Betreten Sie ein beliebiges Lagerhaus oder einen Vorratsraum auf der Welt, und was Sie dort eigentlich sehen, ist gebundenes Kapital. Jede Palette mit Überbeständen ist Kapital, das Sie nicht nutzen können. Jeder vergriffene Artikel ist ein an einen Konkurrenten verlorener Verkauf.
Jahrzehntelang war das Lieferketten-Management ein Ratespiel auf Tabellenkalkulationen. Man betrachtet die Verkäufe des letzten Jahres, rechnet ein wenig Bauchgefühl ein und gibt eine Bestellung auf. Dann drückt man die Daumen. Wenn Sie sich fragen, wie man KI im Lieferketten-Management einsetzt, um dieses Problem zu beheben, sind Sie hier genau richtig.
Sie benötigen keinen Doktortitel in Datenwissenschaften. Sie brauchen keine teure Unternehmensberatung. Sie benötigen lediglich die Bereitschaft, Ihre Einkaufsentscheidungen von Daten anstatt von Unsicherheit leiten zu lassen.
Hier ist der Leitfaden für den Betrieb einer extrem schlanken – aber unglaublich widerstandsfähigen – Lieferkette mithilfe von KI.
Das Problem mit der "Just-in-Case"-Lieferkette
Die meisten Geschäftsinhaber betreiben ein "Just-in-Case"-Bestandsmodell (Bestand auf Verdacht). Da menschliche Prognosen von Natur aus fehlerhaft sind, kaufen wir einen Puffer von 20 %. Dann fügt der Supply-Chain-Manager noch seinen eigenen Puffer von 10 % hinzu. Plötzlich zahlen Sie für zusätzlichen Lagerraum, höhere Versicherungen und sitzen auf Ladenhütern, die schließlich stark rabattiert oder weggeworfen werden müssen.
Überbestände sind eine emotionale Reaktion auf schlechte Daten.
Wenn Sie Ihren Vorhersagen nicht vertrauen, kaufen Sie mehr, um sich sicher zu fühlen. Aber im heutigen Markt sind überschüssige Bestände ein vermeidbarer Kostenfaktor, den KI vollständig eliminieren kann. Durch die Vorhersage der Nachfrage mit verblüffender Genauigkeit ermöglicht KI Ihnen den Wechsel von "Just-in-Case" zu "Just-in-Time".
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Nutzung von KI in Lieferkettenprozessen
Lassen Sie uns genau aufschlüsseln, wie Sie dies ab morgen umsetzen können, mit Fokus auf den Bereich mit der größten Wirkung: Bedarfsprognose und Bestandskontrolle.
Schritt 1: Zentralisieren Sie Ihre Daten (Der langweilige, aber wesentliche Teil)
KI ist keine Magie; sie ist nur sehr gut in der Mustererkennung. Aber um ein Muster zu erkennen, benötigt sie das entsprechende Rohmaterial.
Bevor Sie sich mit KI-Tools befassen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Verkaufsdaten, aktuellen Lagerbestände und Lieferzeiten der Lieferanten an einem Ort gespeichert sind. Wenn Ihre Verkäufe in Shopify erfasst werden, Ihr Inventar in einer chaotischen Excel-Tabelle liegt und die Lieferzeiten Ihrer Lieferanten nur in jemandes Kopf existieren, kann KI Ihnen nicht helfen.
Übertragen Sie Ihre Daten in ein modernes ERP-System (Enterprise Resource Planning) oder ein einheitliches Bestandsmanagementsystem. Tools wie Unleashed, Cin7 oder Linnworks sind hervorragende Einstiegspunkte für KMUs.
Schritt 2: Implementieren Sie Bedarfsprognosen
Hier geschieht die Magie. Ein Mensch betrachtet die Verkäufe vom letzten November, um die Verkäufe für diesen November vorherzusagen. KI betrachtet die Verkäufe des letzten Novembers, plus aktuelle Social-Media-Trends, kommende Wettermuster, regionale Wirtschaftsindikatoren und die Geschwindigkeit des Website-Traffics.
Wenn Sie ein kleineres Unternehmen sind (unter £5M/$6M Umsatz), benötigen Sie dafür nicht einmal maßgeschneiderte Software. Sie können buchstäblich Ihre Verkaufsdaten der letzten 24 Monate exportieren (entfernen Sie zunächst persönliche Kundeninformationen), die CSV-Datei bei ChatGPT Plus oder in die Advanced Data Analysis von Claude hochladen und folgende Anweisung geben:
"Hier sind meine Verkaufsdaten der letzten zwei Jahre. Agiere als Supply-Chain-Analyst. Identifiziere Saisonalität sowie Produkttrends und gib mir eine spezifische Nachbestellungsprognose für die nächsten 90 Tage unter der Annahme einer Lieferzeit von 14 Tagen durch den Lieferanten."
