Künstliche Intelligenz ist heute fest in vielen Bereichen des Supply Chain Managements verankert. Mit zunehmender Reife der Technologie gewinnen Logistikteams ein immer klareres Verständnis dafür, wo KI die größten operativen Auswirkungen hat.
In diesem Artikel beleuchten wir, in welchen Bereichen der größte Mehrwert entsteht und welche Faktoren eine erfolgreiche Implementierung begünstigen.
Wichtige KI-Anwendungsfälle im Supply Chain Management
Prognosen und Planung
Präzise Bedarfsprognosen sind unerlässlich, um die Produktverfügbarkeit aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Überbestände zu vermeiden.
KI unterstützt Unternehmen dabei, große Mengen an historischen Daten sowie Echtzeitinformationen zu analysieren, was die Genauigkeit der Vorhersagen erhöht und fundiertere Bestandsentscheidungen ermöglicht. Dadurch können Unternehmen ihre Lagerkosten senken und die operative Effizienz in volatilen Märkten steigern.
Sichtbarkeit und operatives Monitoring
KI fördert die Sendungsübersicht, die Berechnung von Ankunftszeiten (ETAs) und die Überwachung von Störungen entlang komplexer Lieferketten. Präzisere Lieferprognosen und die frühzeitige Erkennung von Verzögerungen helfen Logistikteams, schneller zu reagieren und die operative Planung zu optimieren. Das gibt Kunden mehr Planungssicherheit hinsichtlich des Sendungsstatus und der erwarteten Zustellung.
In einem von Störungen und stetiger Marktvolatilität geprägten Umfeld trägt diese verbesserte Sichtbarkeit dazu bei, dass Unternehmen effektiver handeln und ihre operativen Entscheidungen auf eine solidere Basis stellen können.
Prozessautomatisierung und Workflow-Unterstützung
Administrative Abläufe gehören nach wie vor zu den manuellsten und zeitaufwendigsten Bereichen der Logistik, da große Informationsmengen oft geprüft, validiert und zwischen verschiedenen Systemen übertragen werden müssen.
KI wird zunehmend eingesetzt, um repetitive Aufgaben wie die Dokumentenverarbeitung, Zollabwicklung, Datenextraktion und Sendungsbuchung zu automatisieren.
Technologien zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) können Informationen aus E-Mails, PDFs und Versanddokumenten in kürzester Zeit extrahieren, klassifizieren und validieren. Dies reduziert den manuellen Aufwand, steigert die Effizienz und gibt den Teams den nötigen Freiraum, sich auf wertvollere Tätigkeiten zu konzentrieren.
Wo KI den größten operativen Mehrwert liefert
Genau in den Bereichen Prognosen, Sichtbarkeit und Workflow-Automatisierung verzeichnen Unternehmen die deutlichsten Mehrwerte. Hier hilft KI dabei, riesige Datenmengen zu verarbeiten, schnelle Entscheidungen zu unterstützen und wiederkehrende Verwaltungsaufgaben zu automatisieren.
| Bereich | Typische operative Vorteile | Beispielhafte Ergebnisse |
| Prognosen & Planung | Verbesserte Bedarfsprognosen und optimiertes Bestandsmanagement | In einigen Projekten wurden Verbesserungen der Prognosegenauigkeit um 25 bis 50 % sowie Bestandsreduzierungen von 20 bis 35 % verzeichnet |
| Sichtbarkeit & operatives Monitoring | Frühzeitige Erkennung von Störungen und präzisere ETAs | KI-gestützte Logistikprozesse können die Transportkosten um 5 bis 10 % senken und die Liefertreue um bis zu 20 % steigern |
| Prozessautomatisierung & Workflow-Unterstützung | Geringerer manueller Aufwand und schnellere Bearbeitung | KI-gestützte Logistikprozesse können die Transportkosten um 5 bis 10 % senken und die Liefertreue um bis zu 20 % steigern |
Quellen: Transport Distribution Europe (Deposco/Fulfillment IQ Research), Isometrik AI Use Cases und Isometrik Supply Chain Automation.
Erfolgreiche KI-Einführung
Während KI in immer mehr Anwendungsfällen der Lieferkette Mehrwert schafft, hängt eine erfolgreiche Einführung vom Zusammenspiel mehrerer Faktoren ab. Die erzielten Ergebnisse sind eng mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten, Systeme und operativen Prozesse verknüpft.
Verlässliche Daten
Die Leistungsfähigkeit von KI steht und fällt mit der Qualität der genutzten Daten. Ganz gleich, ob es um Bedarfsprognosen, die Berechnung von Ankunftszeiten, Sendungsübersicht oder Prozessautomatisierung geht: KI-Systeme sind auf präzise und aktuelle Informationen angewiesen, um verlässliche Ergebnisse zu liefern.
Dies ist im Supply Chain Management von besonderer Bedeutung, da Logistikumgebungen oft sehr komplex sind und die Informationen über zahlreiche Systeme, Partner und Transportdienstleister verstreut liegen.
