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Die Einführung künstlicher Intelligenz im Supply Chain Management verspricht Effizienzsteigerungen, höhere Prognosequalität und eine verbesserte Entscheidungsunterstützung. Der tatsächliche Nutzen entsprechender Anwendungen hängt jedoch wesentlich von der Reife der zugrunde liegenden Prozesse sowie von der Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit relevanter Daten ab.

Die digitale Transformation industrieller Wertschöpfungssysteme ist eng mit der Erwartung verbunden, operative Prozesse durch datenbasierte Methoden und künstliche Intelligenz effizienter zu gestalten. Insbesondere im Supply Chain Management werden KI-Anwendungen mit Potenzialen in den Bereichen Prognose, Planung, Abweichungserkennung und Entscheidungsunterstützung verknüpft. Zugleich zeigt sich in der betrieblichen Praxis, dass technologische Lösungen ihre Wirkung nur dann entfalten können, wenn die relevanten Geschäftsprozesse hinreichend transparent beschrieben, messbar gemacht und organisatorisch anschlussfähig sind.

Aus wissenschaftlicher Perspektive ist daher zwischen Automatisierung und Optimierung zu unterscheiden. Die Automatisierung eines ineffizienten Prozesses führt nicht notwendigerweise zu einer Verbesserung der Prozessleistung; sie kann vielmehr bestehende Ineffizienzen stabilisieren oder beschleunigen. Prozessoptimierung setzt demgegenüber voraus, dass Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge, Informationsflüsse, Schnittstellen und Entscheidungslogiken analysiert werden. Erst auf dieser Grundlage lässt sich bestimmen, ob und an welcher Stelle KI einen substanziellen Beitrag zur Leistungsfähigkeit der Supply Chain leisten kann.

Ein methodisch geeigneter Ausgangspunkt ist eine strukturierte Effizienzanalyse auf Basis vorhandener Prozess- und Transaktionsdaten. Ziel ist es, zentrale Leistungsindikatoren sichtbar zu machen, Abweichungen von Soll-Prozessen zu identifizieren und Engpassbereiche quantitativ wie qualitativ zu bewerten. Solche Analysen ermöglichen es, Verzögerungen, Medienbrüche, redundante Abstimmungen und Informationsdefizite nicht lediglich als Einzelfälle, sondern als systemische Muster zu erfassen. Dadurch wird die Grundlage für eine priorisierte und evidenzbasierte Prozessverbesserung geschaffen.

Datenqualität als Entwicklungsprozess

In vielen Organisationen wird die Einführung datenbasierter Optimierungsansätze durch die Annahme verzögert, zunächst müsse ein nahezu fehlerfreier Datenbestand hergestellt werden. Eine solche Sichtweise greift jedoch zu kurz. Datenqualität ist weniger als einmalig herzustellender Zustand, sondern vielmehr als kontinuierlicher Entwicklungsprozess zu verstehen. Auch heterogene oder unvollständige Datenbestände können einen analytischen Mehrwert bieten, sofern ihre Aussagekraft, Grenzen und Verzerrungen systematisch reflektiert werden.

Die Verbesserung von Stammdaten, Bewegungsdaten und Prozessdaten sollte daher nicht zwingend als Vorbedingung, sondern als integraler Bestandteil der Prozessoptimierung betrachtet werden. Durch die Analyse operativer Abläufe werden Inkonsistenzen, fehlende Informationen und strukturelle Datenprobleme häufig erst sichtbar. Prozess- und Datentransparenz verstärken sich somit wechselseitig: Eine präzisere Prozessbeschreibung erhöht die Interpretierbarkeit der Daten, während eine verbesserte Datenbasis wiederum fundiertere Aussagen über Prozessleistung und Handlungsbedarf ermöglicht.

Entscheidungsqualität durch integrierte Informationsgrundlagen

Eine erhöhte Prozess- und Datentransparenz verbessert die Entscheidungsqualität, indem relevante Informationen aus unterschiedlichen Funktionsbereichen konsolidiert und kontextualisiert werden. Im Supply Chain Management betrifft dies insbesondere Zusammenhänge zwischen Nachfrage, Beschaffung, Produktion, Lagerbestand, Kapazität und Lieferfähigkeit. Werden diese Informationen in einer integrierten Sicht verfügbar gemacht, können Abweichungen früher erkannt, Zielkonflikte nachvollziehbarer bewertet und operative Entscheidungen konsistenter getroffen werden.