Die Ergebnisse werden wahrscheinlich genauer sein als Ihre aktuelle Tabellenkalkulation. Wenn Sie ein produzierendes Unternehmen sind, bedeutet diese Präzision, dass Sie nur das herstellen, was Sie auch tatsächlich verkaufen werden. In unserem Leitfaden für Einsparungen in der Fertigungslieferkette können Sie genau sehen, wie viel Verschwendung dadurch vermieden wird.
Schritt 3: Automatisieren Sie den dynamischen Sicherheitsbestand
Der Sicherheitsbestand ist Ihr Notfallpuffer. In der Vergangenheit legten Unternehmen eine statische Regel fest: "Halte immer 50 Einheiten von Produkt X in Reserve."
KI verwandelt dies in einen dynamischen Sicherheitsbestand. Wenn die KI feststellt, dass Ihr Lieferant für Produkt X derzeit in seiner Region Lieferverzögerungen hat, wird sie Ihre Empfehlung für den Sicherheitsbestand automatisch erhöhen. Wenn sich die Logistiksituation des Lieferanten entspannt, senkt sie die Empfehlung wieder ab.
Für verbraucherorientierte Marken, die Hunderte oder Tausende von SKUs verwalten, ist es unmöglich, dies manuell auf dem neuesten Stand zu halten. In unserem Leitfaden für die Einzelhandelslogistik gehen wir näher auf die finanziellen Auswirkungen dieser Automatisierung ein.
Schritt 4: Routen- und Logistikoptimierung
Sobald Sie wissen, was Sie benötigen und wann Sie es benötigen, müssen Sie es transportieren.
Frachtkosten sind ein massiver Kostenpunkt. KI-gestützte Logistik-Tools analysieren in Sekundenschnelle Hunderte von Frachttarifen, Versandrouten und Lieferfenstern, um den kostengünstigsten Weg für den Transport Ihrer Waren zu finden. Sie suchen nicht nur nach dem billigsten Tarif; sie berechnen den billigsten Tarif, der dennoch Ihre Lieferfrist einhält.
Das ist reine Kostenreduktion. Sie ändern nicht Ihr Produkt; Sie nutzen lediglich KI, um zu vermeiden, die Zwischenhändler für den Transport überzubezahlen. Werfen Sie einen Blick auf unsere Aufschlüsselung für Transport und Logistik, um die genauen Zahlen zu sehen, wie viel Sie hier sparen können.
Der Tech-Stack: Welche Tools funktionieren wirklich?
Sie müssen keinen eigenen Algorithmus entwickeln. Der Markt ist voll von Plug-and-Play-KI-Lieferkettentools, abhängig von Ihrer Unternehmensgröße:
- Der kostenlose Einstieg: ChatGPT Plus oder Claude. Hervorragend geeignet zum Hochladen von Roh-CSV-Dateien mit Verkaufsdaten und zur Abfrage von Trendanalysen und grundlegenden Prognosen.
- Die Akteure im Mittelstand: Plattformen wie Peak.ai oder Invent Analytics. Diese klinken sich in Ihre vorhandenen Daten ein und übernehmen gezielt die KI-Bedarfsprognose und Bestandsoptimierung. Sie machen sich innerhalb von Monaten durch reduzierte Lagerhaltungskosten bezahlt.
- Die integrierten Optionen: Wenn Sie Plattformen wie Shopify Plus, NetSuite oder auch moderne Versionen von QuickBooks Commerce nutzen, prüfen Sie Ihre Dashboards. Dort werden zunehmend KI-Prognosefunktionen eingeführt, die viele Inhaber einfach noch nicht aktiviert haben.
Der psychologische Wandel
Eine schlanke Lieferkette zu betreiben, ist anfangs beängstigend. Wenn Sie zum ersten Mal einer KI vertrauen, die sagt: "Bestellen Sie noch keine neuen Waren, Sie brauchen sie erst in 12 Tagen", wird Ihr menschlicher Instinkt Sie anflehen, trotzdem zu bestellen.
Hier ist mein Rat: Fangen Sie klein an.
Wählen Sie eine Produktlinie aus. Wählen Sie eine Kategorie, die viel Kapital bindet, aber eine relativ stabile Nachfrage aufweist. Lassen Sie 60 Tage lang Ihre traditionelle, menschliche Prognose parallel zu einer KI-Prognose laufen. Sehen Sie, wer näher am tatsächlichen Ergebnis liegt. Sehen Sie, wer Ihnen mehr Geld gespart hätte.
Jedes Pfund, das Sie nicht für Lagerraum oder Ladenhüter ausgeben, ist ein Pfund, das Sie für Kundenakquise, Produktentwicklung oder einfach als Gewinn verbuchen können.
Ihre Lieferkette sollte kein Lagerraum für Ihre Unsicherheiten sein. Überlassen Sie der KI die Mathematik und bringen Sie Ihren Cashflow wieder in Schwung.