Top 20 Supply-Chain-KI-Tools mit Beispielen

Von der Bedarfsprognose und Bestandsoptimierung bis hin zur Zustellung auf der letzten Meile und Lieferantenverhandlungen ermöglicht KI es 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 Logistikabläufen zu steigern.

Top 20 Supply-Chain-KI-Tools im Vergleich

Kriterien für die Anbieterauswahl: Wir haben Unternehmen mit 50 oder mehr Mitarbeitern einbezogen, um auf eine größere Marktpräsenz hinzuweisen. 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 Planung, Automatisierung und Transparenz überschneiden, wurde jedes unter seinem primären Anwendungsfall aufgenommen, bei 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 Widerstandsfähigkeit der Lieferkette.

Blue Yonder

Blue Yonder bietet eine integrierte KI-Plattform, die Supply-Chain-Planung, Bestandsmanagement und Transport umfasst. Die Plattform kombiniert Daten von Handelspartnern, um Entscheidungsfindung in Echtzeit zu ermöglichen und die Transparenz in der gesamten Lieferkette zu verbessern.

Praxisbeispiel: DHL optimiert Transportprozesse für den Erfolg

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

• Abwägung von Transportkosten, Lagerkosten und Serviceniveaus in seinen weitläufigen Logistiknetzwerken.
• Bereitstellung schnellerer und flexiblerer Lösungen für Kundenprojekte.
• Identifizierung von Konsolidierungsmöglichkeiten und Bewertung von Kostenszenarien zur Effizienzsteigerung.
• Unterstützung des Supply-Chain-Managements mit Tools, 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 von Transportprozessen ein. Diese Tools ermöglichten es DHL:

• Kostenszenarien zu vergleichen und deren Auswirkungen auf das Serviceniveau zu verstehen.
• Taktische Lösungen für Frachtmanagement und Lagerbetrieb zu erstellen.
• Datenanalyse zur Bewertung von Geschäftsregeln, Einschränkungen und Nachfrageanforderungen zu nutzen.
• Die Entscheidungsfindung durch Transparenz bei Transport- und Lagerkosten zu verbessern.

DHL meldete messbare Verbesserungen der Supply-Chain-Leistung:

• 7% direkte Einsparungen durch verbesserte Fahrzeugauslastung und Stopp-Konsolidierung.
• 15% Einsparungen für einen US-amerikanischen Einzelhandelskunden durch Optimierung von Liefer-, Flotten- und Standortparametern.
• Reduzierung der Transportkosten für die Sektoren Fertigung, Einzelhandel und Konsumgüter.
• Größere Fähigkeit, Szenarien zu modellieren, Konsolidierungsmöglichkeiten 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 vorhergesagte Ergebnisse. Sobald eine Vorgehensweise bestätigt ist, können die Agenten genehmigte Schritte innerhalb derselben Plattform ausführen.

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

Praxisbeispiel: Apothekendienstleister verbessert Bedarfsprognose und Lieferzuverlässigkeit

Ein führender Apothekendienstleister, der in Amerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum tätig ist, stand vor wiederkehrenden Herausforderungen bei der Abstimmung von Kundennachfrage und Lieferantenlieferungen. Die interne Prognose stützte sich auf statistische modelle, die saisonale Nachfrageänderungen oder Produkteinführungen nicht berücksichtigten. Diese eingeschränkte Transparenz führte zu Fehlbeständen an 25 Standorten und verringerte die Gesamtleistung der Lieferkette.

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

• Steigerung der Prognosegenauigkeit und Lieferkonsistenz.
• Reduzierung von Fehlbeständen zur Verbesserung der Patientenerfahrung.
• Stärkung der Lieferantenzusammenarbeit durch Weitergabe zuverlässigerer Lieferkettendaten.

