Top 20 Supply-Chain-KI-Tools mit Beispielen

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

Entdecken Sie die Top-20 Supply-Chain-KI-Tools und erfahren Sie, wie sie KI nutzen, um reale Herausforderungen zu bewältigen und die Leistung in Bereichen wie Planung, Automatisierung, Transparenz und Logistikabläufe zu verbessern.

Top 20 Supply-Chain-KI-Tools im Vergleich

Kriterien für die Anbieterauswahl: Wir haben Unternehmen mit 50 oder mehr Mitarbeitern aufgenommen, um eine größere Marktpräsenz zu signalisieren. Die Anbieter sind nach der Anzahl der Mitarbeiter sortiert.

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

Planung und Prognose

Im Supply-Chain-Management nutzen globale Unternehmen häufig Planungs- und Prognosetools, 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 Lieferkettenresilienz.

Blue Yonder

Blue Yonder bietet eine integrierte KI-Plattform, die Lieferkettenplanung, Bestandsverwaltung und Transport umfasst. Die Plattform kombiniert Daten von Handelspartnern, um Entscheidungen in Echtzeit zu ermöglichen und die Transparenz über die gesamte Lieferkette hinweg zu verbessern.

Praxisbeispiel: DHL optimiert Transportprozesse für den Erfolg

DHL, eines der größten Logistikunternehmen der Welt, musste sein Management von Transport- und Lagerabläufen verbessern. Das Unternehmen stand vor mehreren Herausforderungen:

• Transportkosten, Lagerkosten und Serviceniveaus in seinen weitverzweigten Logistiknetzwerken auszugleichen.
• Schnellere und flexiblere Lösungen für Kundenprojekte bereitzustellen.
• Konsolidierungschancen zu identifizieren und Kostenszenarien zu bewerten, um die Effizienz zu steigern.
• Das Supply-Chain-Management mit Tools zu unterstützen, die Geschäftsregeln, Einschränkungen und Kundennachfrage simulieren können.

Durch den Einsatz der Supply-Chain-Lösungen von Blue Yonder führte DHL fortschrittliche Modellierungs- und Netzwerkdesign-Tools zur Analyse der Transportprozesse ein. Diese Tools ermöglichten es DHL:

• Kostenszenarien zu vergleichen und ihre Auswirkungen auf das Serviceniveau zu verstehen.
• Taktische Lösungen für Frachtmanagement und Lagerabläufe zu entwickeln.
• Datenanalysen zu nutzen, um Geschäftsregeln, Einschränkungen und Nachfrageanforderungen zu bewerten.
• Die Entscheidungsfindung zu verbessern, indem Transparenz über Transport- und Lagerkosten geschaffen wird.

DHL meldete messbare Verbesserungen der Supply-Chain-Leistung:

• 7 % direkte Einsparungen, erzielt durch verbesserte Fahrzeugauslastung und Stoppkonsolidierung.
• 15 % Einsparungen für einen in den USA ansässigen Einzelhandelskunden durch Optimierung von Liefer-, Flotten- und Standortparametern.
• Senkung der Transportkosten für Fertigung, Einzelhandel und Konsumgüterbranchen.
• Größere Fähigkeit, Szenarien zu modellieren, Konsolidierungschancen zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen mit prädiktiven Erkenntnissen zu treffen.¹

Kinaxis

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

Dies reduziert Verzögerungen in Geschäftsprozessen, verbessert die Betriebseffizienz und ermöglicht es Unternehmen, sowohl Lagerabläufe als auch Transportmanagement zu optimieren, ohne zwischen mehreren Systemen wechseln zu müssen.

Praxisbeispiel: Apothekendienstleistungsunternehmen verbessert Nachfrageprognose und Versorgungszuverlässigkeit

Ein führendes Apothekendienstleistungsunternehmen, das in Nord- und Südamerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum tätig ist, stand vor wiederkehrenden Herausforderungen, die Kundennachfrage mit Lieferantenlieferungen in Einklang zu bringen. Die interne Prognose stützte sich auf statistische Modelle, die saisonale Nachfrageschwankungen oder Produkteinführungen nicht berücksichtigten. Diese eingeschränkte Transparenz führte zu Lagerengpässen an 25 Standorten und verringerte die Gesamtleistung der Lieferkette.

