Die 20 besten KI-Tools für die Lieferkette mit Beispielen

Von der Bedarfsplanung und Bestandsoptimierung bis hin zur Zustellung auf der letzten Meile und Lieferantenverhandlungen ermöglicht KI Unternehmen in der Lieferkette, komplexe Daten zu verarbeiten, schneller auf Störungen zu reagieren und fundiertere Entscheidungen in globalen Netzwerken zu treffen.

Entdecken Sie die Top 20 der KI-Tools für die Lieferkette und erfahren Sie, wie diese KI nutzen, um reale Herausforderungen zu bewältigen und die Leistung in Bereichen wie Planung, Automatisierung, Transparenz und Logistikprozesse zu verbessern.

Vergleich der 20 besten KI-Tools für die Lieferkette

Auswahlkriterien für Anbieter: Wir haben Unternehmen mit 50 oder mehr Mitarbeitern berücksichtigt, um eine größere Marktpräsenz zu gewährleisten. Die Anbieter sind nach Mitarbeiterzahl sortiert.

Hinweis: Viele dieser Unternehmen fallen in mehr als eine Kategorie. Da sich die Lösungen von KI-Unternehmen im Bereich Supply Chain Management häufig in den Bereichen Planung, Automatisierung und Transparenz überschneiden, wurde jedes Unternehmen unter seinem primären Anwendungsfall aufgeführt, in dem seine Lösungen die größte Wirkung erzielen.

Planung und Prognose

Im Supply-Chain-Management nutzen globale Unternehmen häufig Planungs- und Prognoseinstrumente, um Vertrieb, Betrieb und Finanzen aufeinander abzustimmen. Sie sind besonders relevant für die Optimierung von Supply-Chain-Abläufen in volatilen Märkten und die Verbesserung der Resilienz der Lieferkette.

Blue Yonder

Blue Yonder bietet eine integrierte KI-Plattform, die Lieferkettenplanung, Bestandsmanagement und Transport abdeckt. Die Plattform kombiniert Daten von Handelspartnern, um Echtzeit-Entscheidungen zu ermöglichen und die Transparenz entlang der gesamten Lieferkette zu verbessern.

Praxisbeispiel: DHL optimiert Transportprozesse für erfolgreichen Transport

DHL, eines der weltweit größten Logistikunternehmen , musste sein Transport- und Lagermanagement verbessern. Das Unternehmen stand vor mehreren Herausforderungen:

• Ausgleich von Transportkosten, Lagerkosten und Servicelevels innerhalb seiner umfangreichen Logistiknetzwerke.
• Wir bieten schnellere und flexiblere Lösungen für Kundenprojekte.
• Identifizierung von Konsolidierungsmöglichkeiten und Bewertung von Kostenszenarien zur Steigerung der Effizienz.
• Unterstützung des Lieferkettenmanagements durch Tools, die Geschäftsregeln, Einschränkungen und Kundennachfrage simulieren können.

Durch die Nutzung der Supply-Chain-Lösungen von Blue Yonder setzte DHL fortschrittliche Modellierungs- und Netzwerkdesign-Tools zur Analyse von Transportprozessen ein. Diese Tools ermöglichten es DHL:

• Vergleichen Sie Kostenszenarien und verstehen Sie deren Auswirkungen auf das Serviceniveau.
• Taktische Lösungen für Frachtmanagement und Lagerbetrieb entwickeln.
• Nutzen Sie Datenanalysen, um Geschäftsregeln, Einschränkungen und Bedarfsanforderungen zu bewerten.
• Verbessern Sie die Entscheidungsfindung durch Transparenz bei Transport- und Lagerkosten.

DHL meldete messbare Verbesserungen in der Lieferkettenleistung:

• 7 % direkte Einsparungen wurden durch eine verbesserte Fahrzeugnutzung und die Konsolidierung von Haltestellen erzielt.
• 15 % Einsparungen für einen US-amerikanischen Einzelhandelskunden durch Optimierung der Liefer-, Flotten- und Standortparameter.
• Reduzierung der Transportkosten für die Bereiche Fertigung , Einzelhandel und Konsumgüter.
• Verbesserte Fähigkeit, Szenarien zu modellieren, Konsolidierungsmöglichkeiten zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen mit vorausschauenden Erkenntnissen zu treffen. ¹

Kinaxis

Die KI-Agenten von Kinaxis Maestro analysieren Daten und unterstützen die Ausführung von Maßnahmen. Sie bewerten die Folgen verschiedener Entscheidungen, zeigen verfügbare Alternativen auf und präsentieren prognostizierte Ergebnisse. Sobald eine Vorgehensweise bestätigt ist, können die Agenten die genehmigten Schritte innerhalb derselben Plattform ausführen.

Dadurch werden Verzögerungen in Geschäftsprozessen reduziert, die betriebliche Effizienz verbessert und Unternehmen können sowohl den Lagerbetrieb als auch das Transportmanagement optimieren, ohne zwischen mehreren Systemen wechseln zu müssen.