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

• 47% Steigerung der Prognosegenauigkeit.
• 14% Reduzierung des vorhandenen Lagerbestands.
• 34% Verbesserung des Lagerumschlags.
• Signifikante Reduzierung von Patientenbestellungsstornierungen aufgrund von Produktverfügbarkeit.²

Abbildung 1: Maestros Dashboard zur Szenarioerstellung.³

o9 Solutions

o9 nutzt sein Digital Brain, um die Planung nachgelagert und vorgelagert zu koordinieren, wobei der Schwerpunkt auf integrierter Geschäftsplanung, Bedarfsprognose und Bestandsoptimierung über mehrere Funktionen in Supply-Chain-Abläufen liegt.

Praxisbeispiel: Investitionsgüterhersteller 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 auf Auftragsbücher als primäre Entscheidungsgrundlage. Dies führte zu Transparenzlücken, schränkte die Zusammenarbeit der Stakeholder ein und hinderte das Finanzteam daran, Nachfragepläne mit Umsatzprognosen zu verknüpfen. Lange Vorlaufzeiten in einem Auftragsfertigungsmodell verringerten zudem die Kundenzufriedenheit.

Das Unternehmen führte das o9 Digital Brain ein, eine KI-gestützte Plattform, die End-to-End-Planung unterstützt. Die implementierten Funktionalitäten umfassten:

• Bedarfsplanung, Angebotsplanung, Sales and Operations Planning (S&OP), Bestandsoptimierung und Produktionsplanung.
• Integration mit ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) und TMS (Oracle).
• Einen Control Tower, der Echtzeittransparenz über Nachfrage, Angebot und Bestand bietet.
• Die Excel-basierte Planung wurde durch das integrierte System von O9 ersetzt, wodurch eine kollaborative Umgebung für die Stakeholder geschaffen und die Genauigkeit der Lieferkettendaten verbessert wurde.

Durch die Nutzung der KI-Fähigkeiten von o9 in der Lieferkette erreichte das Unternehmen:

• Erhöhte Prognosegenauigkeit.
• Reduzierte Komponentenengpässe durch bessere Planung von Schlüsselmaterialien.
• Verbesserte Effizienz in Planungsprozessen und reduzierter manueller Aufwand.
• Bessere Fähigkeit, Szenarien zu simulieren, was datengestützte Entscheidungen für globale Abläufe ermöglicht.⁴

Abbildung 2: Grafik, die Funktionsweise von o9s Digital Brain zeigt.⁵

E2open

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

Praxisbeispiel: Süßwarenhersteller verbessert Prognose mit Bedarfserkennung

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 als Teil seiner Planungstransformation. Zu den wichtigsten Aspekten gehörten:

• Wöchentliche statistische Prognosen, die auf künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Modellen basieren.
• Integration von Point-of-Sale- und externen Lieferkettendaten zur Erstellung genauer Tagesprognosen.
• Automatisierung von Prognoseaufgaben, damit sich die Planer auf strategischere Arbeiten konzentrieren können.
• 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 geschaffen wurde.

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

• Die Prognosegenauigkeit verbesserte sich um über 23%.
• Die Produktivität der Planer stieg, da sich wiederholende Aufgaben automatisiert wurden.
• Der Sicherheitsbestand und die Wiederauffüllungsleistung verbesserten sich.
• Standardisierte Prozesse an globalen Standorten reduzierten die Ausnahmebehandlung 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 prädiktive Einblicke in Lieferantenmärkte und Preistrends zu ermöglichen.

Praxisbeispiel: Globaler Hersteller verbessert Beschaffung mit LevaData

Ein globaler Hersteller, der stark auf externe Partner für die Beschaffung nicht-strategischer Teile angewiesen war, sah sich einer zunehmenden Komplexität in seinen Supply-Chain-Abläufen gegenüber. Begrenzte Kostentransparenz erschwerte die Bewertung von Lieferantenpreisen, die Identifizierung wettbewerbsfähiger Benchmarks und die Aufrechterhaltung der Rentabilität bei seinen Beschaffungsaktivitäten.

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

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

Zycus

Zycus bietet eine KI-gesteuerte Source-to-Pay-Suite, die Lieferantenanalyse, Vertragsmanagement und Beschaffungsprognose mit Supply-Chain-Planungsfähigkeiten kombiniert.