Das Unternehmen identifizierte drei Hauptziele zur Verbesserung seiner Supply-Chain-Planung:

• Prognosegenauigkeit und Versorgungskonsistenz erhöhen.
• Fehlbestände reduzieren, um das Patientenerlebnis zu verbessern.
• Die Zusammenarbeit mit Lieferanten durch den Austausch zuverlässigerer Lieferkettendaten stärken.

Innerhalb von drei Monaten nach der Einführung von Maestro stellte das Planungsteam von einem einwöchigen Prognosehorizont auf einen Planungshorizont von 18 Monaten um. Das System berücksichtigte Produkteinführungen, Änderungen im Versicherungsschutz und Echtzeit-Angebots- und Nachfragesignale. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehörten:

• 47 % höhere Prognosegenauigkeit.
• 14 % weniger Lagerbestände.
• 34 % Verbesserung des Lagerumschlags.
• Deutliche Verringerung von Stornierungen von Patientenbestellungen aufgrund der Produktverfügbarkeit.²

Abbildung 1: Maestros Dashboard zur Szenarioerstellung.³

o9 Solutions

o9 nutzt sein Digital Brain, um die Planung stromab- und stromaufwärts zu koordinieren, mit Fokus auf integrierte Geschäftsplanung, Nachfrageprognose und Bestandsoptimierung über mehrere Funktionen im Supply-Chain-Betrieb hinweg.

Praxisbeispiel: Hersteller von Investitionsgütern verbessert Prognose und Planung mit o9

Ein führender Hersteller im Bereich Fracht- und Lastumschlag musste seine Supply-Chain-Planungsfähigkeiten stärken. Dem Unternehmen fehlten fortschrittliche Prognosetools, und es stützte sich bei Entscheidungen hauptsächlich auf Auftragsbücher. Dies führte zu Transparenzlücken, eingeschränkter Zusammenarbeit der Stakeholder und hinderte das Finanzteam daran, Nachfragepläne mit Umsatzprognosen zu verknüpfen. Lange Durchlaufzeiten in einem Configure-to-Order-Geschäftsmodell verringerten zudem die Kundenzufriedenheit.

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

• Nachfrageplanung, Angebotsplanung, Sales and Operations Planning (S&OP), Bestandsoptimierung und Produktionsplanung.
• Integration mit ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) und TMS (Oracle).
• Ein Control Tower, der Echtzeit-Transparenz über Nachfrage, Angebot und Bestände bietet.
• Die Excel-basierte Planung wurde durch das integrierte System von o9 ersetzt, wodurch eine kollaborative Umgebung für alle Beteiligten geschaffen und die Genauigkeit der Lieferkettendaten verbessert wurde.

Durch die Nutzung der KI-Fähigkeiten von o9 im Supply-Chain-Bereich erreichte das Unternehmen:

• Höhere Prognosegenauigkeit.
• Reduzierte Bauteilengpässe durch bessere Planung wichtiger Materialien.
• Verbesserte Effizienz in den Planungsprozessen und weniger manueller Aufwand.
• Bessere Fähigkeit, Szenarien zu simulieren und dadurch datengestützte Entscheidungen für globale Abläufe zu ermöglichen.⁴

Abbildung 2: Grafik, die Funktionsweise des Digital Brain von o9 zeigt.⁵

E2open

E2open bietet ein vernetztes Supply-Chain-Ökosystem mit KI über Planung, Ausführung und Handel hinweg. Die Plattform umfasst Nachfrageprognose, Angebotsplanung und Zusammenarbeit in globalen Lieferkettennetzwerken.

Praxisbeispiel: Süßwarenhersteller verbessert Prognose mit Demand Sensing

Ein globaler Süßwarenhersteller, der in über 80 Ländern tätig ist und mehr als 34.000 Menschen beschäftigt, stand vor Herausforderungen im Nachfrageplanungsprozess.

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

• Wöchentliche statistische Prognosen auf Basis von KI und Machine-Learning-Modellen.
• Integration von Point-of-Sale- und externen Lieferkettendaten zur Erstellung genauer Tagesprognosen.
• Die Automatisierung von Prognoseaufgaben gibt Planern die Freiheit, sich auf strategischere Arbeit zu konzentrieren.
• Die Einführung begann in Nordamerika und wurde auf den asiatisch-pazifischen Raum und Europa ausgeweitet, wodurch ein einheitlicher Ansatz für die Supply-Chain-Planung in allen Regionen entstand.

