Von den OEMs bis hin zu kleineren Zulieferern spüren Unternehmen den Druck, ihre Prozesse, Systeme und Regeln kontinuierlich zu verbessern. Sie werden so den wachsenden Risiken und Herausforderungen gerecht. Inmitten der komplexen Dynamik der Lieferketten bietet KI weit mehr als nur eine technologische Unterstützung. KI wird zum strategischen Instrument und ermöglicht, proaktiv auf Störungen zu reagieren. So wird ein robustes Auftrags- und Risikomanagement umsetzbar.

Unternehmen, die KI nutzen, eröffnen sich so neue Wege, um flexibel auf schwankende Marktbedingungen und unerwartete Herausforderungen entlang der Lieferkette zu reagieren. KI ermöglicht damit, nicht nur auf Krisen zu reagieren, sondern auch potenzielle Risiken frühzeitig zu identifizieren und geeignete Maßnahmen einzuleiten bzw. durchzuführen. Der intelligente Einsatz von Daten und Algorithmen wird damit zum entscheidenden strategischen, operativen und rechtlichen Erfolgsfaktor.

Wie KI und für das bestehende Auftrags-/Risikomanagement eingesetzt werden kann, erläutern Frau Dr. Jasmin Schulzweida und Pieter Krüger beim AKJ-Kongress am 16./17. Oktober 2024 (vgl. auch www.automobilkongress.de).

NOERR – Dr. Jasmin Schulzweida, Sen. Associate, Hamburg
und Pieter Krüger, Mag. Jur, Senior Associate, Frankfurt
Lieferketten im Umbruch – Wie KI, Auftrags- und Risikomanagement,
Lieferanten bei wachsenden Auftragsrisiken unterstützen

Ein wesentlicher Vorteil der hierfür oft vorgeschlagenen KI-Ansätze besteht in ihrer Fähigkeit, datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und umzusetzen. Genau dies ist besonders bei der Optimierung komplexer Lieferketten von unschätzbarem Wert ist.

Vor allem im Auftragsmanagement zeigt sich das Potenzial von KI, da hier große Datenmengen durch automatisierte Analyseprozesse effizienter verarbeitet werden. Auf Basis dieser Daten kann frühzeitig auf Veränderungen in der Nachfrage reagiert werden sowie die Bestell- und Lagerstrategien dynamisch angepasst werden.

Fehlbestellungen werden minimiert und die Gesamtproduktivität wird gesteigert. Mit dem Einsatz vorausschauender Modelle, die auf historischen Daten und Markttrends basieren, lassen sich so Lieferzeiten genauer planen und Produktionsanforderungen wesentlich präziser erfüllen.

Im Risikomanagement kann KI dann ebenfalls erfolgreich eingesetzt werden. Dies gilt für die prozessinternen Risiken genauso wie für die Risiken aus geopolitischen Spannungen, über Naturkatastrophen bis hin zu pandemiebedingten Disruptionen. Dabei geht es insbesondere auch um Prävention.

Wie KI-Systeme es Unternehmen ermöglichen, potenzielle Gefahrenquellen entlang der Lieferkette frühzeitig zu erkennen und gezielte Gegenmaßnahmen zu entwickeln, wird sicher eine der Fragen sein, die beantwortet werden.

Durch die kontinuierliche Überwachung von Risikoindikatoren und die Analyse globaler Daten können Unternehmen rechtzeitig auf drohende Störungen reagieren, sei es durch die Überprüfung der Lieferantenperformance, das Monitoring geopolitischer Entwicklungen oder die Analyse von Marktveränderungen, die auf Engpässe hindeuten könnten.

Ein weiterer Vorteil des KI-Einsatzes zeigt sich inder verbesserten Bewertung und Auswahl von Lieferanten. KI-gestützte Systeme können so historische Leistungsdaten, Vertragskonditionen und externe Risikofaktoren auswerten, um fundierte Entscheidungen bei der Lieferantenauswahl zu treffen.

So ist auch Echtzeit-Bewertung der Lieferanten möglich. So können frühzeitige Warnungen gegeben werden, wenn ein erhöhtes Risiko von Ausfällen oder Verzögerungen besteht. Diese vorausschauende Herangehensweise stärkt die Resilienz der Lieferkette und reduziert die Wahrscheinlichkeit unerwarteter Unterbrechungen.

Besonders hervorzuheben ist in diesem Kontext der rechtliche Rahmen, der den Einsatz von KI begleitet. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Systemen werden Fragen des Datenschutzes, der Haftung und der Einhaltung rechtlicher Vorgaben immer relevanter.

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sicherzustellen, dass die eingesetzten KI-Lösungen nicht nur effizient, sondern auch rechtlich konform sind. Eine klare Dokumentation der verwendeten Datenquellen, die Sicherstellung der Transparenz der Algorithmen und die Einhaltung der geltenden Datenschutzrichtlinien sind dabei unerlässlich. Zusätzlich zu den operativen Vorteilen des KI-Einsatzes muss auch der rechtliche Rahmen im Risikomanagement berücksichtigt werden.