Der Nutzen entsprechender Ansätze liegt nicht allein in der Reduktion manueller Tätigkeiten, sondern vor allem in der Verringerung kognitiver und organisatorischer Komplexität. Wenn Prüf-, Abstimmungs- und Priorisierungsprozesse datenbasiert strukturiert werden, sinkt der Aufwand für Informationsbeschaffung und Plausibilisierung. Dadurch können Fachkräfte stärker auf interpretative, koordinierende und gestaltende Aufgaben fokussieren, etwa auf die Bewertung von Ausnahmesituationen, die Abstimmung mit Lieferpartnern oder die kontinuierliche Weiterentwicklung der Prozessarchitektur.

Implikationen für den Einsatz künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz kann im Supply Chain Management insbesondere dort Mehrwert schaffen, wo wiederkehrende Entscheidungs- oder Analyseaufgaben auf umfangreichen Datenbeständen beruhen. Beispiele sind die Identifikation von Abweichungen, die Klassifikation von Dokumenten, die Prognose von Bedarfen oder die Unterstützung bei Priorisierungsentscheidungen. Die Wirksamkeit solcher Anwendungen ist jedoch an Voraussetzungen geknüpft: Daten müssen in ausreichender Qualität vorliegen, Prozesskontexte müssen interpretierbar sein und die Ergebnisse algorithmischer Systeme müssen in organisatorische Entscheidungsprozesse eingebettet werden.

Ein exemplarisches Anwendungsfeld ist die automatisierte Prüfung transaktionaler Dokumente, etwa der Abgleich eingehender Bestätigungen mit zugrunde liegenden Bestellungen. Durch regelbasierte und lernende Verfahren lassen sich Abweichungen bei Mengen, Preisen oder Terminen systematisch erkennen und für die fachliche Prüfung priorisieren. Derartige Systeme ersetzen jedoch nicht die prozessuale Verantwortung der Organisation. Vielmehr verschieben sie den Schwerpunkt menschlicher Arbeit von der manuellen Routineprüfung hin zur Bewertung von Ausnahmen, zur Ursachenanalyse und zur Steuerung geeigneter Maßnahmen.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass der erfolgreiche Einsatz künstlicher Intelligenz im Supply Chain Management weniger als isoliertes Technologieprojekt, sondern als soziotechnische Transformationsaufgabe zu verstehen ist. Prozessverständnis, Datenqualität, organisatorische Anschlussfähigkeit und technologische Leistungsfähigkeit bilden eine wechselseitig abhängige Grundlage. Unternehmen, die zunächst Transparenz über ihre Abläufe herstellen und datenbasierte Optimierungsprozesse etablieren, schaffen damit die Voraussetzungen für einen wirtschaftlich tragfähigen und fachlich kontrollierbaren KI-Einsatz.

Albert Absmeier & KI

Textbasis:

Wer ineffiziente Prozesse mit KI automatisiert, macht sie nicht besser

Perzeptron: Viele Unternehmen suchen Effizienz durch KI – und übersehen ihre Supply Chain

Industrieunternehmen investieren derzeit verstärkt in künstliche Intelligenz, um ihre Produktivität zu steigern. Nach Einschätzung von Perzeptron lohnt sich jedoch häufig zunächst ein Blick auf die eigene Supply Chain. Dort bleiben in vielen Unternehmen erhebliche Effizienzpotenziale ungenutzt. Wer fehlende Transparenz, Medienbrüche und unvollständige Informationen beseitigt, erzielt oft schon innerhalb weniger Monate spürbare Verbesserungen – und schafft gleichzeitig die Grundlage für einen wirtschaftlichen Einsatz von KI.

»Viele Unternehmen erwarten heute, dass KI ihre Effizienzprobleme löst«, sagt Andreas Koch, Geschäftsführer von Perzeptron. »Unsere Erfahrung zeigt jedoch: Die größten Potenziale liegen häufig bereits in der bestehenden Supply Chain. Wer ineffiziente Prozesse mit KI automatisiert, macht sie nicht besser, sondern lediglich schneller. Deshalb beginnen wir nicht mit KI, sondern mit Transparenz.«

Aus diesem Grund startet Perzeptron jedes Optimierungsprojekt mit einer Effizienzanalyse. Dafür werden die bereits vorhandenen Daten aus dem ERP-System ausgewertet. Anhand von rund 30 Kennzahlen wird sichtbar, wo Reibungsverluste entstehen, welche Prozesse die Leistungsfähigkeit tatsächlich beeinflussen und an welchen Stellen die größten wirtschaftlichen Potenziale liegen. Statt Symptome zu behandeln, werden die Ursachen ineffizienter Abläufe identifiziert und priorisiert.