Praxisbeispiel: Ein Apothekendienstleistungsunternehmen verbessert die Bedarfsplanung und die Versorgungssicherheit.

Ein führendes Unternehmen für Apothekendienstleistungen mit Niederlassungen in Nord- und Südamerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum stand vor wiederkehrenden Herausforderungen bei der Abstimmung von Kundennachfrage und Lieferantenlieferungen. Die interne Prognose basierte auf statistischen Modellen, die saisonale Nachfrageschwankungen und Produkteinführungen nicht berücksichtigten. Diese mangelnde Transparenz führte zu Lieferengpässen an 25 Standorten und beeinträchtigte die Gesamtleistung der Lieferkette.

Das Unternehmen hat drei Hauptziele zur Verbesserung seiner Lieferkettenplanung identifiziert:

• Steigerung der Prognosegenauigkeit und Sicherstellung einer gleichbleibenden Lieferkette.
• Reduzierung von Lieferengpässen zur Verbesserung des Patientenerlebnisses.
• Die Zusammenarbeit mit den Lieferanten kann durch den Austausch zuverlässigerer Lieferkettendaten gestärkt werden.

Innerhalb von drei Monaten nach der Einführung von Maestro stellte das Planungsteam seinen Prognosehorizont von einer Woche auf 18 Monate um. Das System berücksichtigte Produkteinführungen, Änderungen im Versicherungsschutz und Echtzeit-Signale zu Angebot und Nachfrage. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählten:

• 47 % Steigerung der Prognosegenauigkeit.
• Reduzierung des Lagerbestands um 14 %.
• 34% Verbesserung des Lagerumschlags.
• Deutliche Reduzierung der Stornierungen von Patientenbestellungen aufgrund der Produktverfügbarkeit. ²

Abbildung 1: Das Szenario-Erstellungs-Dashboard von Maestro. ³

o9 Lösungen

o9 nutzt sein Digital Brain, um die Planung sowohl vor- als auch nachgelagert zu koordinieren, wobei der Fokus auf integrierter Geschäftsplanung, Bedarfsplanung und Bestandsoptimierung über verschiedene Funktionen in der Lieferkettenabwicklung liegt.

Praxisbeispiel: Ein Hersteller von Investitionsgütern verbessert Prognosen und Planung mit o9

Ein führender Hersteller im Bereich Fracht- und Ladungsumschlag musste seine Planungskompetenzen in der Lieferkette stärken. Dem Unternehmen fehlten fortschrittliche Prognoseinstrumente, und es stützte sich bei Entscheidungen primär auf Auftragsbücher. Dies führte zu mangelnder Transparenz, eingeschränkter Zusammenarbeit mit den Stakeholdern und verhinderte, dass das Finanzteam Bedarfsplanungen mit Umsatzprognosen verknüpfen konnte. Lange Lieferzeiten im auftragsbezogenen Konfigurationsmodell reduzierten zudem die Kundenzufriedenheit.

Das Unternehmen führte o9 Digital Brain ein, eine KI-gestützte Plattform, die die durchgängige Planung unterstützt. Zu den implementierten Funktionen gehörten:

• Bedarfsplanung, Angebotsplanung, Vertriebs- und Produktionsplanung (S&OP), Bestandsoptimierung und Produktionsplanung.
• Integration mit ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) und TMS (Oracle).
• Ein Kontrollturm, der Echtzeit-Einblicke in Nachfrage, Angebot und Lagerbestand bietet.
• Die bisherige Planung auf Basis von Excel wurde durch das integrierte System von O9 ersetzt. Dadurch wurde ein kollaboratives Umfeld für alle Beteiligten geschaffen und die Genauigkeit der Lieferkettendaten verbessert.

Durch die Nutzung der KI-Funktionen von o9 im Bereich der Lieferkette erreichte das Unternehmen Folgendes:

• Erhöhte Prognosegenauigkeit.
• Verringerung von Komponentenengpässen durch bessere Planung der Schlüsselmaterialien.
• Verbesserte Effizienz in den Planungsprozessen und reduzierter manueller Aufwand.
• Verbesserte Fähigkeit zur Simulation von Szenarien, die datengestützte Entscheidungen für globale Operationen ermöglicht. ⁴

Abbildung 2: Diagramm zur Veranschaulichung der Funktionsweise des Digital Brain von o9. ⁵

E2open

E2open bietet ein vernetztes Lieferketten-Ökosystem mit KI für Planung, Ausführung und Handel. Die Plattform umfasst Bedarfsplanung, Angebotsplanung und Zusammenarbeit in globalen Lieferkettennetzwerken.

Praxisbeispiel: Süßwarenhersteller verbessert Prognosen durch Bedarfsanalyse

Ein globaler Süßwarenhersteller, der in über 80 Ländern tätig ist und mehr als 34.000 Mitarbeiter beschäftigt, stand vor Herausforderungen in seinem Bedarfsplanungsprozess.

