Einleitung
Künstliche Intelligenz (KI) ist kein Zukunftsthema mehr – sie ist Realität. Doch während viele Organisationen bereits experimentieren, generieren 70 % nur einen geringen Impact mit KI, wie eine aktuelle Studie zeigt. Woran liegt das? Und wie lässt sich aus ambitionierten KI-Projekten messbarer Business Impact generieren?
Gerade in globalen Lieferketten kann KI zum echten Gamechanger werden: Sie stehen unter hohem Druck durch volatile Nachfrage, schwankende Rohstoffpreise und steigende Nachhaltigkeitsanforderungen. Wer hier frühzeitig auf KI setzt, verschafft sich einen strategischen Vorsprung – durch Effizienz, Transparenz und Resilienz.
In diesem Artikel zeigen wir anhand konkreter Praxisbeispiele, wie KI nicht nur Prozesse, sondern ganze Denkweisen in der Supply Chain transformieren kann.
Definition
Prognosen zu Nachfrage, Lagerbeständen oder Risiken basieren oft auf zahllosen Einflussfaktoren, sodass häufig kein zu 100 % zutreffendes Ergebnis erzielt wird. KI erkennt Muster, bewertet Szenarien fundierter und erhöht so die Planungssicherheit.
Wo viele Ausnahmen die Regel sind, stoßen klassische Automatisierungen an ihre Grenzen. KI hingegen kann sich flexibel anpassen – sei es bei Lieferantenentscheidungen, Personalprozessen oder Übersetzungen.
In globalen Lieferketten arbeitet man oft mit tausenden Geschäftspartnern zusammen. In der Kommunikation mit den Partnern dominieren EDI-Formate – doch ebenso häufig treffen unstrukturierte Informationen per E-Mail oder PDF ein. KI-basierte Dokumentenverarbeitung (IDP) mit Large Language Models (LLM) erschließt auch diese Datenquellen systematisch.
Die Integration von KI ermöglicht längst konkrete Verbesserungen – von der Planung über Transport bis hin zur operativen Umsetzung. Die folgenden vier Beispiele zeigen, wie Unternehmen messbaren Nutzen erzielen:
Praxisbeispiel Frachtrechungen: In der täglichen Lieferkette erhalten viele Unternehmen Frachtrechnungen von Spediteuren – oft in sehr uneinheitlicher Form. Vor allem kleinere Dienstleister senden ihre Rechnungen nicht per EDI, sondern als PDF-Anhang in E-Mails. Mit KI-gestützter Dokumentenverarbeitung lässt sich dieser Prozess nahezu vollständig automatisieren. Die KI analysiert über das Communication Mining die Inhalte der E-Mail und des Anhangs und erkennt den Kontext „Rechnung“. Das Document Understanding extrahiert relevante Daten wie Betrag, Frachtreferenz, Lieferdatum, Spediteur.
Die KI gleicht die Daten mit den Informationen im Backend, beispielsweise im SAP Transportation Management (SAP TM), ab. Das System erkennt, ob die Rechnung zu einer vorab kalkulierten Frachtrate und zum darauf basierenden Freight Settlement Document passt. Bei Übereinstimmung der Rechnung mit der Vorabkalkulation kann sie automatisch freigegeben und an die Finanzabteilung zur Zahlung übergeben werden. Falls es Abweichungen gibt, wird automatisch ein Dispute Case im System eröffnet.
Ergebnis: Statt manueller Prozesse beim Austausch von Informationen profitieren Unternehmen von einer automatisierten Prüfung, Verarbeitung und sogar Antwort-Generierung bzw. Zahlung einer Rechnung. Gut vorbereitete Prozesse im SAP TM können durch KI und Automatisierung komplett durchgängig werden. Das spart Zeit und zudem sind Lieferpläne, Kosten oder Nachhaltigkeitskennzahlen schnell aktualisiert verfügbar.
Diese Umstellung ermöglichte es dem Unternehmen, Forecasts zu automatisieren, zu objektivieren und gleichzeitig Ressourcen effizienter einzusetzen.
Ergebnisse
Sobald sich ein Fahrzeug dem Gelände näherte, erfolgte eine Vorabbenachrichtigung mit Detaildaten zu Ladung und Ziel.
Die KI analysierte in Echtzeit:
Basierend darauf wurde der optimale Entladepunkt und die effizienteste Route durch das Yard-System berechnet.
Durch den KI-Einsatz konnte eine schnellere Abfertigung und bessere Ausnutzung der Kapazitäten erreicht werden. Zudem konnten Staus und Standzeiten vermieden werden. Insgesamt gelang dadurch ein reibungsloser Übergang in den Outbound-Prozess.
So erkennen die Systeme frühzeitig Verschleiß oder Schäden und können Wartungszeitpunkte vorausschauend geplant werden. Die aus den Systemen gewonnenen Daten fließen zudem direkt in die Transportplanung ein.
Durch Predictive Maintenance lassen sich nicht nur ungeplante Ausfälle vermeiden, sondern es wird auch eine optimale Auslastung von Material und Strecke erreicht. Sollte es nötig sein, so kann man schneller auf andere Transportmodi umschichten.
Insgesamt wird dadurch die Lieferkettenlogistik deutlich zuverlässiger.
Success Factors
Wie können auch Sie in Ihrem Unternehmen KI in Lieferketten erfolgreich integrieren? Ein zentrales Learning aus zahlreichen Kundenprojekten: Technologie allein reicht nicht. Entscheidend sind eine klare Strategie, das Buy-in von Stakeholdern und ein schrittweiser Ansatz:
Wo kann KI den größten Mehrwert schaffen? Entscheidend ist die Auswahl von Prozessen mit hohem Hebel.
Die KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Eine saubere Datenbasis ist essenziell, um präzise Prognosen und intelligente Automatisierung zu ermöglichen.
Anstatt KI großflächig und auf einmal einzuführen, lohnt es sich, mit Proof-of-Concepts und Pilotprojekten zu beginnen. So lassen sich erste Erfolge messen und das System schrittweise skalieren.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz wird Prozesse verändern – und das kann Unsicherheiten bei Mitarbeitern auslösen. Transparente Kommunikation und Schulungen sind essenziell, um Akzeptanz zu schaffen.
Fazit
KI bietet enorme Chancen für Unternehmen mit komplexen Lieferketten. Doch der Unterschied zwischen Buzzword und Business Value liegt im Wie:
Wer KI gezielt einsetzt, kann Marktveränderungen proaktiv begegnen, die Supply Chain effizienter gestalten und sich langfristig einen Wettbewerbsvorsprung sichern.
Mit dem richtigen Partner, einem klaren Fahrplan und dem Mut zum Umdenken lässt sich aus KI weit mehr machen als ein weiteres digitales Buzzword.
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