Die Implementierung von KI-Systemen bringt dabeihäufig auch komplexe juristische Fragestellungen mit sich. Unternehmen müssen so sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen transparent und nachvollziehbar agieren, um rechtliche Risiken zu minimieren.

Dies erfordert klare vertragliche Vereinbarungen sowie die Definition von KPIs und SLAs, um die Funktionsfähigkeit und Verlässlichkeit der eingesetzten Systeme zu gewährleisten. Zudem sollten die zugrundeliegenden Datenquellen einer sorgfältigen Prüfung unterzogen werden, um Verzerrungen und Fehleinschätzungen zu vermeiden.

Im Auftragsmanagement wird KI darüber hinaus die Prozesse wie die Kommunikation mit Lieferanten immer mehr automatisieren. Automatisch generierte Bestellungen, die Überwachung der Liefertermineinhaltung und die Optimierung von Logistikrouten sind nur einige Beispiele dafür, wie KI hier deutlich zur Effizienzsteigerung beiträgt.

Die Echtzeit-Überwachung von Lieferantenleistungen und die Fähigkeit, bei Bedarf rasch auf alternative Lieferanten oder Routen umzuschwenken, erhöhen die Reaktionsgeschwindigkeit bei unerwarteten Ereignissen und sichern die Prozesse immer mehr ab.

Abschließend lässt sich festhalten, dass KI für Unternehmen zunehmend unverzichtbar wird und auch ein effizientes Werkzeug ist, den stetig wachsenden Herausforderungen in globalen Lieferketten gerecht zu werden.

Mit der Kombination aus intelligentem Auftrags- und Risikomanagement ist es jetzt möglich,Lieferketten agiler, widerstandsfähiger und produktiver zu gestalten. Wer jetzt in geeigneter Weise in KI-Lösungen investiert, verbessert nicht nur relevante Entscheidungsfindungen, sondern steuert Risiken effektiver aus und optimiert Lieferantenbeziehungen – ein essenzieller Wettbewerbsvorteil. Wie das in Beispielen in der Lieferkette gelingt, werden wir diskutieren.

Eine durchdachte Governance-Struktur und die strikte Einhaltung regulatorischer Vorgaben sind jedoch unerlässlich, um die Vorteile dieser Technologie voll auszuschöpfen und langfristig zu sichern.

Zusammengefasst:

(1)      Effizienteres Auftragsmanagement mit KI – Ermöglicht Analyse großer Datenmengen in Echtzeit, optimiert Bestellprozesse und verbessert die Planung von Lagerbeständen und Lieferzeiten wesentlich.

(2)      Proaktives Risikomanagement mit KI – Potenzielle Risiken in der Lieferkette frühzeitig erkennen, Störfaktoren analysieren und Strategien zur Risikominderung entwickeln.

(3)      Verbesserte Lieferantenbewertung mit KI – Analyse historischer Leistungsdaten und externer Risikofaktoren, um Lieferanten in Echtzeit zu bewerten und alternative Optionen bei Ausfällen zu identifizieren.

(4)      Automatisierte Prozesse mit KI – Optimierung der Kommunikation mit Lieferanten, automatische Generierung von Bestellungen und Verbesserung der Überwachung von Lieferfristen und Transportwegen.

(5)      Stärkere Resilienz durch Datenanalyse mit KI – Unternehmen treffen fundiertere Entscheidungen, Lieferketten werden flexibler und widerstandsfähiger und dies auch gegenüber globalen Risiken.

Das übergreifende Motto des diesjährigen Herbstkongresses „Automotive Prozesse und IT 2024“ am 16./17. Oktober: Die Transformation für mehr Effizienz, Autonomisierung, Geschwindigkeit und Nachhaltigkeit – Bausteine für die Strategieentwicklung, Planung und Umsetzung in der Fabrik und Supply Chain.

Mit den Unternehmen/Institutionen ADIENT, BMW, Bosch, Cargobull, Continental, HFT Stuttgart, Hörmann Automotive, htw saar, Mercedes, Motherson/SMR Automotive, NOERR, REHAU Automotive, Rhenus Automotive, Schaeffler Technologies, Schäflein Group, SprintBox, Volkswagen, ZKW, weitere Unternehmen in Abstimmung sowie einer gezielten Auswahl innovativer Aussteller.

Hierbei nehmen die Referenten und Moderatoren auch konkret Stellung zur künftigen Nutzung von KI und wie auch Methoden der generativen KI einen neuen Beitrag leisten können.

Wir können davon ausgehen, dass am 16./17. Oktober auch neue Antworten gegeben werden, in welche Richtung und mit welchen Strategien, Konzepten und Lösungen sich die Automobil- und Zulieferindustrie in der neuen sich ändernden Produktwelt die dafür erforderlichen Strukturen und Dienstleister in der Supply Chain und den Kunden-/ Lieferantennetzwerken weiterentwickeln werden.

Vertieft wird der Erfahrungsaustausch mit den Teilnehmern, Referenten, Moderatoren und ausgewählten Ausstellern/Innovationstreibern auch nach den Vorträgen und in der Netzwerkveranstaltung im Ratskeller der Stadt Saarbrücken.