• Autonome Verhandlungen: KI-Agenten führen taktische Verhandlungen, analysieren Angebote und wählen Lieferanten aus, um wettbewerbsfähige Preise bei gleichzeitiger Wahrung der Compliance sicherzustellen.
• Lieferantenerkennung 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 Einsparmöglichkeiten.
• Intake-Management: Vereinfacht Beschaffungsanfragen durch Chat-basierte Schnittstellen, setzt Richtlinien-Compliance in Echtzeit durch und verbessert die Benutzererfahrung.
• Kategorie- und Ausgabenanalyse: 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

Bestands- und Beschaffungs-KI-Lösungen konzentrieren sich auf Bestandsverwaltung, Bestandsoptimierung und Beschaffungsentscheidungen. Diese Systeme unterstützen ein intelligentes Bestandsmanagement, indem sie Verfügbarkeit, Kosten und Risiko in den Supply-Chain-Abläufen abwägen.

Sie werden häufig von Supply-Chain-Fachleuten eingesetzt, die für Beschaffung, Wiederauffüllung und Lieferantenkoordination verantwortlich sind. Bei guter Anwendung helfen sie, die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Coupa

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

Praxisbeispiel: Onsemi verbessert Vertriebs- und Betriebsplanung mit Coupa

Onsemi, ein globaler Anbieter energieeffizienter Halbleiterkomponenten, betreibt mehr als 25 Fabriken weltweit. Die begrenzte Datentransparenz über diese Standorte erschwerte die Planung der Produktionskapazität für seine vier Geschäftsbereiche.

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

Onsemi implementierte Coupa Supply Chain Design & Planning und integrierte maschinen- und werkzeugspezifische Restriktionsdaten aus allen Fabriken in eine einzige Plattform. Zu den wichtigsten Vorteilen gehörten:

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

Abbildung 5: Coupa KI-gestütztes Dashboard zum Szenarienvergleich.¹⁰

Verusen

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

Pactum KI

Pactum bietet autonome Verhandlungsagenten, die Lieferanten- und Käuferkonditionen bearbeiten und die Beschaffungsergebnisse verbessern, indem sie Preisgestaltung, SLAs und Verträge im Namen der Benutzer verhandeln.

Praxisbeispiel: Veritiv verbessert Long-Tail-Lieferanteneffizienz mit Pactum

Veritiv, ein Distributor von Verpackungen, Betriebsbedarf und Druckprodukten, verwaltet zwischen 5.000 und 6.000 Lieferanten in ganz Nordamerika. Vor der Einführung der agentenbasierten KI von Pactum hatte das Unternehmen mit veralteten Long-Tail-Lieferantenverträgen, begrenzter Transparenz der Lieferantendaten und ineffizienten Beschaffungsprozessen zu kämpfen. Da 80% der Ausgaben auf 20% der Lieferanten konzentriert waren, 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 der Long-Tail-Lieferantenverträge.
• Zugang zu Daten, die in den Stammdatensätzen 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 in Lieferketten und Logistiknetzwerken. Diese Tools werden für Transportmanagement, Sendungsverfolgung und Supply-Chain-Risikomanagement eingesetzt.

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

Surgere

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

• Sophia KI-Assistent: Eine natürlichsprachliche Schnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, Lieferketteninformationen abzufragen, Ergebnisse zu interpretieren und umsetzbare Empfehlungen zur Verbesserung der Supply-Chain-Abläufe zu erhalten.
• Betriebliche Warnmeldungen: 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 Versendern ermöglicht, Sendungen in Echtzeit zu überwachen und das Routing dynamisch anzupassen.

Praxisbeispiel: Kout Food Group verbessert Lieferabläufe mit Shipsy

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

KFG implementierte die KI-gestützte Logistikplattform von Shipsy, um seine Supply-Chain-Abläufe zu stärken. Zu den wichtigsten Verbesserungen in den Logistikprozessen von KFG gehören:

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

DispatchTrack

DispatchTrack konzentriert sich auf KI für die letzte Meile und bietet ETA-Vorhersagen, Fahrerrouting und Kundenkommunikation, um die Lieferzuverlässigkeit und -transparenz zu verbessern.