Das Unternehmen implementierte E2open Demand Planning und E2open Demand Sensing im Rahmen seiner Planungstransformation. Zu den wichtigsten Aspekten gehörten:

• Wöchentliche statistische Prognosen, die auf künstlicher Intelligenz und Modellen des maschinellen Lernens basieren.
• Integration von Point-of-Sale-Daten und externen Lieferkettendaten zur Erstellung präziser Tagesprognosen.
• Die Automatisierung von Prognoseaufgaben versetzt Planer in die Lage, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.
• Die Einführung begann in Nordamerika und wurde auf den asiatisch-pazifischen Raum und Europa ausgeweitet, wodurch ein einheitlicher Ansatz für die Lieferkettenplanung über alle Regionen hinweg geschaffen wurde.

Durch den Einsatz von KI in der Lieferkette mittels E2open erzielte der Süßwarenhersteller messbare Verbesserungen in den Abläufen der Lieferkette:

• Die Prognosegenauigkeit wurde um über 23 % verbessert.
• Die Produktivität der Planer stieg mit der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben.
• Die Sicherheit des Lagerbestands und die Leistungsfähigkeit der Warenauffüllung wurden verbessert.
• Standardisierte Prozesse an allen Standorten weltweit reduzierten den Aufwand für die Bearbeitung von Ausnahmefällen und erleichterten die Übernahme bewährter Verfahren. ⁶

Abbildung 3: Supply-Chain-Assistent von E2open. ⁷

LevaData

LevaData analysiert Marktdaten und Versorgungsrisikosignale, um die strategische Beschaffung und Lieferplanung zu unterstützen und so vorausschauende Erkenntnisse über Lieferantenmärkte und Preistrends zu ermöglichen.

Praxisbeispiel: Ein globaler Hersteller optimiert seine Beschaffung mit LevaData

Ein global tätiger Hersteller, der bei der Beschaffung nicht-strategischer Teile stark auf externe Partner angewiesen war, sah sich mit zunehmender Komplexität seiner Lieferkettenprozesse konfrontiert. Die mangelnde Kostentransparenz erschwerte die Bewertung der Lieferantenpreise, die Ermittlung wettbewerbsfähiger Benchmarks und die Aufrechterhaltung der Rentabilität seiner Beschaffungsaktivitäten.

Durch die Implementierung der Supply-Chain-Lösungen von LevaData erreichte der Hersteller Folgendes:

• 14 Millionen Dollar an Kosteneinsparungen im gesamten Beschaffungswesen.
• Verbesserte Preiswettbewerbsfähigkeit durch präzises Kosten-Benchmarking.
• Höhere Margen und Rentabilität durch die Integration von Analysen in die Beschaffungsprozesse. ⁸

Zycus

Zycus bietet eine KI-gestützte Source-to-Pay-Suite, die Lieferantenanalysen, Vertragsmanagement und Beschaffungsprognosen mit Funktionen zur Lieferkettenplanung kombiniert.

• Autonome Verhandlungen : KI-Agenten führen taktische Verhandlungen, analysieren Angebote und wählen Lieferanten aus, um wettbewerbsfähige Preise bei gleichzeitiger Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.
• Lieferantenfindung und Risikomanagement : Die Plattform identifiziert geeignete Lieferanten, bewertet Risiken und automatisiert Beschaffungsvorgänge, um die Transparenz der Lieferkette zu verbessern.
• Kostenoptimierung und Benchmarking : Liefert Echtzeitdaten und KI-gestützte Erkenntnisse zur Preisgestaltung und erkennt Einsparmöglichkeiten.
• Eingangsmanagement : Vereinfacht Beschaffungsanfragen durch chatbasierte Schnittstellen, gewährleistet die Einhaltung von Richtlinien in Echtzeit und verbessert die Benutzerfreundlichkeit.
• Kategorie- und Ausgabenanalyse : Bietet Einblicke in Ausgabenmuster, Vertragserfüllung und Lieferantenmanagement und unterstützt so eine stärkere Lieferkettenleistung.

Abbildung 4: Merlin, ein generativer KI- Agent für autonome Verhandlungen.

Inventarisierung und Beschaffung

KI-Lösungen für Bestandsmanagement und Beschaffung konzentrieren sich auf Bestandsverwaltung, Bestandsoptimierung und Beschaffungsentscheidungen. Diese Systeme unterstützen ein intelligentes Bestandsmanagement, indem sie Verfügbarkeit, Kosten und Risiken entlang der gesamten Lieferkette ausbalancieren.

Sie werden häufig von Fachkräften im Bereich Supply Chain Management eingesetzt, die für Beschaffung, Warennachschub und Lieferantenkoordination zuständig sind. Bei korrekter Anwendung tragen sie dazu bei, die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Coupa

Coupa integriert durch die Übernahme der LLamasoft-Technologie Ausgabenanalyse, Lieferkettenmodellierung und -planung. Die Plattform verknüpft Beschaffungsentscheidungen mit Bestands-, Transport- und Szenariomodellierung.

