GenAI und ihr Potenzial in der Lieferkette

GenAI und andere Bereiche der künstlichen Intelligenz werden von Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, immer häufiger eingesetzt. Doch was bedeutet dieser Begriff?

Was versteht man unter GenAI?

GenAI oder generative künstliche Intelligenz konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die neue Inhalte wie Bilder, Texte oder Routen erstellen können. Sie analysiert nicht nur bereits vorhandene Daten, sondern kann auch neue Ideen und Lösungen für verschiedene Probleme hervorbringen. Dabei kommen fortschrittliche Techniken des Machine Learning wie Deep Learning zum Einsatz.

Die Wurzeln der KI reichen zwar bis in die 1950er Jahre zurück, doch hat sich die generative KI dank mehrerer Meilensteine des 21. Jahrhunderts zu dem entwickelt, was sie heute ist. Ende des 20. Jahrhunderts,im Jahr 1997, zeigte Deep Blue das Potenzial der KI bei der Lösung komplexer Probleme und schlug den Schachweltmeister Garry Kasparov. Dann kam in den 2010er Jahren die Revolution des Deep Learning, die die Möglichkeiten der KI-Sprach- und Bilderkennung veränderte, sowie das Aufkommen neuer generativer Modelle.

GenAI kann somit Informationen klassifizieren und kategorisieren, Strategien und Pläne auf der Grundlage von Echtzeitdaten analysieren und ändern, automatisch und gleichzeitig mehrere Inhalte generieren, umfangreiche Texte durch Extraktion der relevantesten Daten zusammenfassen und sofortige Antworten im Sprach- oder Textformat liefern. GenAI kann auch in der Lieferkette eingesetzt werden.

Wie kann generative KI einen Mehrwert für die Lieferkette schaffen?

Der Einsatz der generativen künstlichen Intelligenz kann in verschiedenen Bereichen und Prozessen innerhalb der Lieferkette helfen – angefangen bei der vorgelagerten Logistik bis hin zur letzten Meile. Laut EY investieren 40 % der Unternehmen der Lieferkette in GenAI, und es gibt zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten:

Bei der Planung

Dank der GenAI können Unternehmen Szenarien erstellen, in denen sie die Folgen simulieren und verschiedene Maßnahmenpläne prüfen können, bevor sie eine Initiative ergreifen. Diese Technologie ist also nützlich für die Ausarbeitung von Nachfrageprognosen, die Erstellung von Produktionsplänen oder die Vorwegnahme der Bewältigung von potenziellen Risiken.

Bei der Beschaffung

Durch den Einsatz von GenAI zur Analyse von Informationen können Kostenverhandlungen und die Beschaffung von Produkten und Rohstoffen beschleunigt werden. Mit diesem Tool lässt sich auch im Vorfeld einer Entscheidung das Verhalten von Anbietern beobachten und analysieren, ihre Auswahl beschleunigen sowie Empfehlungen und Rankings einholen. Ein weiterer Einsatzbereich für generative KI ist die Vertragsverlängerung. 

Bei der Herstellung

GenAI findet auch in anderen Bereichen Anwendung, z. B. bei der vorausschauenden Wartung, wo diese Technologie die Maschinen oder Anlagen ermitteln kann, die in den nächsten Stunden oder Tagen ausfallen könnten. Mit diesem Zweig der künstlichen Intelligenz kann die Entwurfsphase von Produkten und sogar deren Vermarktung beschleunigt werden.

Beim Vertrieb

Eine der offensichtlichsten Anwendungen von GenAI in der Lieferkette ist die Optimierung von Kommissionierrouten in Lagern oder außerhalb von Lagern, mit Lieferfahrzeugen. So lassen sich Touren nach Kriterien wie Kraftstoffverbrauch, Priorität bestimmter Lieferungen oder anderen Faktoren wie dem Verkehrsaufkommen individuell gestalten. Dazu kann die GenAI auch historische Daten oder meteorologische Informationen verwenden. Dies führt zu kürzeren Lieferzeiten, geringeren Kosten und besserem Kundenservice.

Einsatz von generativer KI in der Logistik

Neben den bereits erwähnten Funktionen kann GenAI auch bei anderen alltäglichen logistischen Aufgaben behilflich sein:

• Bestandsoptimierung: Mithilfe generativer KI können Unternehmen ihre Lagerbestände auf optimale Werte abstimmen, da sie in der Lage sind, die vergangene Nachfrage zu analysieren und die künftige Nachfrage zu prognostizieren. Ziel ist die Vermeidung von Engpässen und Überbeständen.
• Personalisierung von Kundenerlebnissen: Automatische generative Systeme können sich an die Vorlieben der Verbraucher anpassen, ähnliche Produkte empfehlen und eine Paketverfolgung in Echtzeit anbieten.
• Simulation von logistischen Szenarien: Durch die Untersuchung der Auswirkungen von Szenarien wie ungünstigen Wetterbedingungen oder Veränderungen bei den verfügbaren Ressourcen können Unternehmen potenzielle Probleme vorhersehen und sind ein Beispiel für generative KI.
• Erkennung von Anomalien in der Lieferkette: Generative Modelle können Situationen wie ungewöhnliche Lieferverzögerungen oder Nachfrageschwankungen erkennen, was die Vorbereitung auf diese Situationen erleichtert und GenAI zu einer Art Helfer in der Lieferkette macht.

GenAI vs. künstliche Intelligenz

Systeme der künstlichen Intelligenz, ob vor Ort – auch bekannt als Edge AI – oder in der Cloud, werden für Analysen und Prognosen eingesetzt. Doch GenAI geht noch einen Schritt weiter und kann Informationen erzeugen, die denen ähneln, die sie ursprünglich trainiert haben. Damit geht sie über eine einfache Verarbeitung hinaus und erzeugt neue und originelle Inhalte. Der Hauptunterschied zwischen den beiden Technologien liegt in der Komplexität und den Zielen ihrer Algorithmen.

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