkennen, wo der Mensch noch hineinpasst. Von hier aus wird die KI nur noch leistungsfähiger und zuverlässiger. Wenn sich die aktuellen Trends also fortsetzen, ist es nicht abwegig zu glauben, dass diese Technologie alles tun könnte, was heutige Supply-Chain-Manager tun.

Trotz dieses Potenzials wird KI den Menschen im Lieferkettenmanagement wahrscheinlich nicht ersetzen, zumindest nicht vollständig. Trotz all ihrer Vorteile hat KI auch einige erhebliche Nachteile. Halluzinationen gehören zu den auffälligsten. Die beliebtesten generativen KI-Modelle von heute verbreiten falsche Informationen 3–27 % der Zeit , was katastrophale Folgen für das Supply Chain Management haben könnte.

Natürlich sind auch menschliche Vorhersagen nicht perfekt. Wenn ein Supply-Chain-Management-System jedoch vollständig automatisiert wäre, könnte es automatisch auf einen Faktor reagieren, der in der Realität kaum oder gar keine Grundlage hat. Dies könnte zu Fehlbeständen, Verzögerungen und erheblichen Kosten führen. Angesichts der weitreichenden Folgen von Lieferkettenentscheidungen sollten immer menschliche Experten das letzte Wort haben.

Zu viel in die Hände der KI zu legen, hat auch zweifelhafte ethische Implikationen. Der erhebliche Datenverbrauch von KI macht sie zu einem größeren Ziel für Hacker und könnte dazu führen, dass vertrauliche Informationen versehentlich verloren gehen. Auch das gut dokumentierte Voreingenommenheitsproblem der KI könnte zu ernsthaften Problemen führen, insbesondere wenn die KI Personalüberlegungen wie die Einstellung von Mitarbeitern verwaltet.

Es ist auch wichtig zu bedenken, dass selbst die fortschrittlichste KI nur auf Datentrends reagiert. Daher stellen Ereignisse, auf denen nur wenige Daten vorliegen, eine erhebliche Herausforderung dar. Unterbrechungen der Lieferkette wie die COVID-19-Pandemie mögen selten sein, aber KI wird sie wahrscheinlich nicht genau vorhersagen oder effektiv reagieren, wenn sie eintreten. Sie treten zu plötzlich und unvorhersehbar auf und erfordern flexiblere Menschen, um damit umzugehen.

KI ist nicht das Ende des Supply Chain Managements

Wenn man sowohl die Vor- als auch die Nachteile von KI betrachtet, wird klar, dass menschliche Supply-Chain-Manager nicht verschwinden werden, sondern dass sich ihre Aufgaben ändern werden. Unternehmen benötigen möglicherweise weniger Mitarbeiter in diesen Positionen, aber sie werden dennoch von entscheidender Bedeutung sein. Ebenso wird der Job weniger Analysen erfordern und ein besseres Verständnis der KI-Modelle und ihrer Funktionsweise erfordern.

Die Supply-Chain-Manager von morgen werden KI nutzen, um praktisch jede Entscheidung zu treffen und wahrscheinlich viele kleine Vorgänge wie Bestellung und Abrechnung zu automatisieren. Die endgültige Entscheidung – insbesondere im Hinblick auf unternehmensweite strategische Änderungen – liegt weiterhin beim Menschen, der die Erkenntnisse der KI interpretieren muss. Dieser Übergang wird wahrscheinlich einige Arbeitsunterbrechungen mit sich bringen, bedeutet aber nicht das Ende des Berufs.