Durch den Einsatz von KI in der Lieferkette mit E2open erzielte der Süßwarenhersteller messbare Verbesserungen im Supply-Chain-Betrieb:

• Die Prognosegenauigkeit verbesserte sich um über 23 %.
• Die Produktivität der Planer stieg, da repetitive Aufgaben automatisiert wurden.
• Sicherheitsbestände und die Wiederbeschaffungsleistung verbesserten sich.
• Standardisierte Prozesse an globalen Standorten reduzierten die Bearbeitung von Ausnahmen und erleichterten die Einführung von Best Practices.⁶

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

LevaData

LevaData analysiert Marktplatzdaten und Lieferrisikosignale, um strategische Beschaffung und Angebotsplanung zu unterstützen, und ermöglicht prädiktive Erkenntnisse über Lieferantenmärkte und Preisentwicklungen.

Praxisbeispiel: Globaler Hersteller verbessert Beschaffung mit LevaData

Ein globaler Hersteller, der bei der Beschaffung nicht-strategischer Teile stark von externen Partnern abhängig war, sah sich zunehmender Komplexität in seinen Lieferkettenabläufen gegenüber. Begrenzte Kostentransparenz erschwerte es, Lieferantenpreise zu bewerten, Wettbewerbs-Benchmarks zu identifizieren und die Rentabilität der Beschaffungsaktivitäten aufrechtzuerhalten.

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

• $14 Millionen Kosteneinsparungen im Beschaffungsbereich.
• Verbesserte preisliche Wettbewerbsfähigkeit durch genaues Kosten-Benchmarking.
• Höhere Margen und Rentabilität durch die Einbettung von Analysen in die Beschaffungspraxis.⁸

Zycus

Zycus bietet eine KI-gesteuerte Source-to-Pay-Suite, die Lieferantenanalysen, Vertragsmanagement und Beschaffungsprognosen mit Supply-Chain-Planungsfunktionen kombiniert.

• Autonome Verhandlungen: KI-Agenten führen taktische Verhandlungen, analysieren Angebote und wählen Lieferanten aus, um wettbewerbsfähige Preise bei gleichzeitiger Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
• Lieferantensuche und Risikomanagement: Die Plattform identifiziert geeignete Lieferanten, bewertet Risiken und automatisiert Beschaffungsereignisse, um die Transparenz der Lieferkette zu verbessern.
• Kostenoptimierung und Benchmarking: Bietet Echtzeitdaten und KI-gestützte Einblicke in die Preisgestaltung und erkennt Einsparpotenziale.
• Intake-Management: Vereinfacht Beschaffungsanfragen durch chatbasierte Schnittstellen, setzt Richtlinienkonformität in Echtzeit durch und verbessert das Nutzererlebnis.
• Kategorie- und Ausgabenanalysen: Bietet Einblicke in Ausgabenmuster, Vertragsleistung und Lieferantenmanagement und unterstützt so eine stärkere Supply-Chain-Leistung.

Abbildung 4: Merlin generative KI-Agent für autonome Verhandlungen.

Bestand und Beschaffung

KI-Lösungen für Bestand und Beschaffung konzentrieren sich auf Bestandsverwaltung, Bestandsoptimierung und Beschaffungsentscheidungen. Diese Systeme unterstützen ein intelligentes Bestandsmanagement, indem sie Verfügbarkeit, Kosten und Risiko über die Lieferkettenabläufe hinweg ausbalancieren.

Sie werden häufig von Supply-Chain-Fachleuten eingesetzt, die für Beschaffung, Nachschub und Lieferantenkoordination verantwortlich sind. Richtig eingesetzt tragen sie dazu bei, die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Coupa

Coupa integriert durch die Übernahme der LLamasoft-Technologie Ausgabenanalysen, Supply-Chain-Modellierung und Planung. Die Plattform verknüpft Beschaffungsentscheidungen mit Bestands-, Transport- und Szenariomodellierung.