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

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

Durch die Partnerschaft mit DispatchTrack wechselte Spirit zu einer cloudbasierten Plattform, die Zustellungsabläufe auf der letzten Meile digitalisierte und modernisierte:

• Verbesserte Pünktlichkeitsleistung mit genauen, konfigurierbaren Lieferfenstern.
• Erhöhte Kundenzufriedenheit durch zuverlässigeren Service.
• Reduzierter Bedarf an manuellen Routenplanern, was den Betriebsaufwand senkte.
• Größere Effizienz bei der Abwicklung und Zusammenführung von Aufträgen mehrerer Kunden.¹³

Pando

Pandos KI-Logistikplattform übernimmt Routing, Ladungsabgleich und Ausführungsverfolgung, um die Entscheidungsfindung in Echtzeit im Transportbetrieb zu unterstützen.

Praxisbeispiel: Verpackungshersteller senkt Frachtkosten mit Pando

Ein führender US-amerikanischer Hersteller von Klebeband- und Folienprodukten, der an mehr als 30 globalen Standorten mit einem Umsatz von über $10 Milliarden tätig ist, hatte mit einem fragmentierten 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 implementierte die KI-gestützte Logistikplattform von Pando, die Frachtbeschaffung, -abwicklung und -zahlung in einem System integrierte. Infolgedessen:

• 4% Reduzierung der Frachtausgaben im globalen Betrieb.
• 80% Steigerung der Teamproduktivität durch Eliminierung manueller Prozesse.
• 100% einheitliche Transparenz über Sendungen, Raten und Speditionsleistung.¹⁴

Automatisierung und Robotik

Automatisierungs- und Robotikunternehmen konzentrieren sich auf Lagerautomatisierung und physische Ausführung im Lagerbetrieb. Diese Lösungen werden zunehmend eingesetzt, um die betriebliche Effizienz in der Logistikbranche zu verbessern und nachhaltige Abläufe durch Reduzierung von Abfall und Fehlern zu unterstützen.

Sie sind am relevantesten für Unternehmen mit groß angelegtem Lagerverwaltungsbedarf und hohen Transaktionsvolumina.

Kargo Technologies

Kargo nutzt Computer Vision im Rampenbetrieb, um Fracht zu verifizieren, Containerintegrität sicherzustellen und Unstimmigkeiten zu erkennen, wodurch die Automatisierung und visuelle Validierung verbessert wird.

• Rampentor-Scanning: Automatisiert die Datenerfassung von Frachtetiketten, wenn Gabelstapler die Rampentore passieren. Dies reduziert menschliche Fehler, gewährleistet genaue Bestandsverwaltungssysteme und verbessert den Durchsatz durch Eliminierung des manuellen Scannens.
• Schadenserkennung: Identifiziert und markiert beschädigte Fracht sofort am Rampentor. Echtzeitalarme ermöglichen es Vorgesetzten, umgehend Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, wodurch Störungen minimiert und die Kundenzufriedenheit verbessert werden.
• Sendungsverifizierung: Bestätigt die Genauigkeit ausgehender und eingehender Sendungen durch Abgleich der Frachtdaten mit den Aufträgen. Das System verhindert Fehlsendungen, erkennt Unstimmigkeiten, bevor Lkw abfahren, und stellt die Einhaltung von Kunden- und Branchenanforderungen sicher.
• Ladeverifizierung: Validiert die Reihenfolge der Ladungen während der Anhängeroperationen. Durch die Erkennung falscher Aufträge, gemischter Ladungen oder spezieller Anforderungen stellt Kargo sicher, dass die 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: Vecna Robotics ATG-Schlepper im Einzelhandelsbetrieb

Ein landesweit tätiger Haushaltswaren-Discounter setzte die ATG-Schlepper von Vecna Robotics ein, um den Materialtransport in seinem Distributionszentrum zu automatisieren. Das System arbeitet im Zweischichtbetrieb, 23 Stunden pro Tag, 7 Tage die Woche, und bewegt kontinuierlich Wagen zwischen Be- und Entladebereichen, um den Lagerbetrieb mit hohem Volumen zu unterstützen.

