Hier sind Lösungen gefragt, die das Thema KI nicht mit einem ‚das können Sie über eine Schnittstelle einbinden‘ abhandeln, sondern die KI- und ML-Funktionalität als integralen Bestandteil fest in der Lösung verankert haben. Das garantiert nicht nur eine schnelle Implementierung, sondern auch dauerhaft funktionierende Lieferketten. Blue Yonder hat mit seinem Luminate-Lösungsportfolio den passenden Werkzeugkasten und konnte im Oktober 2021 Microsoft selbst als Kunden für seine Hardware-Produktions-Supply-Chain gewinnen.
Die Auswahl muss wohl überlegt sein
Es gibt viele Anbieter im Markt, die mit mehr oder weniger intelligenten Lösungen zur Supply-Chain-Optimierung aufwarten. Bei der Auswahl des geeigneten Partners ist es ratsam, darauf zu achten, welche Leistungsmerkmale seine Lösungen mitbringen. Dabei sollten folgende Fragestellungen eine Rolle spielen:
Setzt der Anbieter auf eine eigens entwickelte KI oder greift er auf generische Algorithmen zurück?
Bietet der Anbieter wirklich KI-basierte Supply-Chain-Plattform oder basiert diese lediglich auf MLP?
Wirbt der Anbieter mit Schnelligkeit, für die er allerdings multiple Test Runs benötigt und auf deren Basis die Entscheidung am Ende trotzdem vom Menschen getroffen werden muss?
Ist der Anbieter in der Lage, Geschwindigkeit mit Genauigkeit zu vereinen und so zu einer wirklichen Optimierung der Supply-Chain-Prozesse beizutragen?
Idealerweise bietet der Partner eine SaaS-Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, Echtzeit-Informationen aus dem gesamten digitalen Ökosystem einschließlich externer Datenquellen zu sehen, zu interpretieren und zu nutzen. Hierzu zählen intelligente Planungslösungen für dynamische Lieferketten, die potenzielle Störungen vorhersagen und Pläne mithilfe maschinellem Lernens und Echtzeitinformationen automatisiert End-to-End steuern können.
Der größte Vorteil vom Einsatz solcher Lösungen ist die deutlich gesteigerte Transparenz über die gesamte Lieferkette. Damit können Verantwortliche die Planung und Ausführung gezielt austarieren und jederzeit kluge Entscheidungen fällen, die sich nicht negativ auf zukünftige Logistik-Planungen auswirken.