Praxisbeispiel: Onsemi optimiert Vertriebs- und Produktionsplanung mit Coupa

Onsemi, ein globaler Anbieter energieeffizienter Halbleiterkomponenten, betreibt weltweit mehr als 25 Werke. Die eingeschränkte Datentransparenz an diesen Standorten erschwerte die Planung der Produktionskapazitäten für die vier Geschäftsbereiche.

Die Ingenieure verbrachten übermäßig viel Zeit mit der Erstellung von Lieferkettenmodellen, und dem Vertriebsteam fehlten klare Anweisungen, welche Aufträge angenommen, abgelehnt oder an Subunternehmer vergeben werden sollten. Diese Abhängigkeit von manuellen Eingriffen verlangsamte die Entscheidungsfindung und beeinträchtigte die Gesamtleistung der Lieferkette.

Onsemi implementierte Coupa Supply Chain Design & Planning und integrierte damit Maschinen- und Werkzeugdaten aus allen Werken in eine einzige Plattform. Zu den wichtigsten Vorteilen zählten:

• 85 % schnellere Entscheidungsfindung durch Echtzeitzugriff auf Fabrikdaten.
• 10–15%ige Verbesserung der Kapitaleffizienz durch Reduzierung des unnötigen Einsatzes von Ingenieuren vor Ort.
• Ein einheitlicher und standardisierter Ansatz für die Lieferkettenplanung, der es globalen Fabriken ermöglicht, ihre Produktionskapazitäten aufeinander abzustimmen. ⁹

Abbildung 5: Coupa KI-gestütztes Szenariovergleichs-Dashboard. ¹⁰

Verusen

Verusen ist spezialisiert auf die Optimierung von MRO-Beständen (Wartung, Reparatur, Überholung) mithilfe von KI-Agenten, NLP und Duplikaterkennung, um Überbestände zu reduzieren und den Bestand über große SKU-Sets hinweg zu verwalten.

Pactum AI

Pactum bietet autonome Verhandlungsagenten, die die Bedingungen für Lieferanten und Käufer aushandeln und so die Beschaffungsergebnisse verbessern, indem sie im Namen der Benutzer Preise, Service-Level-Agreements (SLAs) und Verträge verhandeln.

Praxisbeispiel: Veritiv verbessert die Effizienz von Nischenlieferanten mit Pactum

Veritiv, ein Distributor von Verpackungen, Betriebsmitteln und Druckerzeugnissen, betreut zwischen 5.000 und 6.000 Lieferanten in Nordamerika. Vor der Einführung der KI-gestützten Agentenlösung von Pactum kämpfte das Unternehmen mit veralteten Verträgen mit wenigen Lieferanten, mangelnder Transparenz der Lieferantendaten und ineffizienten Beschaffungsprozessen. Da 80 % der Ausgaben auf nur 20 % der Lieferanten konzentriert waren, war das Lieferantenportfolio unzureichend verwaltet und finanziell suboptimal.

Pactum setzte seine autonome Verhandlungsplattform ein, um die Lieferantenbasis von Veritiv zu optimieren:

• Verbesserte Effizienz von Verträgen mit Nischenlieferanten.
• Zugriff auf Daten, die in den Stammdatensätzen von Veritiv fehlten.
• Möglichkeiten zur Senkung der Herstellungskosten und zur Entdeckung neuer Lieferantenpartnerschaften. ¹¹

Transparenz und Umsetzung

Visibility- und Execution-Plattformen konzentrieren sich auf die Echtzeit-Transparenz entlang von Lieferketten und Logistiknetzwerken. Diese Tools werden für Transportmanagement, Sendungsverfolgung und Lieferkettenrisikomanagement eingesetzt.

Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung von Lieferkettenunterbrechungen und der Unterstützung resilienter Lieferketten, indem sie Logistikteams Echtzeitdaten über Spediteure, Logistikdienstleister und Logistikdienstleister hinweg bereitstellen.

Chirurg

Die Interius-Plattform von Surgere bietet Transparenz in der Lieferkette und Anlagenmanagement mithilfe künstlicher Intelligenz. Durch die Integration mit der Microsoft-Architektur und Power BI ermöglicht Interius Unternehmen die Analyse von Lieferkettendaten und fundierte Entscheidungen auf Basis verlässlicher Informationen.

• Sophia KI-Assistent : Eine Schnittstelle in natürlicher Sprache, die es Benutzern ermöglicht, Informationen zur Lieferkette abzufragen, Ergebnisse zu interpretieren und umsetzbare Empfehlungen zur Verbesserung der Abläufe in der Lieferkette zu erhalten.
• Betriebliche Warnmeldungen : Automatisierte Benachrichtigungen weisen auf Ausnahmen wie unbeaufsichtigte Anlagen oder unregelmäßige Logistikprozesse hin und helfen den Teams, schnell zu reagieren.
• Adaptive solutions : Interius is configurable for both global corporations and smaller businesses, and offers supply chain solutions that are suited to different complexity levels.