Praxisbeispiel: Onsemi verbessert Sales-and-Operations-Planning mit Coupa

Onsemi, ein globaler Anbieter energieeffizienter Halbleiterkomponenten, betreibt weltweit mehr als 25 Fabriken. Begrenzte Datentransparenz an diesen Standorten erschwerte die Planung der Produktionskapazität für die vier Geschäftsbereiche.

Ingenieure verbrachten übermäßig viel Zeit mit der Erstellung von Supply-Chain-Modellen, und dem Vertriebsteam fehlte eine klare Vorgabe, welche Aufträge angenommen, abgelehnt oder an Subunternehmer vergeben werden sollten. Diese Abhängigkeit von manueller Beteiligung verlangsamte die Entscheidungsfindung und verringerte die Gesamtleistung der Lieferkette.

Onsemi implementierte Coupa Supply Chain Design & Planning und integrierte Daten zu Maschinen- und Werkzeugbeschränkungen aus allen Fabriken in eine einzige Plattform. Zu den wichtigsten Vorteilen gehörten:

• 85 % schnellere Entscheidungsfindung durch Echtzeitzugriff auf Fabrikdaten.
• 10–15 % Verbesserung der Kapitaleffizienz durch weniger unnötige Einbindung von Standortingineuren.
• Ein konsistenter und standardisierter Ansatz für die Supply-Chain-Planung, der es globalen Fabriken ermöglicht, die Produktionskapazität aufeinander abzustimmen.⁹

Abbildung 5: KI-gestütztes Szenario-Vergleichs-Dashboard von Coupa.¹⁰

Verusen

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

Pactum KI

Pactum bietet autonome Verhandlungsagenten, die Lieferanten- und Abnehmerkonditionen bearbeiten und die Beschaffungsergebnisse verbessern, indem sie Preise, SLAs und Verträge im Namen der Nutzer verhandeln.

Praxisbeispiel: Veritiv verbessert Long-Tail-Lieferanteneffizienz mit Pactum

Veritiv, ein Distributor von Verpackungen, Betriebsbedarf und Druckprodukten, verwaltet in Nordamerika zwischen 5.000 und 6.000 Lieferanten. Bevor das Unternehmen die agentenbasierte KI von Pactum einführte, hatte es mit veralteten Long-Tail-Lieferantenverträgen, eingeschränkter Transparenz bei Lieferantendaten und ineffizienten Beschaffungsprozessen zu kämpfen. Da sich 80 % der Ausgaben auf 20 % der Lieferanten konzentrierten, war der Long Tail sowohl unzureichend verwaltet als auch finanziell suboptimal.

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

• Verbesserte Effizienz bei Long-Tail-Lieferantenverträgen.
• Zugang zu Daten, die in den Stammdaten von Veritiv fehlten.
• Möglichkeiten, Einsparungen bei den Herstellungskosten (COGS) zu erzielen und neue Lieferantenpartnerschaften zu entdecken.¹¹

Transparenz und Ausführung

Plattformen für Transparenz und Ausführung konzentrieren sich auf Echtzeittransparenz über Lieferketten und Logistiknetzwerke hinweg. Diese Tools werden für Transportmanagement, Sendungsverfolgung und Lieferkettenrisikomanagement eingesetzt.

Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung von Lieferkettenstörungen und der Unterstützung widerstandsfähiger Lieferketten, indem sie Logistikteams Echtzeitdaten über Spediteure, Logistikdienstleister und Logistik-Service-Provider hinweg bereitstellen.

Surgere

Die Interius-Plattform von Surgere bietet Supply-Chain-Transparenz und Anlagenmanagement, unterstützt durch künstliche Intelligenz. Durch die Integration mit der Microsoft-Architektur und Power BI ermöglicht Interius Unternehmen, Lieferkettendaten zu analysieren und Entscheidungen auf Basis zuverlässiger Informationen zu treffen.

• Sophia-KI-Assistent: Eine natürlichsprachliche Schnittstelle, mit der Benutzer Supply-Chain-Informationen abfragen, Ergebnisse interpretieren und umsetzbare Empfehlungen zur Verbesserung der Supply-Chain-Abläufe erhalten können.
• Betriebswarnungen: Automatisierte Benachrichtigungen heben Ausnahmen wie unbeaufsichtigte Anlagen oder unregelmäßige Logistikprozesse hervor und helfen Teams, schnell zu reagieren.
• Adaptive Lösungen: Interius ist sowohl für globale Unternehmen als auch für kleinere Betriebe konfigurierbar und bietet Supply-Chain-Lösungen, die unterschiedlichen Komplexitätsgraden entsprechen.

