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So sorgen maschinelles Lernen und Automatisierung für resiliente und agile Lieferketten.

Die Lieferkettenplanung in der Industrie wird immer komplexer: Schwankende Nachfragen, unerwartete Unterbrechungen und steigende Kosten erfordern innovative Lösungen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet Unternehmen jetzt die Möglichkeit, ihre Lieferketten nicht nur effizienter zu gestalten. Sie werden damit auch resilienter und agiler.

Hier sechs Ansätze, wo und wie maschinelles Lernen (ML), die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und automatisierte Bilderkennung die Supply Chain stärken können.

Bedarfsprognosen präzisieren

Eine genaue Produktionsplanung benötigt möglichst exakte Vorhersagen zur Nachfrage. Wie viele Produkte werden wann und wo gefragt sein? KI-Algorithmen liefern die Antwort. Sie analysieren historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Einflussfaktoren. Daraus leiten sie Vorhersagen über zukünftige Bedarfe ab. Dies reduziert Überproduktion, vermeidet Engpässe und verbessert die Planbarkeit.

Bestandsverwaltung optimieren

Durch den Einsatz von ML-Modellen können Unternehmen auch den idealen Lagerbestand berechnen: Die Modelle werten Echtzeitdaten zu Inventar, Produktabsatz und Lieferzeiten aus und schaffen die Basis für eine optimale Bevorratungsstrategie. Dadurch werden Überbestände vermieden sowie gleichzeitig die Verfügbarkeit kritischer Materialien und Halbfertigzeuge gewährleistet.

Qualität steigern

KI-Technologien, besonders Bildverarbeitungsalgorithmen, automatisieren die Fehlererkennung und verbessern dadurch die Qualitätskontrolle im Wareneingang. Sie identifizieren falsch zusammengebaute Teile, Lötprobleme und Verbindungsfehler. Damit machen sie viele manuelle Prüfungen überflüssig. Gleichzeitig reduzieren sie Ausschuss und steigern die Produktqualität.

Lieferantenbewertungen automatisieren

Wer Leistungsdaten von Lieferanten mit KI analysiert, kann Risiken frühzeitig erkennen: etwa bezüglich Termintreue, Lieferzeiten oder Produktqualität. Zudem liefern diese Algorithmen Vorschläge, wie Hersteller solchen Stolperfallen entgegentreten – beispielsweise indem das System alternative Lieferanten nennt. So lassen sich Engpässe vermeiden und die Resilienz der Lieferkette erhöhen.

Lager- und Logistikprozesse automatisieren

Von autonomen Robotern bis hin zu intelligenten Bestellprozessen: In Lagerhäusern und Distributionszentren senken KI-Systeme die Betriebskosten und steigern gleichzeitig die Effizienz. Denn besser genutzte Lagerkapazitäten beschleunigen die Produktion und verkürzen Lieferzeiten – und tragen so zur Stärkung der Kundenbeziehungen bei.

Routen in der Logistik schlauer planen

Produkte und Material von A nach B zu transportieren, braucht Zeit und kostet Geld. KI analysiert dagegen in Sekundenschnelle Transportverläufe, erkennt, wann und wo es oft zu Verzögerungen kommt, und schlägt alternative Lieferwege oder Zwischenlager vor. Die Algorithmen optimieren darüber hinaus Transportwege basierend auf Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetterprognosen und Frachtkosten. Dies alles verkürzt Lieferzeiten und minimiert Kosten.

»Der Einsatz von KI in der Lieferkettenplanung ist längst kein Zukunftsszenario mehr – er ermöglicht bereits heute erhebliche Effizienzsteigerungen und Wettbewerbsvorteile. Wer diese Technologien erfolgreich implementiert, sichert sich eine robuste und anpassungsfähige Lieferkette für die Zukunft«, sagt Michael Fatum, Managing Director von Elisa Industriq Deutschland. Elisa Industriq ist Anbieter von KI-gestützter Software für die Fertigung.

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Strategie für die automatisierte Absicherung von Softwarelieferketten für die Verwaltung

12. April 2025

In Zeiten zunehmender geopolitischer Spannungen wird die Gewährleistung der Sicherheit und Beständigkeit digitaler Infrastrukturen zu einem zentralen Baustein der Daseinsvorsorge. Mit einer gemeinsamen Initiative rücken das Zentrum für Digitale Souveränität der Öffentlichen Verwaltung (ZenDiS) und das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) nun die Bedeutung sicherer und souveräner Softwarelieferketten weiter in den Fokus. Nahezu…