Wie Ihre Lieferkette der Volatilität trotzt

Störungen der Lieferketten entwickeln sich zur neuen Realität. Doch mit KI und entsprechender Organisation wird auch das Unplanbare planbar
FOTOGRIN/Shutterstock.com



Was früher seltene „Einzelfälle“ waren, ist heute Teil einer neuen, volatilen Realität: Die Straße von Hormus ist immer wieder gesperrt, was die weltweite Energieversorgung unter Druck setzt, Vulkane in Island brechen aus, Frachter stehen im Suezkanal quer oder eine globale Pandemie bricht aus.



Und damit steht die Resilienz von Lieferketten plötzlich wieder ganz oben auf der Management-Agenda. Wie eine Lieferkette aussehen sollte, um für das Unplanbare bereit zu sein, haben wir mit Henning Dransfeld, Director Strategy Industry & Solutions bei Infor, diskutiert. Der Experte verfügt zudem über langjährige Erfahrung in der Analyse von IKT-Märkten und ihren Change-Prozessen.



Illusion der Stabilität



Lange Zeit galt das Just-in-Time-Prinzip als das Nonplusultra der Effizienz. Doch die Strategie, etwa Autobahnen und Schiffe als rollendes Lager zu nutzen, stößt in Krisenzeiten an ihre Grenzen. Laut Dransfeld ist die Volatilität zur neuen Normalität geworden. So müssten sich Unternehmen heute auf diverse unvorhersehbare Szenarien vorbereiten – von plötzlichen Zolländerungen bis hin zu politisch motivierten Grenzschließungen.



Ein prominentes Beispiel für gelungene Krisenbewältigung ist für Dransfeld Tesla. Während andere Automobilhersteller im Zuge der Corona-Krise unter Chipmangel litten, konnte der Musk-Konzern durch eine zentralisierte Cloud-Plattform Produktionsprogramme in Rekordzeit anpassen und alternative Quellen erschließen. Dies verdeutlicht: Resilienz ist vor allem eine Frage der Flexibilität und Reaktionsgeschwindigkeit.



Nachholbedarf trotz Industrie 4.0



Und hier klaffe in der Praxis oft eine Lücke, obwohl das Schlagwort Industrie 4.0 seit Jahren präsent ist, meint der Infor-Manager. Während der Übergang ins Homeoffice im Rahmen der Pandemie erstaunlich reibungslos verlaufen sei, wurde die durchgehende Digitalisierung der Produktionsprozesse nach Meinung von Dransfeld oft verschlafen. Es existierten zwar „digitale Inseln“ – etwa für die Wartung oder das Design –, aber der konsolidierte Datenstrom über die gesamte Kette fehle häufig noch.


Für Henning Dransfeld, Director Strategy Industry & Solutions bei Infor, ist Resilience vor allem ein Frage der Flexibilität.Dransfeld/Infor



Dransfelds Credo lautet daher: Erst digitalisieren, dann automatisieren. Denn Bruchstellen in Prozessen entstünden oft dort, wo Menschen Entscheidungen treffen müssen. Um diese zu unterstützen, müssten Daten aus verschiedenen Quellen – von der Beschaffung bis zum Output – auf einer Plattform zusammengeführt werden.



KI als Gamechanger



Hierbei kann künstliche Intelligenz (KI) eine Schlüsselrolle spielen. Sie ist in der Lage, multidimensionale Datenquellen in einer Geschwindigkeit zu verknüpfen, die für Menschen unmöglich wäre. Ein Beispiel aus der Praxis: Die Verknüpfung von Windkanal-Daten mit Sound-Prüfungen und historischen Qualitätsdaten ermöglichte etwa einem (deutschen?) Automobilzulieferer echte Qualitätssprünge in der Produktion.



Bei aller Euphorie warnt Dransfeld jedoch vor blindem KI-Hype. Oft wünschten sich Kunden eine KI-Lösung, ohne den konkreten Anwendungsfall (Business Case) definiert zu haben. Als ERP-Anbieter setze Infor  auf industriespezifische KI-Agenten, die auf einer Cloud-Plattform basieren und strategische Entscheidungsszenarien – etwa für Logistikrouten über den Ozean – kalkulierbar machen.