Shipsy

Shipsy bietet ein Transparenz-Dashboard, das prädiktive Analysen und Routenoptimierung kombiniert und es Verladern ermöglicht, Sendungen in Echtzeit zu überwachen und die Routenplanung dynamisch anzupassen.

Praxisbeispiel: Kout Food Group verbessert Lieferabläufe mit Shipsy

Kout Food Group (KFG), ein Gastronomiedienstleister im Nahen Osten, verwaltet über 10 Quick-Service-Restaurantmarken, 1.400+ Fahrer und führt mehr als 8.000 Lieferungen pro Stunde aus. Begrenzte Tools für die Fahrerplanung, fehlende Echtzeittransparenz der Lieferleistung und Verzögerungen bei der Auszahlungsabwicklung führten zu Ineffizienzen und häufigen Lieferausfällen.

KFG setzte die KI-gestützte Logistikplattform von Shipsy ein, um seine Lieferkettenabläufe zu stärken. Zu den wichtigsten Verbesserungen in den Logistikprozessen von KFG gehören:

• 20 % kürzere durchschnittliche Lieferzeit.
• 37.5 % Verbesserung der Effizienz bei der Auftragsbündelung.
• 10 % höhere SLA-Einhaltung.¹²

DispatchTrack

DispatchTrack konzentriert sich auf KI für die Zustellung auf der letzten Meile und bietet ETA-Prognosen, Fahrerrouting und Kundenkommunikation, um Lieferzuverlässigkeit und Transparenz zu verbessern.

Praxisbeispiel: Spirit Logistics Network verbessert Last-Mile-Zustellung mit DispatchTrack

Spirit Logistics Network mit Sitz in New Jersey bietet seit über 25 Jahren ausgelagerte Supply-Chain-Logistiklösungen an und ist auf die Zustellung von Haushaltsgeräten und Einrichtungsgegenständen in nationalen, regionalen und lokalen Märkten spezialisiert. Um ein hohes Serviceniveau aufrechtzuerhalten, benötigte das Unternehmen ein anpassungsfähigeres System als seine bisherige On-Premise-Software, der es an Flexibilität und Integration mit unterschiedlichen Technologie-Stacks der Kunden fehlte.

In Zusammenarbeit mit DispatchTrack wechselte Spirit zu einer cloudbasierten Plattform, die Last-Mile-Zustellabläufe digitalisierte und modernisierte:

• Verbesserte Pünktlichkeit durch genaue, konfigurierbare Lieferfenster.
• Höhere Kundenzufriedenheit durch zuverlässigeren Service.
• Geringerer Bedarf an manuellen Routenplanern und damit weniger betrieblicher Aufwand.
• Höhere Effizienz bei der Bearbeitung und Zusammenführung von Aufträgen mehrerer Kunden.¹³

Pando

Die KI-Logistikplattform von Pando übernimmt Routing, Ladungszuordnung und Ausführungsverfolgung, um Echtzeitentscheidungen im Transportbetrieb zu unterstützen.

Praxisbeispiel: Verpackungshersteller senkt Frachtkosten mit Pando

Ein führender US-amerikanischer Hersteller von Klebeband- und Folienprodukten, der an mehr als 30 Standorten weltweit tätig ist und einen Umsatz von über $10 Milliarden erzielt, hatte mit fragmentiertem Frachtmanagement zu kämpfen. Manuelle Tabellenkalkulationen, verstreute Systeme und eine übermäßige Abhängigkeit von einem inländischen Transportmanagementsystem führten zu Ineffizienzen bei internationalen Fracht-, Beschaffungs- und Finanzprozessen.