Durch die Einführung von Vecna Robotics erreichte das Unternehmen:

• Kosteneffizienz von $9 pro Stunde pro Roboter, was messbare Einsparungen liefert.
• Positiven ROI in weniger als 8 Monaten.
• Kontinuierlichen Betrieb, der einen Lieferkettenprozess unterstützt, der einen nahezu konstanten Durchsatz erfordert.¹⁵

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Analyse und Entscheidungsunterstützung

Analyse- und Entscheidungsunterstützungstools konzentrieren sich darauf, Lieferkettendaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Diese Plattformen werden in Lieferkettenprozessen eingesetzt, um Entscheidungsfähigkeiten, Leistungsüberwachung und langfristige Supply-Chain-Planung zu unterstützen.

Sie werden oft als wesentliche Werkzeuge für Supply-Chain-Fachleute positioniert, die einen Wettbewerbsvorteil durch bessere Datenanalyse anstreben.

CognitOps

CognitOps liefert ML-gesteuerte Analysen für Lageroptimierung und Personalplanung 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 Privatbesitz befindlicher Hersteller und Distributor von Gesundheitsbedarf in den USA, ging eine Partnerschaft mit CognitOps ein, um die Fulfillment-Abläufe in seinem Distributionszentrum in Rialto, Kalifornien, zu verbessern. Die über eine Million Quadratfuß große Einrichtung, die mit fortschrittlicher Robotik ausgestattet ist, stand vor komplexen Herausforderungen bei der Balance von Arbeitskräften, 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 den Lagerbetrieb zu verbessern und das Supply-Chain-Management zu unterstützen.

Für Medline wird Align voraussichtlich:

• Die Auftragsdurchlaufzeit und die Gesamtbearbeitungszeit reduzieren.
• Die Fulfillment-Geschwindigkeit verbessern und gleichzeitig ein hohes Serviceniveau aufrechterhalten.
• Echtzeit-Ausnahmevorhersagen liefern, um Störungen zu minimieren.
• Die Gesamtleistung der Lieferkette stärken, um eine verbesserte Patientenversorgung zu unterstützen.¹⁶

Raft

Raft automatisiert Speditions- und Zolldokumenten-Workflows mit KI und ermöglicht Dokumentenverarbeitung, Handelscompliance und Zolloptimierung entlang globaler Schifffahrtsrouten.

Praxisbeispiel: Navia Freight optimiert Rechnungsverarbeitung mit Raft KI

Navia Freight, ein Fracht- und Logistikunternehmen mit Sitz in Melbourne, verwaltet Seefracht, Luftfracht, Zollabfertigung und eCommerce-Abläufe. Die Kreditorenbuchhaltungsprozesse waren stark manuell geprägt, 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 implementierte die automatisierte Logistik-Finanzlösung von Raft KI, die Folgendes umfasste:

• Fortschrittliche Dokumentenverarbeitung zur automatischen Extraktion von Daten aus Rechnungen.
• Datenvalidierungstools zur Überprüfung der Informationen auf Richtigkeit.
• Automatisierte Workflows zur Optimierung von Rechnungsgenehmigungen und Reduzierung der Durchlaufzeit.

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.
• Signifikante Reduzierung von Fehlern und schnellere Bearbeitungszeiten.
• Verbesserte betriebliche Effizienz, wodurch die Mitarbeiter für höherwertige Aktivitäten freigestellt wurden.¹⁷

7bridges

7bridges bietet KI-gestützte Logistikautomatisierung zur Orchestrierung von Supply-Chain-Abläufen, indem Planung, Ausführung und Überwachung in einen einzigen Fluss integriert werden.

