KI-gestützte Bedarfserkennung: Transformation der Lieferkettenplanung und -prognose
Erfahren Sie in diesem Bericht von Kearney und AWS, wie Technologie zur Bedarfserkennung eine positive Veränderung der Lieferkettenprognosen einläuten könnte.
Das transformative Potenzial der KI-gestützten Technologie zur Bedarfserkennung verändert die Prognose- und Planungsprozesse der Lieferkette. Dieser innovative Ansatz nutzt eine Fülle interner Lieferketten- und externer Marktdaten, um die Genauigkeit von Prognosen zu verbessern, auch vor dem Hintergrund anhaltender Marktvolatilität.
Unternehmen haben ihre Lieferketten nach der Pandemie widerstandsfähiger gemacht und ihren Fokus von reaktiver Anpassung auf proaktive strategische Planung verlagert. Das aktuelle Marktumfeld, das von Faktoren wie Omnichannel-Vertrieb, wechselnden Verbrauchertrends und unerwarteten globalen Ereignissen und geopolitischen Spannungen geprägt ist, stellt jedoch eine genaue Prognose vor komplexe Herausforderungen.
Wie sich die Bedarfserkennung von herkömmlichen Prognosen unterscheidet:
- Sie berücksichtigt den Bedarf an umfangreicheren Daten zu Beschaffung, Produktionsbetrieb, Versand, Bestellung, Inventar und Verkauf, die die Komplexität der heutigen Lieferketten abdecken.
- Daten werden nahezu in Echtzeit erfasst, strukturiert, integriert und geteilt.
- Externe Daten werden sowohl aufgrund der Verfügbarkeit als auch der Validierung von Daten immer wichtiger.
- Dabei wird künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) genutzt, geleitet von menschlichen Eingriffen, um Sichtbarkeitslücken zu schließen.
- Die Erkennung kann präzise, kurzfristige Prognosen der Kundennachfrage auf täglicher oder sogar stündlicher Basis erstellen.
Bedarfserkennung im Lieferkettenmanagement
Die durch künstliche Intelligenz und Machine Learning gestützte Bedarfserkennung bietet Einblicke in Echtzeit in das Kundenverhalten und mögliche Ergebnisse und geht so effektiv auf die Komplexität der heutigen Lieferketten ein. Die Bedarfserkennung unterscheidet sich in wesentlichen Punkten von herkömmlichen Prognosen: Sie erkennt den Bedarf an umfangreicheren Daten zu Beschaffung, Produktionsbetrieb, Versand, Bestellung, Inventar und Verkauf, die die Komplexität der heutigen Lieferketten und die Bandbreite der Variablen umfassen, die zu potenziellen Störungen führen können. Diese Daten werden nahezu in Echtzeit erfasst, strukturiert, integriert und geteilt, sodass zum ersten Mal ein aktueller, transparenter und dynamischer Überblick über die Lieferkette ermöglicht wird.
Durch die Integration externer Daten von Lieferanten und Anbietern erhöht die Technologie zur Bedarfserkennung nicht nur die Genauigkeit von Prognosen, sondern fördert auch die Zusammenarbeit innerhalb des gesamten Lieferkettenökosystems. Die Bedarfserkennung in einer Lieferkette erleichtert den Übergang von herkömmlich widersprüchlichen Beziehungen zwischen Lieferkettenpartnern hin zu stärker kooperativen Bemühungen, die auf gemeinsamen Zielen beruhen.
Selbst die hochwertigsten internen Daten allein reichen nicht mehr aus, um die Zukunft zu extrapolieren.“
Externe Daten werden immer wichtiger, und das nicht nur, weil 80 Prozent oder mehr der heutigen Lieferkettendaten inzwischen extern generiert werden, von Lieferanten, Anbietern, Endbenutzern und Dritten.
Dies ist auch wichtig für die Validierung, da aktuelle interne Verlaufsdaten für Prognosezwecke häufig durch die Auswirkungen von COVID verfälscht werden. Wenn es um die Erkennung der Nachfrage in der Lieferkette geht, ist die Geschichte kein nützlicher Indikator für die Zukunft mehr.
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