Schwache KI, starker Effekt
Resiliente Lieferkette durch Prognosen
Unvorhergesehene Ereignisse können die Lieferkette beeinträchtigen oder sie sogar lahmlegen. Da regionale bis globale Entwicklungen darauf hindeuten, dass die Zahl meist unliebsamer Überraschungen eher zunehmen dürfte, steigt auch die Bedeutung der Resilienz einer Lieferkette. Diese Widerstandsfähigkeit lässt sich mit künstlicher Intelligenz stärken.
Bild: ©Kovalenko I/stock.adobe.com

Lieferketten lassen sich als Netzwerke und Organisationen betrachten, die über vor- und nachgelagerte Verbindungen an verschiedenen Prozessen und Tätigkeiten der Wertschöpfung in Form von Produkten und Dienstleistungen beteiligt sind. Sie reichen von den Rohstofflieferanten bis zu den Endkunden. Unter Resilienz ist in diesem Kontext zuverstehen, dass Lieferketten Störungen, Änderungen und Unterbrechungen flexibel aufnehmen, sich an sie anpassen und ihren ursprünglichen Zustand wieder herstellen können. So sorgt die Resilienz dafür, dass Aufträge trotz unvorhergesehener Ereignisse vertragsgemäß erledigt werden und Lieferketten ohne Leistungseinbußen oder im Idealfall mit verbesserter Leistung weiter operieren.

Angebot und Nachfrage

Ein gutes Beispiel bot zum Beginn der Covid-19-Pandemie vor dem ersten Lockdown die sprunghaft angestiegene Nachfrage nach Toilettenpapier. Hier gab es unvorhersehbare Veränderungen auf der Kundenseite, auf die von den produzierenden Unternehmen rein planerisch kaum adäquat reagiert werden konnte. Ein anderes Beispiel wäre ein Handelsunternehmen, das etwa Zubehörteile oder Fertigprodukte bei Lieferanten bestellt und zum Verkauf anbietet. Hier gibt es eine Kundenseite, auf der eine Nachfrageunsicherheit besteht. Es gibt weitere Unsicherheiten aufgrund disruptiver Ereignisse wie Naturkatastrophen sowie Unsicherheiten, die von saisonalen Bedingungen oder neuen Trends abhängen. Dazu gesellen sich Lieferunsicherheiten. So können Lieferanten wegen Kapazitätsengpässen Lieferschwierigkeiten haben, sodass die Lieferzeiten plötzlich schwanken und Produkte nur verzögert oder in Teilmengen ausgeliefert werden können. Nicht zu vergessen sind auch die Probleme, die beim Transport auftreten können. Grenzkontrollen oder gar -schließungen im Zuge der Pandemie oder des Brexits sind aktuelle Beispiele.

Schwache KI wirkt bereits

In der Vergangenheit versuchten Experten häufig, große Lösungen zu schaffen, indem sie Computersysteme schufen, die auf Augenhöhe mit Menschen schwierige Aufgaben übernehmen sollten. Wegen der mit dieser sogenannten starken künstlichen Intelligenz verbundenen Komplexität, waren diese Versuche allerdings nicht sehr erfolgreich. Daher ist der Fokus heute eher auf die schwache künstliche Intelligenz gerichtet, also auf die Entwicklung von Computersystemen, die konkrete Anwendungsprobleme bewältigen und das menschliche Denken und die technischen Anforderungen in Einzelbereichen unterstützen können. Das hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen, da einmal die Rechenkapazitäten enorm zugenommen haben und dadurch völlig andere Berechnungsmöglichkeiten bestehen. Zum anderen besteht heute eine wesentlich stärkere Vernetzung über hoch qualitative Internetverbindungen, sodass große Teile der Rechenprozesse in der Cloud ablaufen können. Das flexibilisiert die Berechnungsmöglichkeiten enorm. Zumal so auch Unternehmen auf die Rechenkraft zugreifen können, die keinen eigenen Serverpark betreiben.

Prognosen im Hintergrund

Einen wichtigen Teil der Resilienz einer Lieferkette stellt heute die Prognose dar. Etwa eine Prognose in die Zukunft, wie sich die Kunden eines Unternehmens verhalten, wie sie Produkte in naher Zukunft kaufen und wie das Unternehmen daraufhin agieren und reagieren kann, etwa indem es Bestellungen rechtzeitig ordert oder storniert. Auf diese Weise können Unsicherheiten oder Störungen nicht gänzlich ausgeschaltet, aber die Resilienz einer Supply Chain doch erheblich gesteigert werden.

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