Shipsy

Shipsy bietet ein Dashboard zur Transparenz, das prädiktive Analysen und Routenoptimierung kombiniert und es Versendern ermöglicht, Sendungen in Echtzeit zu überwachen und die Routenführung dynamisch anzupassen.

Praxisbeispiel: Die Kout Food Group optimiert ihre Lieferprozesse mit Shipsy.

Die Kout Food Group (KFG), ein Gastronomiedienstleister im Nahen Osten, betreibt über zehn Schnellrestaurantketten, beschäftigt mehr als 1.400 Fahrer und wickelt über 8.000 Lieferungen pro Stunde ab. Begrenzte Möglichkeiten zur Fahrereinsatzplanung, mangelnde Transparenz hinsichtlich der Lieferleistung in Echtzeit und Verzögerungen bei der Auszahlung führten zu Ineffizienzen und häufigen Lieferausfällen.

KFG setzte die KI-gestützte Logistikplattform von Shipsy ein, um seine Lieferkettenprozesse zu optimieren. Zu den wichtigsten Verbesserungen in den Logistikprozessen von KFG zählen:

• 20 % Reduzierung der durchschnittlichen Lieferzeit.
• 37,5% Verbesserung der Effizienz bei der Auftragszusammenlegung.
• 10% Steigerung der SLA-Einhaltung. ¹²

DispatchTrack

DispatchTrack konzentriert sich auf KI für die Zustellung auf der letzten Meile und bietet ETA-Vorhersagen, Fahrerroutenplanung und Kundenkommunikation, um die Zuverlässigkeit und Transparenz der Zustellung zu verbessern.

Praxisbeispiel: Spirit Logistics Network optimiert die Zustellung auf der letzten Meile mit DispatchTrack

Spirit Logistics Network mit Sitz in New Jersey bietet seit über 25 Jahren Outsourcing-Lösungen für die Lieferkettenlogistik an und ist auf die Lieferung von Haushaltsgeräten und Möbeln auf nationaler, regionaler und lokaler Ebene spezialisiert. Um ein hohes Serviceniveau zu gewährleisten, benötigte das Unternehmen ein anpassungsfähigeres System als seine bisherige, lokal installierte Software, die nicht flexibel genug war und sich nur schwer in die unterschiedlichen Technologieumgebungen der Kunden integrieren ließ.

Durch die Partnerschaft mit DispatchTrack vollzog Spirit den Übergang zu einer cloudbasierten Plattform, die die Zustellung auf der letzten Meile digitalisierte und modernisierte:

• Verbesserte Pünktlichkeit durch präzise, konfigurierbare Lieferfenster.
• Höhere Kundenzufriedenheit durch zuverlässigeren Service.
• Geringerer Bedarf an manuellen Routenplanern, wodurch der operative Aufwand sinkt.
• Höhere Effizienz bei der Bearbeitung und Zusammenführung von Bestellungen mehrerer Kunden. ¹³

Pando

Die KI-Logistikplattform von Pando übernimmt Routenplanung, Ladungszuordnung und Ausführungsverfolgung, um Echtzeit-Entscheidungen im Transportwesen zu unterstützen.

Praxisbeispiel: Verpackungshersteller senkt Frachtkosten mit Pando

Ein führender US-amerikanischer Hersteller von Klebebändern und Folienprodukten mit über 30 Standorten weltweit und einem Umsatz von über 10 Milliarden US-Dollar hatte mit einem fragmentierten Frachtmanagement zu kämpfen. Manuelle Tabellenkalkulationen, unzusammenhängende Systeme und eine zu starke Abhängigkeit von einem nationalen Transportmanagementsystem führten zu Ineffizienzen bei internationalen Fracht-, Beschaffungs- und Finanzprozessen.

Das Unternehmen setzte Pandos KI-gestützte Logistikplattform ein und integrierte Frachtbeschaffung, -abwicklung und -zahlung in ein einziges System. Das Ergebnis:

• 4% Reduzierung der Frachtkosten im gesamten globalen Geschäft.
• 80% Steigerung der Teamproduktivität durch die Abschaffung manueller Prozesse.
• Vollständige Transparenz hinsichtlich Sendungen, Tarifen und der Leistung der Spediteure. ¹⁴

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Cem Dilmegani

Principal Analyst

Folgen auf

Automatisierung und Robotik

Unternehmen aus den Bereichen Automatisierung und Robotik konzentrieren sich auf die Automatisierung von Lagerprozessen und die physische Umsetzung von Abläufen im Lager. Diese Lösungen werden zunehmend eingesetzt, um die betriebliche Effizienz in der Logistikbranche zu steigern und durch die Reduzierung von Abfall und Fehlern einen nachhaltigen Betrieb zu unterstützen.

Sie sind vor allem für Organisationen mit einem hohen Bedarf an Lagerverwaltung und einem hohen Transaktionsvolumen relevant.