KI-Agenten für Lieferketten



Dabei funktionieren die industriespezifischen KI-Agenten für Lieferketten nicht als isolierte Anwendungen, sondern als spezialisierte Module. Diese wiederum setzen auf einer industriespezifischen Cloud-Plattform auf. Ihre Funktionsweise lässt sich in mehrere Kernaspekte unterteilen:




Integration in standardisierte Prozesse:




Die KI-Agenten basieren auf einer Plattform, die Innovationen auf Prozessbasis standardisiert. Hierzu werden die Agenten als vorkonfigurierte “Capabilities” entwickelt, die auf die spezifischen Anforderungen einer Branche zugeschnitten sind.




Multidimensionale Datenverknüpfung:




Ein wesentlicher Vorteil dieser Agenten ist ihre Fähigkeit, unterschiedlichste Datenquellen in hoher Geschwindigkeit zu verknüpfen. Sie können beispielsweise historische Daten mit Echtzeit-Informationen abgleichen. Oder strukturierte Daten wie Stücklisten mit unstrukturierten Daten wie Fotos aus der Qualitätskontrolle kombinieren.




Szenario-basierte Entscheidungsunterstützung:




In der Lieferkette werden KI-Agenten eingesetzt, um komplexe Entscheidungsszenarien zu berechnen. Beispielsweise können sie analysieren, wie Produkte am effizientesten von einem Hafen über den Ozean transportiert werden sollten. Dazu wägen sie Faktoren wie Nachfrageschwankungen, Lieferschwierigkeiten und aktuelle Bestände an verschiedenen Zielorten gegeneinander ab. Dies hilft Unternehmen, in einer volatilen Umgebung schneller und fundierter zu reagieren.




Mustererkennung in Service und Wartung:




Ein praktisches Beispiel für die Funktionsweise ist die Mustererkennung, wie sie beim irischen Staplerhersteller Combilift eingesetzt wird. Da dort fast jedes Gerät ein Unikat ist, nutzt die KI Mustererkennung, um Servicetechnikern bereits vorab zu sagen, wo das Problem liegt und welche Werkzeuge sie benötigen.




Intuitive Interaktion durch Natural Language:




Die Interaktion mit diesen Systemen verändert sich dahingehend, dass natürliche Sprache zunehmend als „Programmiersprache“ dient. KI-Agenten helfen dabei, Benutzeroberflächen so intuitiv zu gestalten, dass sie sich an die spezifischen Rollen der Mitarbeiter anpassen und komplexe Prozessmodellierungen demokratisieren. Letztlich ist laut Dransfeld die technologische Umsetzung oft gar nicht das Hauptproblem. Die größten Hürden seien organisatorischer Natur. Viele Unternehmen benötigten Jahre, um Prozesse zu standardisieren oder klare „Process Owner“ zu definieren, die über Abteilungssilos hinweg Verantwortung tragen.



Cyber-Sicherheit




width="100%" height="152" frameborder="0" allowfullscreen allow="autoplay; clipboard-write; encrypted-media; fullscreen; picture-in-picture" loading="lazy" src="https://open.spotify.com/embed/show/0wy66ciQTtHeLwew4mgKIz?utm_source=oembed">




Zudem rückt die Cybersicherheit in den Fokus der Resilienz. Moderne Regulierungen wie das Lieferkettengesetz oder US-Verteidigungsstandards (CMMC) nehmen Hersteller zunehmend in die Pflicht, die Compliance ihrer Sublieferanten bis in die zweite oder dritte Ebene sicherzustellen. Wer hier keine digitale Sichtbarkeit hat, riskiert, von lukrativen Aufträgen ausgeschlossen zu werden.



Auf die kritische Frage, ob die Abhängigkeit von Cloud-Plattformen nicht neue Risiken birgt, findet Dransfeld eine klare Antwort: Die Cloud sei durch ständige Sicherheits-Updates und professionelle Forensik-Teams weniger störanfällig als veraltete On-Premises-Rechner. Während die USA mit klaren Zertifizierungen wie CMMC 2.0 vorangingen, sei die Debatte um digitale Souveränität in Europa noch stark in der Entwicklung.



Ein echter Paradigmenwechsel



Wird am Ende alles nur auf mehr Effizienz getrimmt? Dransfeld glaubt an einen echten Paradigmenwechsel. Unternehmen, die ihre Prozesse nicht mithilfe von KI und digitalen Plattformen optimierten, würden langfristig den Anschluss verlieren.



Sein wichtigster Rat an CEOs und CIOs: „Das Thema strategisch angehen und den Menschen in den Mittelpunkt stellen. Denn Technik allein löst keine Probleme – sie muss von einer schlagfertigen Organisation bedient werden können, um als echter Schutzschild in Krisenzeiten zu fungieren.“