Eine konsistente und zuverlässige Datenbasis ist daher entscheidend, damit KI-Systeme einen spürbaren operativen Mehrwert erzielen können.
Integrierte Systeme und Informationsflüsse
Hochwertige Daten allein reichen jedoch nicht immer aus. Informationen zur Lieferkette sind oftmals über verschiedene Systeme, Unternehmen und Regionen verteilt, was es erschwert, ein vollständiges operatives Gesamtbild zu erstellen.
Die Vernetzung dieser Informationsflüsse erhöht die Sichtbarkeit und hilft Unternehmen dabei, eine präzisere Echtzeitsicht auf ihre Abläufe zu gewinnen. Dies führt zu fundierteren Entscheidungen und einer engeren Abstimmung entlang der gesamten Lieferkette.
Operative Integration
Der größte Mehrwert entsteht in der Regel dann, wenn KI-Funktionen direkt in bestehende operative Arbeitsabläufe wie Planung, Monitoring und Ausführung eingebettet werden, anstatt sie lediglich als isolierte Tools oder Add-ons zu nutzen.
Untersuchungen der BCG zeigen, dass 56 % der Logistikdienstleister planen, in den nächsten ein bis zwei Jahren KI in ihre bestehenden Systeme zu integrieren. Damit ist dies die häufigste Investitionspriorität unter den Befragten.
Viele Unternehmen starten mit gezielten operativen Anwendungsfällen, bevor sie den KI-Einsatz auf weitere Workflows und Prozesse ausweiten.
KI in der Praxis: Der Forto-Ansatz
Bei Forto haben wir uns für einen taktischen und schrittweisen Ansatz bei der KI-Implementierung entschieden.
Anstatt zu versuchen, den gesamten Lebenszyklus einer Sendung auf einmal zu automatisieren, haben wir zunächst analysiert, wo der manuelle Aufwand am größten ist, und die operativen Workflows mit dem höchsten Wirkungspotenzial identifiziert.
Dies führte dazu, dass wir uns anfangs auf volumenstarke Prozesse wie die Buchungs- und Dokumentenabwicklung konzentriert haben, bei denen Informationen interpretiert, validiert und über mehrere Systeme hinweg geteilt werden müssen.
Durch den Start mit einem klar definierten Arbeitsablauf konnten wir ein starkes Fundament für eine breitere KI-Nutzung in unseren gesamten operativen Prozessen legen.
Flash by Forto
Diese Fähigkeiten werden durch Flash by Forto unterstützt – unseren KI-gesteuerten Transportmanagement-Agenten, der Operations Manager in verschiedenen Phasen des Sendungsverlaufs entlastet.
Flash unterstützt Workflows wie die Buchung, Schiffswahl, Dokumentenverarbeitung sowie die Kommunikation und hilft den Teams dabei, Informationen effizienter zu verarbeiten und schneller auf operative Anforderungen zu reagieren.
Anstatt menschliche Expertise zu ersetzen, ist Flash darauf ausgelegt, wiederkehrende Verwaltungsaufgaben zu reduzieren und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. So können sich die Operations Manager stärker auf das Exception Handling, individuelle Kundenanliegen und andere anspruchsvolle Aufgaben fokussieren, bei denen menschliches Urteilsvermögen weiterhin unverzichtbar ist.
„Mit unserem KI-Agenten Flash erzielen wir bereits beeindruckende Ergebnisse: 65 % der Anfragen werden mit minimalem menschlichen Eingreifen und einer Genauigkeit von über 95 % bearbeitet. Flash stärkt unsere Operations-Teams, verschafft ihnen mehr Zeit und ergänzt ihre Expertise, sodass sie eine Servicequalität auf höchstem Niveau bieten können.“
Francesco Foschetti
Director Product Management – Forto
Skalierbare Wertschöpfung
Der deutlichste Nutzen von KI im Supply Chain Management zeigt sich in den Bereichen Prognose, Sichtbarkeit und Workflow-Automatisierung.
Eine erfolgreiche Implementierung hängt dabei maßgeblich von der Qualität der beteiligten Daten, Systeme und Prozesse ab. Ebenso entscheidend sind die Expertise und die reibungslose Zusammenarbeit der Teams, die diese operativen Abläufe steuern.
Die Erfahrungen von Forto spiegeln einen bewährten Ansatz bei der Einführung von KI wider. Anstatt von Beginn an eine großflächige Implementierung anzustreben, erzielen Unternehmen oft die besten Ergebnisse, wenn sie KI gezielt einsetzen und direkt in bestehende Arbeitsabläufe integrieren.
Der größte langfristige Mehrwert von KI wird sich letztendlich dann einstellen, wenn sie vollständig in die gesamten Lieferkettenprozesse eines Unternehmens eingebettet ist – optimal unterstützt durch die richtige Technologie, solide Daten und umfassende menschliche Expertise.
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