Perfekte Daten sind keine Voraussetzung

Viele Unternehmen zögern mit Optimierungs- oder KI-Projekten, weil sie glauben, zunächst ihre Stammdaten bereinigen zu müssen. Nach Erfahrung von Perzeptron ist genau das häufig nicht erforderlich. Die Effizienzanalyse arbeitet direkt mit den vorhandenen ERP-Daten. Während der Optimierung werden Prozesse, Stammdaten und Bewegungsdaten systematisch verbessert. Datenqualität, Transparenz und Prozessqualität entwickeln sich dadurch parallel.

»Viele Unternehmen glauben, sie hätten nicht die richtigen Daten für eine erfolgreiche Optimierung oder den Einsatz von KI«, erklärt Andreas Koch. »Tatsächlich verfügen sie meist bereits über die notwendigen Informationen. Was fehlt, ist Transparenz darüber, wie Prozesse tatsächlich zusammenhängen. Genau diese schaffen wir – und damit verbessert sich auch die Datenqualität automatisch.«

Von Transparenz zu besseren Entscheidungen

Auf Basis dieser Erkenntnisse schafft Perzeptron mit seiner Supply-Chain-Software MiG sogenannte Auftragsklarheit. Alle entscheidungsrelevanten Informationen aus ERP-Systemen und weiteren Quellen werden zusammengeführt. Unternehmen erkennen dadurch frühzeitig, welche Aufträge termingerecht realisiert werden können, wo Material fehlt und an welchen Stellen Handlungsbedarf besteht. Entscheidungen lassen sich schneller treffen, Abstimmungsaufwände sinken und die Planungssicherheit steigt.

Wie groß der Effekt sein kann, zeigt ein Kundenprojekt: Durch die Kombination aus Effizienzanalyse, MiG und optimierten Arbeitsabläufen konnte der tägliche Aufwand in der Fertigungsplanung von einer Vollzeitaufgabe auf wenige Stunden reduziert werden. Die Planung ist dort heute bereits gegen 10 Uhr abgeschlossen. Die gewonnenen Kapazitäten stehen den Mitarbeitenden anschließend für wertschöpfende Aufgaben zur Verfügung.

KI ist nur auf belastbarer Grundlage sinnvoll

Erst wenn Prozesse transparent, Informationen konsistent und Daten belastbar sind, entsteht die Grundlage für einen wirtschaftlichen Einsatz von KI. Ohne diese Basis automatisiert Künstliche Intelligenz häufig lediglich bestehende Ineffizienzen. Sind diese Voraussetzungen geschaffen, kann KI ihre Stärken gezielt in einzelnen Anwendungsbereichen ausspielen.

Wie dieser Ansatz in der Praxis aussieht, zeigt Perzeptron mit der Software OCC.AI. Die Lösung automatisiert die Prüfung von Auftragsbestätigungen, gleicht eingehende Dokumente mit Bestellungen ab und erkennt Abweichungen bei Preisen, Mengen oder Lieferterminen innerhalb weniger Sekunden. In einem Kundenprojekt bei electronic service willms (esw) reduzierte sich der wöchentliche Prüfaufwand dadurch von rund 25 bis 30 Stunden auf weniger als fünf Stunden. Gleichzeitig konnten rund 85 Prozent aller Auftragsbestätigungen vollständig automatisiert geprüft werden. Einkaufsabteilungen gewinnen dadurch wertvolle Zeit für Aufgaben, die tatsächlich ihre Aufmerksamkeit erfordern.

»KI bringt den größten messbaren Nutzen, wenn Unternehmen ihre Prozesse verstehen, auf einer belastbaren Informationsbasis entscheiden und KI-Lösungen darauf aufsetzen können«, fasst Koch zusammen.

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KI in der Lieferkette: Celonis und LeafLabs setzen auf Robotic Systems Intelligence

19. Februar 2026

Celonis, globaler Marktführer im Bereich Process Intelligence, einer Schlüsseltechnologie für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen, kündigt die Einführung des Celonis Robotic Systems Intelligence Managers by LeafLabs an. Mit der neuen Anwendung konnte die Pickle Robot Company, ein Pionier im Bereich Physical AI für Supply-Chain-Anwendungen, die Entwicklung zentraler Kernprozesse um 50 Prozent…