Kargo Technologies

Kargo nutzt Computer Vision im Hafenbetrieb, um Fracht zu überprüfen, die Unversehrtheit von Containern sicherzustellen und Unstimmigkeiten zu erkennen, wodurch die Automatisierung und die visuelle Validierung verbessert werden.

• Docktor-Scanning: Automatisierte Datenerfassung von Frachtetiketten beim Durchfahren der Docktore durch Gabelstapler. Dies reduziert menschliche Fehler, gewährleistet präzise Bestandsverwaltungssysteme und verbessert den Durchsatz durch den Wegfall des manuellen Scannens.
• Schadenserkennung: Beschädigte Fracht wird direkt an der Laderampe erkannt und gekennzeichnet. Echtzeitwarnungen ermöglichen es Vorgesetzten, umgehend Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, wodurch Störungen minimiert und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden.
• Sendungsprüfung: Das System bestätigt die Richtigkeit von ausgehenden und eingehenden Sendungen durch Abgleich der Frachtdaten mit den Bestellungen. Es verhindert Fehllieferungen, erkennt Unstimmigkeiten vor Abfahrt der Lkw und gewährleistet die Einhaltung von Kunden- und Branchenvorgaben.
• Ladungsprüfung: Kargo überprüft die Reihenfolge der Ladungen während des Lkw-Transports. Durch die Erkennung fehlerhafter Aufträge, gemischter Ladungen oder Sonderanforderungen stellt Kargo sicher, dass Sendungen korrekt und pünktlich ankommen.

Vecna Robotics

Vecna setzt autonome mobile Roboter und eine Koordinierungsschicht ein, um Aufgaben wie Materialtransport und Workflow-Orchestrierung in Fulfillment-Centern zu automatisieren.

Praxisbeispiel: Vecna Robotics ATG-Zugmaschinen im Einzelhandel

Ein landesweiter Discounter für Haushaltswaren setzte die ATG-Zugmaschinen von Vecna Robotics ein, um den Materialfluss in seinem Distributionszentrum zu automatisieren. Das System arbeitet im Zweischichtbetrieb, 23 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche und transportiert kontinuierlich Wagen zwischen Be- und Entladebereichen, um den Betrieb des Lagers mit hohem Warenaufkommen zu unterstützen.

Durch die Einführung von Vecna Robotics erreichte das Unternehmen Folgendes:

• Kosteneffizienz von 9 US-Dollar pro Stunde und Roboter, was messbare Einsparungen ermöglicht.
• Positiver ROI in weniger als 8 Monaten.
• Kontinuierlicher Betrieb zur Unterstützung eines Lieferkettenprozesses, der einen nahezu konstanten Durchsatz erfordert. ¹⁵

Analyse und Entscheidungsunterstützung

Analyse- und Entscheidungshilfesysteme zielen darauf ab, Lieferkettendaten in handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln. Diese Plattformen werden in allen Lieferkettenprozessen eingesetzt, um Entscheidungsprozesse, Leistungsüberwachung und langfristige Lieferkettenplanung zu unterstützen.

Sie werden oft als unverzichtbare Werkzeuge für Fachleute in der Lieferkette dargestellt, die sich durch bessere Datenanalyse einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen.

CognitOps

CognitOps liefert ML-gestützte Analysen für die Lageroptimierung und Personalplanung und ermöglicht es Unternehmen, Personalressourcen und Arbeitsabläufe effektiv zuzuweisen und so den Durchsatz zu maximieren.

Praxisbeispiel: Die CognitOps Align-Plattform im Medline-Verteilzentrum

Medline, ein in Privatbesitz befindlicher Hersteller und Vertreiber von medizinischen Produkten in den USA, hat sich mit CognitOps zusammengetan, um die Auftragsabwicklung in seinem Distributionszentrum in Rialto, Kalifornien, zu optimieren. Die über 93.000 Quadratmeter große Anlage, ausgestattet mit modernster Robotik, stand vor komplexen Herausforderungen bei der Personaleinsatzplanung, der Workflow-Steuerung und der Einhaltung enger Lieferfristen.

Das Unternehmen kooperierte mit der CognitOps Align-Plattform, die maschinelles Lernen und simulationsbasierte Tools integriert, um Lagerabläufe zu verbessern und das Lieferkettenmanagement zu unterstützen.

Für Medline wird von Align Folgendes erwartet:

• Verkürzen Sie die Auftragsdurchlaufzeit und die gesamte Bearbeitungszeit.
• Die Auftragsabwicklungsgeschwindigkeit verbessern und gleichzeitig ein hohes Serviceniveau beibehalten.
• Bereitstellung von Ausnahmeprognosen in Echtzeit zur Minimierung von Störungen.
• Die Gesamtleistung der Lieferkette soll gestärkt werden, um eine verbesserte Patientenversorgung zu unterstützen. ¹⁶

Floß

Raft automatisiert mithilfe von KI die Arbeitsabläufe bei Speditions- und Zolldokumentenprozessen und ermöglicht so die Dokumentenverarbeitung , die Einhaltung von Handelsbestimmungen und die Optimierung der Zölle entlang globaler Schifffahrtsrouten.

