KI in der Lieferkette – aus Pilot wird Praxis

Effizientere Lieferketten durch KI: 4 Praxisbeispiele mit echtem Impact

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.

Drei Hebel, mit denen KI Lieferketten wirklich verändert

KI wirkt dort am stärksten, wo Komplexität auf Routine trifft. Drei Hauptfelder kristallisieren sich dabei in der Praxis heraus, in denen künstliche Intelligenz klassische Herausforderungen meistert:

Von der Theorie zur Praxis: Wie KI heute schon in Lieferketten wirkt

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:

Statt manuellem Erfassen von Informationen in Excel oder anderen Tabellendarstellungen kommen zwei KI-Algorithmen zum Einsatz:

• Communication Mining erkennt Inhalte und Intentionen in E-Mails: Lieferverzögerungen, Preisänderungen, CO₂-Impact – und stößt automatisch Folgeprozesse wie die Anpassung der Lieferplanung, Überarbeitung der Kostenkalkulation und die Aktualisierung des Nachhaltigkeitsberichts an.
• Document Understanding analysiert angehängte PDFs oder Formulare und extrahiert strukturierte Daten wie beispielsweise ein avisiertes neues Lieferdatum

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.

Durch die Einführung künstlicher Intelligenz in den Planungsprozess wurde ein datengetriebenes Forecasting realisiert:

• Einsatz von Clustering-Algorithmen (z. B. K-Means), um Ausreißer frühzeitig zu identifizieren und den Fokus auf relevante Muster zu legen.
• Integration von Echtzeitdaten aus Produktion, Logistik und Markt.
• Kontinuierliches Training der Modelle mit internen und externen Daten, um Marktdynamiken besser abzubilden.

Diese Umstellung ermöglichte es dem Unternehmen, Forecasts zu automatisieren, zu objektivieren und gleichzeitig Ressourcen effizienter einzusetzen.

Ergebnisse

• +5 % Verbesserung im Net Working Capital – ein enormer finanzieller Hebel.
• Deutlich weniger manuelle Eingriffe in die Planungsprozesse.
• Besseres Vertrauen in die Zahlen, da nachvollziehbare Modelle Entscheidungen unterstützen.
• Möglichkeit, Forecasting auf weitere Unternehmensbereiche zu skalieren

In einem konkreten Kundenbeispiel wurde mithilfe von Geofencing und Echtzeitdaten ein System zur autonomen LKW-Anmeldung entwickelt.

Sobald sich ein Fahrzeug dem Gelände näherte, erfolgte eine Vorabbenachrichtigung mit Detaildaten zu Ladung und Ziel.

Die KI analysierte in Echtzeit:

• Verfügbare Docks
• Auslastung je Tor
• Dringlichkeit des Weitertransports

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.

Fazit: KI als Chance