Das Unternehmen setzte die KI-gestützte Logistikplattform von Pando ein und integrierte Frachtbeschaffung, -ausführung und -zahlung in einem System. Das Ergebnis:

• 4 % weniger Frachtkosten im globalen Geschäft.
• 80 % höhere Teamproduktivität durch die Eliminierung manueller Prozesse.
• 100 % einheitliche Transparenz über Sendungen, Raten und Speditionsleistung.¹⁴

Automatisierung und Robotik

Unternehmen für Automatisierung und Robotik konzentrieren sich auf Lagerautomatisierung und physische Ausführung im Lagerbetrieb. Diese Lösungen werden zunehmend eingesetzt, um die Betriebseffizienz in der Logistikbranche zu verbessern und nachhaltige Abläufe durch weniger Abfall und Fehler zu unterstützen.

Sie sind am relevantesten für Organisationen mit umfangreichem Bedarf an Lagerverwaltung und hohen Transaktionsvolumina.

Kargo Technologies

Kargo setzt Computer Vision im Dockbetrieb ein, um Fracht zu verifizieren, die Containerintegrität sicherzustellen und Unstimmigkeiten zu erkennen, wodurch Automatisierung und visuelle Validierung verbessert werden.

• Docktorscan: Automatisiert die Datenerfassung von Frachtetiketten, während Gabelstapler die Docktore passieren. Dies reduziert menschliche Fehler, gewährleistet genaue Bestandsverwaltungssysteme und verbessert den Durchsatz, da manuelles Scannen entfällt.
• Schadenserkennung: Identifiziert und markiert beschädigte Fracht sofort am Docktor. Echtzeitwarnungen ermöglichen es den Vorgesetzten, umgehend Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, wodurch Störungen minimiert und die Kundenzufriedenheit erhöht werden.
• Sendungsverifizierung: Bestätigt die Genauigkeit ausgehender und eingehender Sendungen, indem Frachtdaten mit Bestellungen abgeglichen werden. Das System verhindert Fehllieferungen, erkennt Unstimmigkeiten, bevor Lkw losfahren, und stellt die Einhaltung von Kunden- und Branchenanforderungen sicher.
• Ladungsverifizierung: Validiert die Reihenfolge der Ladungen während des Anhängerbetriebs. Durch die Erkennung falscher Bestellungen, gemischter Ladungen oder besonderer Anforderungen stellt Kargo sicher, dass Sendungen korrekt und pünktlich sind.

Vecna Robotics

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

Praxisbeispiel: ATG-Schlepper von Vecna Robotics im Einzelhandel

Ein nationaler Discounter für Haushaltswaren setzte die ATG-Schlepper von Vecna Robotics ein, um den Materialfluss in seinem Distributionszentrum zu automatisieren. Das System arbeitet in zwei Schichten, 23 Stunden pro Tag, 7 Tage die Woche, und bewegt kontinuierlich Wagen zwischen Lade- und Entladebereichen, um Lagerabläufe mit hohem Volumen zu unterstützen.

Durch die Einführung von Vecna Robotics erreichte das Unternehmen:

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

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Analysen und Entscheidungsunterstützung

Analysen- und Entscheidungsunterstützungstools konzentrieren sich darauf, Lieferkettendaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Diese Plattformen werden über Lieferkettenprozesse hinweg eingesetzt, um Entscheidungskompetenzen, Leistungsüberwachung und langfristige Supply-Chain-Planung zu unterstützen.

Sie werden oft als unverzichtbare Tools für Supply-Chain-Fachleute positioniert, die durch bessere Datenanalysen einen Wettbewerbsvorteil anstreben.

CognitOps

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

Praxisbeispiel: CognitOps-Align-Plattform im Medline-Distributionszentrum

Medline, ein in privatem Besitz befindlicher Hersteller und Distributor von Gesundheitspflegeprodukten in den USA, arbeitete mit CognitOps zusammen, um die Fulfillment-Abläufe in seinem Distributionszentrum in Rialto, Kalifornien, zu verbessern. Die über eine Million Quadratfuß große und mit fortschrittlicher Robotik ausgestattete Einrichtung stand vor komplexen Herausforderungen bei der Ausbalancierung des Personals, der Verwaltung von Arbeitsabläufen und der Einhaltung enger Fulfillment-Fenster.

Das Unternehmen arbeitete mit der CognitOps-Align-Plattform zusammen, die maschinelles Lernen und simulationsbasierte Tools integriert, um Lagerabläufe zu verbessern und das Supply-Chain-Management zu unterstützen.