Praxisbeispiel: Navia Freight optimiert die Rechnungsverarbeitung mit Raft AI

Navia Freight, ein in Melbourne ansässiges Speditions- und Logistikunternehmen, wickelt See- und Luftfracht, Zollabfertigung und E-Commerce- Aktivitäten ab. Die Kreditorenbuchhaltung war größtenteils manuell organisiert, was zu Ineffizienzen bei der Bearbeitung Tausender komplexer Rechnungen pro Monat führte. Fehler, Verzögerungen und sich wiederholende Aufgaben schränkten die Fähigkeit des Teams ein, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren.

Navia Freight setzte die automatisierte Logistikfinanzierungslösung von Raft AI ein, die Folgendes umfasste:

• Erweiterte Dokumentenverarbeitung zur automatischen Datenextraktion aus Rechnungen.
• Tools zur Datenvalidierung, um Informationen auf Richtigkeit zu überprüfen.
• Automatisierte Arbeitsabläufe zur Optimierung der Rechnungsfreigabe und Reduzierung der Bearbeitungszeit.

Als Ergebnis dieser Zusammenarbeit:

• 75 % Automatisierungsgrad, wobei 35 % der Rechnungen keine menschliche Intervention erfordern.
• Monatlich werden über 3.000 Minuten an manueller Dokumentenbearbeitungszeit eingespart.
• Deutliche Reduzierung von Fehlern und schnellere Bearbeitungszeiten.
• Verbesserte betriebliche Effizienz, wodurch die Mitarbeiter Zeit haben, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren. ¹⁷

7bridges

7bridges bietet KI-gestützte Logistikautomatisierung zur Orchestrierung von Lieferkettenabläufen und integriert Planung, Ausführung und Überwachung in einen einzigen Workflow.

Praxisbeispiel: Philipp Plein verbessert Kundenerlebnis und Effizienz mit 7bridges

Die Luxusmodemarke Philipp Plein hat sich mit 7bridges zusammengetan, um ihre Lieferkettenprozesse zu modernisieren und ihr globales Wachstum zu unterstützen. Das Unternehmen musste seine Effizienz steigern, um sowohl seine B2C- als auch seine B2B-Kanäle auszubauen, Kosten zu senken und eine höhere Kundenzufriedenheit zu gewährleisten. 7bridges setzte seine KI-gestützte Supply-Chain-Management-Plattform ein, um:

• Automatisierte Ausfuhranmeldungen für hochwertige internationale Sendungen reduzieren Verzögerungen und Kosten.
• Ausweitung des B2C-Geschäfts auf die Optimierung der B2B-Logistik.
• Unterstützung von Beschaffungsprozessen durch Simulation und Analytik zur Verbesserung logistischer Entscheidungen.
• Gewährleisten Sie Transparenz und Kontrolle über die Lager- und Lieferleistung.

Die Ergebnisse der Partnerschaft sind:

• Jährliche Einsparungen von über 2 Millionen Euro, was einer Rendite von 17x entspricht.
• Etwa 5 % der Kosten, die durch strittige oder fehlerhafte Rechnungen erstattet werden.
• Verbessertes Kundenerlebnis durch schnellere und zuverlässigere Lieferungen. ¹⁸

Palette (CoPallet)

CoPallet, entwickelt von Pallet, ist eine KI-gestützte Plattform für die Abwicklung umfangreicher, sich wiederholender Logistikaufgaben. Speziell für Supply-Chain-Prozesse konzipiert, automatisiert sie die Dokumentenverarbeitung, Dateneingabe und Workflow-Ausführung in Transport- und Lagersystemen und unterstützt Logistikteams so bei der Kostensenkung und Effizienzsteigerung.

Wichtigste Fähigkeiten

• Dokumentenautomatisierung : Liest unstrukturierte Logistikdokumente, darunter Frachtbriefe, Liefernachweise, Angebotsanfragen und Lieferavise. Ada Punkte werden mithilfe künstlicher Intelligenz und Computer Vision in verschiedene Formate umgewandelt.
• Workflow-Ausführung : Funktioniert direkt innerhalb von Transportmanagementsystemen (TMS), Lagerverwaltungssystemen (WMS) und Drittanbieterportalen und automatisiert klickbasierte Aufgaben, ohne bestehende Prozesse zu ersetzen.
• Anwendung der Geschäftslogik : Wendet unternehmensspezifische Regeln auf Ausnahmen wie falsche Adressen oder fehlende Dokumente an und eskaliert ungelöste Fälle an menschliche Mitarbeiter.
• Systemintegration : Verbindet sich mit E-Mail , Datenbanken, Teams und anderen Geschäftsanwendungen und gewährleistet so die Kompatibilität in der gesamten Logistikbranche.

Augment (Augie)

Augment stellt einen KI-Teamkollegen für den Order-to-Cash-Prozess bereit und automatisiert Rechnungsabgleich, Streitbeilegung und Inkasso, um Verzögerungen in den Finanzprozessen zu reduzieren.

