Was wird die erfolgreichste Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) in der Lieferkette sein? Seit der IT-Anbieter OpenAI im November 2022 ChatGPT auf den Markt brachte, gibt es einen regelrechten Hype um generative KI. Laut einer aktuellen Studie des Analystenunternehmens Gartner geht die Hälfte der Supply-Chain-Führungskräfte davon aus, in diesem Jahr generative KI (GenAI) einzuführen. Sie haben jedoch wahrscheinlich noch keine konkrete Vorstellung davon, wie und in welchem Umfang sie diese text- und codegenerierende KI-Anwendung, die durch ein großes Sprachmodell trainiert wird, sinnvoll in ihren Lieferketten einsetzen können.
Der Kaffeeproduzent Jacobs Douwe Egberts hat einen benutzerfreundlichen Chatbot integriert Skalierung der Bedarfsplanungssoftware von Garvis in einem erfolgreichen Pilotprojekt Mitte 2023. Damit erhalten zufällig ausgewählte Mitarbeiter genaue und leicht verständliche Antworten, beispielsweise zu den finanziellen und logistischen Auswirkungen einer Werbekampagne.
Größte Hindernisse
Das größte Hindernis für unternehmensweite Einführung generativer künstlicher Intelligenz ist die notwendige Harmonisierung der zugrunde liegenden Supply-Chain-Software und der generierten Daten. Darüber hinaus ist eine Verschlüsselungstechnologie erforderlich, um zu verhindern, dass Unternehmensdaten in die öffentliche Anwendung von OpenAI gelangen.
Außerdem können die Lizenzkosten für generative KI enorm sein. Eine ChatGPT-Unternehmenslizenz kostet ab 9,000 US-Dollar für 60 Benutzer, dazu kommen noch zusätzliche Kosten für jede Abfrage („Eingabeaufforderung“). Wenn tatsächlich die Hälfte aller Unternehmen generative KI einführt, gehe ich davon aus, dass diese Blase im nächsten Jahr aufgrund exorbitant hoher Kosten und enttäuschender Umsätze platzen wird.
Persönlich sehe ich das größte Potenzial in der Supply Chain in der sogenannten „narrow“ AI. Das aus der Technischen Universität EPFL in Lausanne hervorgegangene Schweizer Start-up Afflux hat mit der Kombination aus Simulationsmodell und Optimierungsalgorithmen bereits eine ganze Reihe erfolgreicher KI-Projekte in der Lieferkette abgeschlossen. Durch die genaue Modellierung einer bestehenden Produktionslinie in einem Simulationsmodell und die anschließende Verwendung verschiedener Algorithmen zur Optimierung der Produktionsplanung konnten Produktivitätssteigerungen von bis zu 10 bis 30 % erzielt werden.
Maßgeschneiderter Modellbau
Standardsoftware für die Produktionsplanung weist oft nur fünf oder zehn technische Einschränkungen auf, während ein Simulationsmodell die Realität mit viel mehr Engpässen mit einer Genauigkeit von bis zu 99 % annähern kann. Diese digitalen Zwillinge von Produktionslinien und Vertriebsnetzen werden die erfolgreichsten KI-Anwendungen in Lieferketten sein. Sie erfordern jedoch eine individuelle Modellierung.
Martijn Lofvers, Chief Trendwatcher Supply Chain Media
martijn.lofvers@supplychainmedia.nl
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- Quelle: https://www.supplychainmovement.com/winning-artificial-intelligence/
