Top 20 KI-Tools für die Lieferkette mit Beispielen

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

Entdecken Sie die Top 20 KI-Tools für die Lieferkette und erfahren Sie, wie sie KI nutzen, um reale Herausforderungen zu bewältigen und die Leistung in Bereichen wie Planung, Automatisierung, Sichtbarkeit und Logistikoperationen zu verbessern.

Vergleich der Top 20 KI-Tools für die Lieferkette

Kriterien für die Auswahl von Anbietern: Wir haben Unternehmen mit 50 oder mehr Mitarbeitern aufgenommen, um eine größere Marktpräsenz anzuzeigen. Die Anbieter sind nach der Anzahl der Mitarbeiter sortiert.

Hinweis: Viele dieser Unternehmen fallen unter mehr als eine Kategorie. Da sich Lieferketten-KI-Unternehmen oft in Planung, Automatisierung und Sichtbarkeit überschneiden, wurde jedes unter seinem primären Anwendungsfall aufgeführt, wo seine Lösungen die größte Wirkung erzielen.

Planung und Prognose

In der Lieferkettenverwaltung setzen globale Unternehmen oft Planungs- und Prognosetools ein, um Vertrieb, Betrieb und Finanzen abzustimmen. Sie sind besonders relevant für die Optimierung von Lieferkettenoperationen in volatilen Märkten und die Verbesserung der Lieferkettenresilienz.

Blue Yonder

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

Beispiel aus der Praxis: DHL optimiert Transportprozesse für Erfolg

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

• Balance zwischen Transportkosten, Lagerkosten und Servicelevels in seinen weitläufigen Logistiknetzwerken.
• Bereitstellung schnellerer und flexiblerer Lösungen für Kundenprojekte.
• Identifizierung von Konsolidierungsmöglichkeiten und Bewertung von Kostenszenarien zur Effizienzsteigerung.
• Unterstützung des Lieferkettenmanagements mit Tools, die Geschäftsregeln, Einschränkungen und Kundennachfrage simulieren konnten.

Durch die Nutzung der Lieferkettenlösungen von Blue Yonder setzte DHL fortschrittliche Modellierungs- und Netzwerkdesign-Tools ein, um Transportprozesse zu analysieren. Diese Tools ermöglichten es DHL:

• Kostenszenarien zu vergleichen und ihre Auswirkungen auf Servicelevels zu verstehen.
• Taktische Lösungen für Frachtmanagement und Lageroperationen zu erstellen.
• Datenanalyse nutzen, um Geschäftsregeln, Einschränkungen und Nachfrageanforderungen zu bewerten.
• Die Entscheidungsfindung verbessern, indem Sichtbarkeit in Transport- und Lagerkosten bereitgestellt wird.

DHL berichtete über messbare Verbesserungen der Lieferkettenleistung:

• 7% direkte Einsparungen durch verbesserte Fahrzeugnutzung und Stop-Konsolidierung erzielt.
• 15% Einsparungen für einen US-basierten Einzelhandelskunden durch Optimierung von Liefer-, Flotten- und Standortparametern.
• Reduzierung der Transportkosten für Produktion, Einzelhandel und Konsumgütersektoren.
• Großere Fähigkeit, Szenarien zu modellieren, Konsolidierungsmöglichkeiten zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen mit prädiktiven Einblicken zu treffen.¹

Kinaxis

Kinaxis' Maestro KI-Agenten sind darauf ausgelegt, Daten zu analysieren und die Ausführung zu unterstützen. Sie bewerten die Konsequenzen verschiedener Entscheidungen, heben verfügbare Alternativen hervor und präsentieren vorhergesagte Ergebnisse. Sobald ein Vorgehen bestätigt ist, können die Agenten genehmigte Schritte innerhalb derselben Plattform ausführen.

Dies reduziert Verzögerungen in Geschäftsprozessen, verbessert die operative Effizienz und ermöglicht es Organisationen, sowohl Lageroperationen als auch Transportmanagement zu optimieren, ohne zwischen mehreren Systemen zu wechseln.