Praxisbeispiel: Philipp Plein verbessert Kundenerlebnis und Effizienz mit 7bridges

Die Luxusmodemarke Philipp Plein ging eine Partnerschaft mit 7bridges ein, um ihre Supply-Chain-Abläufe zu modernisieren und globales Wachstum zu unterstützen. Das Unternehmen musste die Effizienz verbessern, da es sowohl B2C- als auch B2B-Kanäle skalierte, Kosten senken und eine überlegene Kundenzufriedenheit liefern. 7bridges implementierte seine KI-gestützte Supply-Chain-Management-Plattform, 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 Analyse zu unterstützen, um Logistikentscheidungen zu verbessern.
• Transparenz und Kontrolle über Lagerhaltung und Lieferleistung zu bieten.

Die Ergebnisse der Partnerschaft sind:

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

Pallet (CoPallet)

CoPallet, entwickelt von Pallet, ist eine KI-gestützte Plattform, die darauf ausgelegt ist, sich wiederholende Logistikaufgaben mit hohem Volumen zu bewältigen. Speziell für Supply-Chain-Abläufe entwickelt, automatisiert sie Dokumentenverarbeitung, Dateneingabe und Workflow-Ausführung in Transport- und Lagersystemen und hilft Logistikteams, Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern.

Kernfunktionen

• Dokumentenautomatisierung: Liest unstrukturierte Logistikdokumente, einschließlich Frachtbriefe (BOLs), Liefernachweise (PODs), Angebotsanfragen (RFQs) und Versandvorankündigungen (ASNs). Passt sich mithilfe von künstlicher Intelligenz und Computer Vision an unterschiedliche Formate an.
• Workflow-Ausführung: Arbeitet direkt in 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 die Kompatibilität in der gesamten Logistikbranche.

Augment (Augie)

Augment bietet ein KI-Teammitglied für den Order-to-Cash-Zyklus, das Rechnungsabgleich, Streitbeilegung und Inkasso automatisiert, um Verzögerungen in finanziellen Arbeitsabläufen zu reduzieren.

Praxisbeispiel: Armstrong Transport Group steigert Produktivität mit Augie

Armstrong Transport Group, ein Frachtmakler, sah sich mit geringen Margen und zunehmender Mitarbeiterüberlastung konfrontiert. Die Disponenten verwalteten 50–70 Ladungen pro Tag, während sie über 400 E-Mails bearbeiteten und in mehr als 20 Portalen navigierten, was es schwierig machte, ohne Personalaufstockung zu skalieren.

Armstrong setzte Augie ein, einen KI-gestützten Logistik-Teamkollegen, der über Slack, E-Mail und das Transportmanagementsystem (TMS) integriert ist. Augie automatisierte sich wiederholende Logistik-Workflows, einschließlich:

• Lesen und Beantworten von E-Mails.
• Anlegen und Verfolgen von Ladungen im TMS.
• Überprüfung und Verhandlung mit Spediteuren.
• Sammlung und Validierung von Liefernachweisen (PODs).
• Anzeige von Ausnahmen und Sendungsaktualisierungen in Echtzeit.

Infolgedessen erreichte Armstrong:

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

So wählen Sie einen Supply-Chain-KI-Anbieter aus

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

Unternehmensgröße und -komplexität:

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

Datenreife:

• Begrenzte Daten begünstigen Transparenz- und Analysetools.
• Fortschrittliche Planung und Bestandsoptimierung erfordern konsistente historische Daten.

Budget und Implementierung:

• Transparenz- und Analysetools liefern oft schnellere Erträge.
• Automatisierung und Robotik sind mit höheren Vorabkosten verbunden.

Integration und Akzeptanz:

• Bewerten Sie die Kompatibilität mit Enterprise Resource Planning-, Transportmanagement- und Lagerverwaltungssystemen.
• Bewerten Sie die Unterstützung des Anbieters für Beratungsdienste, 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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How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

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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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Master Volatile Demand with Candymaker’s AI Solution - e2open

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Whitepaper & ReportsUnderstanding Cost Savings: LevaData's Case Study

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

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Enterprise Client Success with Agentic AI in Procurement | Pactum

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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

Raft

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7bridges | Philipp Plein Case Study

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How Armstrong Transport Group doubled productivity with Augie

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Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf E-Mail-Marketing und Verkaufsvideos. Sie arbeitete zuvor als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsfirmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale Beziehungen.

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