Praxisbeispiel: Die Armstrong Transport Group steigert ihre Produktivität mit Augie

Die Speditionsfirma Armstrong Transport Group sah sich mit geringen Gewinnmargen und zunehmender Überlastung ihrer Mitarbeiter konfrontiert. Die Mitarbeiter bearbeiteten täglich 50 bis 70 Ladungen, beantworteten über 400 E-Mails und nutzten mehr als 20 Portale, was ein Wachstum ohne Personalaufstockung erschwerte.

Armstrong setzte Augie ein, einen KI-gestützten Logistik-Assistenten, der in Slack, E-Mail und das Transportmanagementsystem (TMS) integriert ist. Augie automatisierte wiederkehrende Logistikprozesse, darunter:

• E-Mails lesen und beantworten.
• Ladungsaufbau und -verfolgung im TMS.
• Überprüfung und Verhandlung mit Spediteuren.
• Sammeln und Prüfen von Zustellnachweisen (PODs).
• Ausnahmen und Versandaktualisierungen werden in Echtzeit angezeigt.

Als Ergebnis erzielte Armstrong Folgendes:

• 40–60 % weniger Berührungen pro Ladung, wodurch die Arbeitsbelastung des Bedieners um fast die Hälfte reduziert wird.
• Die Abrechnungszyklen wurden um 8 Tage beschleunigt, wodurch Verzögerungen bei der Rechnungsstellung reduziert und der Cashflow verbessert wurden.
• Die Anzahl der Ladungen, die jeder Vertreter bewältigen konnte, wurde verdoppelt.
• Die Betreiber gewannen mehr Zeit für Initiativen zur Kundenzufriedenheit und die Pflege der Beziehungen zu den Spediteuren. ¹⁹

Wie man einen KI-Anbieter für die Lieferkette auswählt

Die Auswahl des passenden Anbieters von KI-Lösungen für die Lieferkette hängt von der Unternehmensreife, dem operativen Umfang und der Datenverfügbarkeit ab. KI-Initiativen in der Lieferkette entfalten ihren größten Nutzen, wenn sie auf klare Geschäftsprioritäten abgestimmt sind.

Unternehmensgröße und Komplexität:

• Startups und mittelständische Unternehmen im Bereich Supply Chain Management profitieren häufig von modularen KI-Lösungen für die Lieferkette.
• Globale Unternehmen benötigen möglicherweise eine stärkere Anpassung und Managed Services.

Datenreife:

• Begrenzte Daten begünstigen Transparenz- und Analysetools.
• Für eine vorausschauende Planung und Bestandsoptimierung sind konsistente historische Daten erforderlich.

Budget und Umsetzung:

• Transparenz- und Analysetools liefern oft schnellere Ergebnisse.
• Automatisierung und Robotik sind mit höheren Anfangskosten verbunden.

Integration und Übernahme:

• Prüfen Sie die Kompatibilität mit Enterprise-Resource-Planning-, Transportmanagement- und Warehouse-Management-Systemen.
• Beurteilen Sie die Unterstützung des Anbieters für Beratungsleistungen, Onboarding und Change-Management.

Referenzlinks

1.

DHL Saves 7% on Transportation Costs Through Better Optimization of Vehicles

2.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

3.

Meet Maestro, the AI-powered orchestration platf | Kinaxis

Kinaxis Inc.

4.

Case Study: Demand & Supply Planning for Industrial Manufacturing

o9 Solutions

5.

o9 Digital Brain - Enterprise Decision-Making & Planning in 2026

o9 Solutions

6.

Master Volatile Demand with Candymaker’s AI Solution - e2open

7.

Leverage artificial intelligence (AI) with the right data, right network, right provider

e2open

8.

Whitepaper & ReportsUnderstanding Cost Savings: LevaData's Case Study

9.

onsemi Makes Supply Chain Decisions 85% Faster with Coupa | Coupa

Coupa

10.

Supply Chain Design Software — Powered by LLamasoft

Coupa

11.

Enterprise Client Success with Agentic AI in Procurement | Pactum

Pactum AI, Inc.

12.

Kout Food Group Reduces Average Delivery Time by 20% Using AI-Powered Driver Management & Business Intelligence - Shipsy

Shipsy

13.

Spirit Logistics Network Case Study

14.

Packaging giant cuts freight costs by 4% with AI

Pando

15.

Public discount retailer moves hundreds of tugger carts per day at $9.73 per hour per robot - Vecna Robotics

Vecna Robotics

16.

Medline Distribution Center Utilizes CognitOps | CognitOps

CognitOps

17.

Resources - Raft

Raft

18.

7bridges | Philipp Plein Case Study

19.

How Armstrong Transport Group Doubled Productivity with Augie

Sıla Ermut

Branchenanalyst

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf E-Mail-Marketing und Vertriebsvideos. Zuvor war sie als Personalberaterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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