Beispiel aus der Praxis: Apothekendienstleistungsunternehmen verbessert Bedarfsprognose und Lieferzuverlässigkeit

Ein führendes Apothekendienstleistungsunternehmen, das in Amerika, Europa und Asien-Pazifik tätig ist, stand vor wiederkehrenden Herausforderungen bei der Abstimmung von Kundennachfrage mit Lieferungen von Lieferanten. Seine interne Prognose stützte sich auf statistische Modelle, die saisonale Nachfrageänderungen oder Produkteinführungen nicht berücksichtigten. Diese eingeschränkte Sichtbarkeit führte zu Lieferengpässen an 25 Standorten und reduzierte die gesamte Lieferkettenleistung.

Das Unternehmen identifizierte drei Hauptziele zur Verbesserung seiner Lieferkettenplanung:

• Prognosegenauigkeit und Lieferkonsistenz erhöhen.
• Out-of-Stock-Ereignisse reduzieren, um das Patientenerlebnis zu verbessern.
• Zusammenarbeit mit Lieferanten stärken, indem zuverlässigere Lieferkettendaten geteilt werden.

Innerhalb von drei Monaten nach der Einführung von Maestro wechselte das Planungsteam von einem einwöchigen Prognosehorizont zu einem 18-monatigen Planungshorizont. Das System integrierte Produkteinführungen, Änderungen der Versicherungsschutz und Echtzeit-Angebots- und Nachfragesignale. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehörten:

• 47% Steigerung der Prognosegenauigkeit.
• 14% Reduzierung des Lagerbestands.
• 34% Verbesserung der Lagerumschlagshäufigkeit.
• Signifikante Reduzierung von Patientenauftragsstornierungen aufgrund von Produktverfügbarkeit.²

Abbildung 1: Maestros Dashboard zur Szenarioerstellung.³

o9 Solutions

o9 nutzt sein Digital Brain, um die Planung stromabwärts und stromaufwärts zu koordinieren, mit Fokus auf integrierte Geschäftsplanung, Bedarfsprognose und Bestandsoptimierung über mehrere Funktionen in Lieferkettenoperationen hinweg.

Beispiel aus der Praxis: Hersteller von Investitionsgütern verbessert Prognose und Planung mit o9

Ein führender Hersteller im Bereich Fracht- und Ladungshandling musste seine Lieferkettenplanungsfähigkeiten stärken. Das Unternehmen verfügte nicht über fortschrittliche Prognosetools und stützte sich auf Auftragsbücher als primären Treiber für Entscheidungen. Dies führte zu Sichtbarkeitslücken, behinderte die Zusammenarbeit der Stakeholder und verhinderte, dass das Finanzteam Nachfragepläne mit Umsatzprognosen verknüpfen konnte. Lange Durchlaufzeiten in einem Konfigurieren-zu-Bestell-Geschäftsmodell reduzierten zudem die Kundenzufriedenheit.

Das Unternehmen führte das o9 Digital Brain ein, eine KI-gestützte Plattform, die eine durchgängige Planung unterstützt. Implementierte Funktionen umfassten:

• Nachfrageplanung, Versorgungsplanung, Sales and Operations Planning (S&OP), Bestandsoptimierung und Produktionsplanung.
• Integration mit ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) und TMS (Oracle).
• Eine Control Tower, die Echtzeit-Sichtbarkeit in Nachfrage, Angebot und Bestand bietet.
• Excel-basierte Planung wurde durch das integrierte System von O9 ersetzt, wodurch eine kollaborative Umgebung zwischen Stakeholdern 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 Komponentenkürzungen durch bessere Planung von Schlüsselmaterialien.
• Verbesserte Effizienz in Planungsprozessen und reduzierte manuelle Arbeit.
• Bessere Fähigkeit, Szenarien zu simulieren, was datengestützte Entscheidungen für globale Operationen ermöglicht.⁴

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

E2open

E2open bietet ein vernetztes Lieferkettenökosystem mit KI in Planung, Ausführung und Handel. Seine Plattform umfasst Bedarfsprognose, Versorgungsplanung und Zusammenarbeit in globalen Kettennetzwerken.

