Von Analytik bis Supervised Learning: Künstliche Intelligenz, die Supply Chains nutzen kann

Der Plattformanbieter E2open hat vier typische KI- und Machine-Learning-Technologien gesammelt, die im Supply-Chain-Kontext besonders häufig eingesetzt werden. Generell gebe es vier Arten von künstlicher Intelligenz, die Unternehmen dabei helfen, ihre Lieferkette zu optimieren, Lieferungen pünktlich abzuwickeln und Kosten zu sparen, heißt es in einer Pressemitteilung vom 14. November. E2open zufolge handelt es sich konkret um diese KI- und ML-Technologien:

1. Supervised Learning

Eines der wichtigsten Instrumente der Lieferkette ist die Nachfrageprognose. Supervised Learning erkennt Muster, die besonders für Echtzeit-Nachfragenmodelle zum Einsatz kommen. Durch das Trainieren von Modellen mit historischen Daten und relevanten Variablen können Unternehmen genauere Vorhersagen über die künftige Nachfrage ihrer Produkte treffen. Dies wiederum trägt dazu bei, das Bestandsmanagement zu optimieren, Über- und Unterbestände zu reduzieren und die Effizienz der Lieferkette insgesamt zu verbessern. Supervised Learning nutzt historische Unternehmens-Daten, interpretiert sie und gibt Handlungsempfehlungen.

2. Unsupervised Learning

Unsupervised Learning nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um nicht kategorisierte Daten zu analysieren und zu gruppieren. Dieses Verfahren entdeckt versteckte Muster oder Datengruppierungen und das ohne, dass ein Mensch dies extra veranlassen muss. Durch die Analyse großer Datensätze werden Anomalien erkannt und Zusammenhänge aufgedeckt, die Auskunft über Ineffizienzen geben, aber auch neue Potenziale zeigen können. Unsupervised Learning kann Datenfehler erkennen und korrigieren, Routenplanung sowie Nachfrageprognosen verbessern und vor möglichen Sicherheitsverletzungen warnen.

3. Analytik

Analytik umfasst sowohl deskriptive als auch diagnostische Analysen. Sie gibt Unternehmen einen Einblick in die vergangene Leistung der Lieferkette, kann aber auch die Ursachen für bestimmte Ineffizienzen in der Lieferkette aufzeigen. Deskriptive Analysen liefern Informationen über historische Daten wie Lagerumschlag, Produktionseffizienz und Transportzeiten. Diagnostische Analysen hingegen ermöglichen es Unternehmen, ihre Supply Chain zu analysieren und besser zu verstehen. Dadurch können die Ursachen von Problemen erkannt und behoben werden. Auf dieser Grundlage können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, um Prozesse zu verbessern und Kosten zu senken.