Für Medline wird von Align erwartet, dass es:

• Die Auftragsdurchlaufzeit und die gesamte Bearbeitungszeit reduziert.
• Die Fulfillment-Geschwindigkeit verbessert, während ein hohes Serviceniveau aufrechterhalten wird.
• Echtzeit-Prognosen für Ausnahmen bietet, um Störungen zu minimieren.
• Die Gesamtleistung der Lieferkette stärkt, um eine bessere Patientenversorgung zu unterstützen.¹⁶

Raft

Raft automatisiert Arbeitsabläufe für Spedition und Zolldokumente mithilfe von KI und ermöglicht Dokumentenverarbeitung, Handelscompliance und Zolloptimierung entlang globaler Schifffahrtsrouten.

Praxisbeispiel: Navia Freight optimiert Rechnungsverarbeitung mit Raft KI

Navia Freight, ein in Melbourne ansässiges Fracht- und Logistikunternehmen, verwaltet Seefracht, Luftfracht, Zollabfertigung und E-Commerce-Abläufe. Die Kreditorenprozesse waren stark manuell geprägt, was ineffizient bei der Bearbeitung Tausender komplexer Rechnungen pro Monat war. Fehler, Verzögerungen und repetitive Aufgaben schränkten die Fähigkeit des Teams ein, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren.

Navia Freight setzte die automatisierte Logistikfinanzlösung von Raft KI ein, die Folgendes umfasste:

• Fortschrittliche Dokumentenverarbeitung zur automatischen Extraktion von Daten aus Rechnungen.
• Datenvalidierungstools, um Informationen auf Richtigkeit zu überprüfen.
• Automatisierte Arbeitsabläufe zur Optimierung von Rechnungsfreigaben und Reduzierung der Durchlaufzeiten.

Als Ergebnis dieser Zusammenarbeit:

• 75 % Automatisierungsrate, wobei 35 % der Rechnungen kein menschliches Eingreifen erfordern.
• Über 3.000 Minuten pro Monat bei der manuellen Dokumentenverarbeitung eingespart.
• Deutliche Reduzierung von Fehlern und schnellere Bearbeitungszeiten.
• Verbesserte Betriebseffizienz, sodass sich die Mitarbeiter auf wertvollere Tätigkeiten konzentrieren können.¹⁷

7bridges

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

Praxisbeispiel: Philipp Plein verbessert Kundenerlebnis und Effizienz mit 7bridges

Die Luxusmodemarke Philipp Plein arbeitete mit 7bridges zusammen, um ihre Lieferkettenabläufe zu modernisieren und das globale Wachstum zu unterstützen. Das Unternehmen musste die Effizienz verbessern, als es sowohl B2C- als auch B2B-Kanäle skalierte, Kosten senken und eine überragende Kundenzufriedenheit bieten. 7bridges setzte seine KI-gestützte Supply-Chain-Management-Plattform ein, um:

• Exportanmeldungen für hochwertige internationale Sendungen zu automatisieren, um Verzögerungen und Kosten zu reduzieren.
• Von B2C-Abläufen zu expandieren und auch die B2B-Logistik zu optimieren.
• Beschaffungsprozesse mit Simulation und Analysen zu unterstützen, um Logistikentscheidungen zu verbessern.
• Transparenz und Kontrolle über Lager- und Lieferleistung zu bieten.

Die Ergebnisse der Partnerschaft sind:

• Über 2 Millionen Euro jährliche Einsparungen, was einem 17x-ROI entspricht.
• Etwa 5 % der Kosten aus strittigen oder fehlerhaften Rechnungen wurden zurückgewonnen.
• Verbessertes Kundenerlebnis durch schnellere, zuverlässigere Lieferungen.¹⁸

Pallet (CoPallet)

CoPallet, entwickelt von Pallet, ist eine KI-gestützte Plattform für die Bewältigung wiederkehrender Logistikaufgaben mit hohem Volumen. Sie wurde speziell für Lieferkettenabläufe entwickelt und automatisiert Dokumentenverarbeitung, Dateneingabe und Workflow-Ausführung über Transport- und Lagersysteme hinweg, damit Logistikteams Kosten senken und die Effizienz steigern können.