Beispiel aus der Praxis: Süßwarenhersteller verbessert Prognose mit Demand Sensing

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

Das Unternehmen führte E2open Demand Planning und E2open Demand Sensing als Teil seiner Planungstransformation ein. Zu den wichtigsten Aspekten gehörten:

• Wöchentliche statistische Prognosen, die durch künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Modelle angetrieben werden.
• Integration von Point-of-Sale- und externen Lieferkettendaten zur Erstellung genauer täglicher Prognosen.
• Automatisierung von Prognoseaufgaben befreit Planer, um 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 Lieferkettenplanung über Regionen hinweg geschaffen wurde.

Durch die Nutzung von KI in der Lieferkette durch E2open erreichte der Süßwarenhersteller messbare Verbesserungen in den Lieferkettenoperationen:

• Die Prognosegenauigkeit verbesserte sich um über 23%.
• Die Produktivität der Planer stieg, da sich wiederholende Aufgaben automatisiert wurden.
• Die Sicherheitsbestände und die Auffüllleistung verbesserten sich.
• Standardisierte Prozesse an globalen Standorten reduzierten die Behandlung von Ausnahmen und erleichterten die Einführung bewährter Praktiken.⁶

Abbildung 3: Lieferkettenassistent von E2open.⁷

LevaData

LevaData analysiert Marktdaten und Lieferkettenrisikosignale, um strategische Beschaffung und Versorgungsplanung zu unterstützen, und ermöglicht prädiktive Einblicke in Lieferantenmärkte und Preistrends.

Beispiel aus der Praxis: Globaler Hersteller verbessert Beschaffung mit LevaData

Ein globaler Hersteller, der stark auf externe Partner zur Beschaffung nicht-strategischer Teile angewiesen war, stand vor zunehmender Komplexität in seinen Lieferkettenoperationen. Die begrenzte Kostensichtbarkeit erschwerte es, Lieferantenpreise zu bewerten, wettbewerbsfähige Benchmarks zu identifizieren und die Rentabilität über seine Beschäftigungstätigkeiten hinweg aufrechtzuerhalten.

Durch die Implementierung der Lieferkettenlösungen von LevaData erreichte der Hersteller:

• 14 Millionen US-Dollar Kosteneinsparungen in den Beschaffungsoperationen.
• Verbesserte Preiswettbewerbsfähigkeit durch genaue Kostenbenchmarking.
• Höhere Margen und Rentabilität durch Einbettung von Analytik in Beschaffungspraktiken.⁸

Zycus

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

• Autonome Verhandlungen: KI-Agenten übernehmen taktische Verhandlungen, analysieren Angebote und wählen Lieferanten aus, um wettbewerbsfähige Preise bei gleichzeitiger Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.
• Lieferantensuche und Risikomanagement: Die Plattform identifiziert geeignete Lieferanten, bewertet Risiken und automatisiert Beschaffungsveranstaltungen, um die Sichtbarkeit der Lieferkette zu verbessern.
• Kostenoptimierung und Benchmarking: Bietet Echtzeit-Daten und KI-gestützte Einblicke in Preise und erkennt Einsparungsmöglichkeiten.
• Eingangsverwaltung: Vereinfacht Beschaffungsanfragen durch chatbasierte Schnittstellen, setzt Richtlinienkonformität in Echtzeit durch und verbessert die Benutzererfahrung.
• Kategorie- und Ausgabenanalyse: Bietet Einblicke in Ausgabenmuster, Vertragsleistung und Lieferantenmanagement, um eine stärkere Lieferkettenleistung zu unterstützen.

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

Bestand und Beschaffung

Bestands- und Beschaffungs-KI-Lösungen konzentrieren sich auf Bestandsmanagement, Bestandsoptimierung und Beschaffungsentscheidungen. Diese Systeme unterstützen intelligentes Bestandsmanagement, indem sie Verfügbarkeit, Kosten und Risiko in Lieferkettenoperationen ausbalancieren.

Sie werden häufig von Lieferkettenfachleuten verwendet, die für Beschaffung, Auffüllung und Lieferantenkoordination verantwortlich sind. Bei guter Anwendung helfen sie, operative Kosten zu senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Coupa

Coupa integriert durch die Übernahme von LLamasoft-Technologie Ausgabenanalyse, Lieferkettenmodellierung und Planung. Seine Plattform verknüpft Beschaffungsentscheidungen mit Bestand, Transport und Szenariomodellierung.

Beispiel aus der Praxis: Onsemi verbessert Sales and Operations Planning mit Coupa

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

Ingenieure verbrachten übermäßig viel Zeit mit dem Erstellen von Lieferkettenmodellen, und das Vertriebsteam fehlte klare Anleitung, welche Aufträge anzunehmen, abzulehnen oder zu untervergeben waren. Diese Abhängigkeit von manueller Beteiligung verlangsamte die Entscheidungsfindung und reduzierte die gesamte Lieferkettenleistung.

Onsemi führte Coupa Supply Chain Design & Planning ein und integrierte Maschinen- und Werkzeugebeneinschränkungsdaten aus allen Fabriken in eine einzige Plattform. Zu den wichtigsten Vorteilen gehörten:

• 85% schnellere Entscheidungsfindung durch Echtzeit-Zugriff auf Fabrikdaten.
• 10–15% Verbesserung der Kapital-effizienz durch Reduzierung unnötiger Beteiligung von Standorte-Ingenieuren.
• Einen konsistenten und standardisierten Ansatz für die Lieferkettenplanung, der es globalen Fabriken ermöglicht, sich auf die Produktionskapazität abzustimmen.⁹

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

Verusen

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

Pactum AI

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

Beispiel aus der Praxis: Veritiv verbessert die Effizienz von Long-Tail-Lieferanten mit Pactum

Veritiv, ein Distributor von Verpackungen, Betriebsmitteln und Druckprodukten, verwaltet zwischen 5.000 und 6.000 Lieferanten in Nordamerika. Vor der Einführung von Pactums agenter KI hatte das Unternehmen Schwierigkeiten mit veralteten Long-Tail-Lieferantenverträgen, begrenzter Sichtbarkeit in Lieferantendaten und ineffizienten Beschaffungsprozessen. Da 80% der Ausgaben auf 20% der Lieferanten konzentriert waren, war der Long Tail sowohl unterverwaltet als auch finanziell suboptimal.

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

• Verbesserte Effizienz von Long-Tail-Lieferantenverträgen.
• Zugang zu Daten, die in den Hauptdatensätzen von Veritiv fehlten.
• Möglichkeiten zur Erzielung von Kosten für verkaufte Waren (COGS) und zur Entdeckung neuer Lieferantenpartnerschaften.¹¹

Sichtbarkeit und Ausführung

Sichtbarkeits- und Ausführungsplattformen konzentrieren sich auf Echtzeit-Sichtbarkeit in Lieferketten und Logistiknetzwerken. Diese Tools werden für Transportmanagement, Sendungsverfolgung und Lieferkettenrisikomanagement verwendet.

Sie spielen eine kritische Rolle bei der Bewältigung von Lieferkettenstörungen und der Unterstützung resilienter Lieferketten, indem sie Logistikteams Echtzeit-Daten über Carrier, Logistikdienstleister und Logistikdienstleister bereitstellen.

Surgere

Surgeres Interius-Plattform liefert Lieferkettensichtbarkeit und Asset-Management, unterstützt durch künstliche Intelligenz. Durch die Integration mit Microsoft-Architektur und Power BI ermöglicht Interius Organisationen, Lieferkettendaten zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Informationen zu treffen.

• Sophia KI-Assistent: Eine natürliche Sprachschnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, Lieferketteninformationen abzufragen, Ergebnisse zu interpretieren und handlungsorientierte Empfehlungen zur Verbesserung von Lieferkettenoperationen zu erhalten.
• Operative Warnungen: Automatisierte Benachrichtigungen heben Ausnahmen wie unbeaufsichtigte Assets oder unregelmäßige Logistikprozesse hervor und helfen Teams, schnell zu reagieren.
• Adaptive Lösungen: Interius ist sowohl für globale Unternehmen als auch für kleinere Unternehmen konfigurierbar und bietet Lieferkettenlösungen, die unterschiedliche Komplexitätsniveaus entsprechen.