Wichtigste Funktionen

• Dokumentautomation: Liest unstrukturierte Logistikdokumente, darunter Frachtbriefe (BOLs), Zustellnachweise (PODs), Angebotsanfragen (RFQs) und Advanced Shipping Notices (ASNs). Passt sich mithilfe von künstlicher Intelligenz und Computer Vision an verschiedene Formate an.
• Workflow-Ausführung: Arbeitet direkt innerhalb von Transportmanagementsystemen (TMS), Lagerverwaltungssystemen (WMS) und Drittanbieterportalen und automatisiert klickbasierte Aufgaben, ohne bestehende Prozesse zu ersetzen.
• Anwendung von 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, Microsoft Teams und anderen Geschäftsanwendungen und gewährleistet so Kompatibilität in der gesamten Logistikbranche.

Augment (Augie)

Augment bietet einen KI-Teammitglied für den Order-to-Cash-Lebenszyklus, das Rechnungsabgleich, Streitbeilegung und Inkasso automatisiert, um Verzögerungen in Finanzabläufen zu reduzieren.

Praxisbeispiel: Armstrong Transport Group steigert Produktivität mit Augie

Armstrong Transport Group, eine Frachtspedition, hatte mit dünnen Margen und zunehmender Mitarbeiterbelastung zu kämpfen. Die Disponenten bearbeiteten pro Tag 50–70 Ladungen, während sie über 400 E-Mails verarbeiteten und sich in mehr als 20 Portalen zurechtfinden mussten, was es schwierig machte, ohne zusätzliches Personal zu skalieren.

Armstrong setzte Augie ein, einen KI-gestützten Logistik-Teammitglied, das über Slack, E-Mail und das Transportmanagementsystem (TMS) hinweg integriert ist. Augie automatisierte repetitive Logistikabläufe, darunter:

• Lesen und Beantworten von E-Mails.
• Erstellen und Verfolgen von Ladungen im TMS.
• Prüfen und Verhandeln mit Spediteuren.
• Erfassen und Validieren von Zustellnachweisen (PODs).
• Aufzeigen von Ausnahmen und Sendungsaktualisierungen in Echtzeit.

Als Ergebnis erreichte Armstrong:

• 40–60 % weniger Berührungspunkte pro Ladung, wodurch die Arbeitsbelastung der Disponenten fast halbiert wurde.
• Abrechnungszyklen um 8 Tage beschleunigt, wodurch Rechnungsverzögerungen reduziert und der Cashflow verbessert wurden.
• Verdoppelte Anzahl der Ladungen, die jeder Mitarbeiter verwalten konnte.
• Die Disponenten gewannen mehr Zeit für Initiativen zur Kundenzufriedenheit und Speditionsbeziehungen.¹⁹

So wählen Sie einen Supply-Chain-KI-Anbieter

Die Auswahl unter Supply-Chain-KI-Unternehmen hängt von der organisatorischen Reife, dem betrieblichen Umfang und der Datenbereitschaft ab. KI-Initiativen in der Lieferkette liefern den größten Wert, wenn sie auf klare Geschäftsprioritäten ausgerichtet sind.

Unternehmensgröße und Komplexität:

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

Datenreife:

• Bei begrenzter Datenlage sind Transparenz- und Analysetools von Vorteil.
• Fortschrittliche Planung und Bestandsoptimierung erfordern konsistente historische Daten.

Budget und Implementierung:

• Transparenz- und Analysetools liefern oft schneller Erträge.
• Automatisierung und Robotik sind mit höheren Anschaffungskosten verbunden.

Integration und Akzeptanz:

• Bewerten Sie die Kompatibilität mit Enterprise-Resource-Planning-, Transportmanagement- und Lagerverwaltungssystemen.
• Prüfen Sie den Anbieter-Support für Beratungsleistungen, Onboarding und Change Management.

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Referenzlinks

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

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Meet Maestro, the AI-powered orchestration platf | Kinaxis

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

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

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Pando | AI-Powered TMS for Enterprises

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

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Medline Distribution Center Utilizes CognitOps | CognitOps

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Resources - Raft

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Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist eine Branchenanalystin bei AIMultiple und deckt KI-Modelle, KI-Infrastruktur, KI-Governance und Unternehmensanwendungen von KI ab. Ihre Forschung konzentriert sich überwiegend auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit. Zuvor war sie als Recruiterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale Beziehungen.

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