Shipsy

Shipsy bietet ein Sichtbarkeits-Dashboard, das prädiktive Analytik und Routenoptimierung kombiniert, sodass Versender Sendungen in Echtzeit überwachen und die Routendynamik anpassen können.

Beispiel aus der Praxis: Kout Food Group verbessert Lieferoperationen 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 aus. Begrenzte Tools für Fahrerplanung, mangelnde Echtzeit-Sichtbarkeit in Lieferleistung und Verzögerungen bei der Auszahlungsverarbeitung schufen Ineffizienzen und häufige Lieferausfälle.

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

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

DispatchTrack

DispatchTrack konzentriert sich auf Last-Mile-Delivery-KI und bietet ETA-Vorhersagen, Fahrer-Routing und Kundenkommunikation, um die Zuverlässigkeit und Transparenz der Lieferung zu verbessern.

Beispiel aus der Praxis: Spirit Logistics Network verbessert die Zustellung der letzten Meile mit DispatchTrack

Spirit Logistics Network, mit Sitz in New Jersey, bietet seit über 25 Jahren outsourcte Lieferkettenlogistiklösungen an und ist spezialisiert auf die Lieferung von Haushaltsgeräten und Möbeln in nationalen, regionalen und lokalen Märkten. Um hohe Servicelevels aufrechtzuerhalten, benötigte das Unternehmen ein anpassungsfähigeres System als seine veraltete On-Premise-Software, der es an Flexibilität und Integration mit diversen Client-Technologie-Stacks mangelte.

In Partnerschaft mit DispatchTrack wechselte Spirit zu einer cloudbasierten Plattform, die die Zustellung der letzten Meile digitalisierte und modernisierte:

• Verbesserte Pünktlichkeit mit genauen, konfigurierbaren Lieferfenstern.
• Erhöhte Kundenzufriedenheit durch zuverlässigeren Service.
• Reduzierter Bedarf an manuellen Routenplanern, was den operativen Aufwand senkte.
• Großere Effizienz bei der Handhabung und Vermischung von Aufträgen mehrerer Kunden.¹³

Pando

Pandos KI-Logistikplattform übernimmt Routing, Last-Matching und Ausführungsverfolgung, um Echtzeit-Entscheidungsfindung in Transportoperationen zu unterstützen.

Beispiel aus der Praxis: Verpackungshersteller reduziert Frachtkosten mit Pando

Ein führender US-Hersteller von Klebeband- und Folienprodukten, der an über 30 globalen Standorten mit über 10 Milliarden US-Dollar Umsatz tätig ist, hatte Schwierigkeiten mit fragmentiertem Frachtmanagement. Manuelle Tabellenkalkulationen, verstreute Systeme und eine übermäßige Abhängigkeit von einem inländischen Transportmanagementsystem schufen Ineffizienzen in internationaler Fracht, Beschaffung und Finanzprozessen.

Das Unternehmen setzte die KI-gestützte Logistikplattform von Pando ein und integrierte Frachtbeschaffung, Ausführung und Zahlung in ein System. Als Ergebnis:

• 4% Reduzierung der Frachtausgaben in globalen Operationen.
• 80% Steigerung der Teamproduktivität durch Eliminierung manueller Prozesse.
• 100% einheitliche Sichtbarkeit in Sendungen, Tarifen und Carrierleistung.¹⁴

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Automatisierung und Robotik

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

Sie sind am relevantesten für Organisationen mit großflächigen Lagerverwaltungsbedürfnissen und hohen Transaktionsvolumina.

Kargo Technologies

Kargo nutzt Computer Vision in Dock-Operationen, um Fracht zu verifizieren, Containerintegrität sicherzustellen und Diskrepanzen zu erkennen, wodurch Automatisierung und visuelle Validierung verbessert werden.

• Dock-Tor-Scanning: Automatisiert die Datenerfassung von Frachtetiketten, während Gabelstapler durch Dock-Tore fahren. Dies reduziert menschliche Fehler, sorgt für genaue Bestandsmanagementsysteme und verbessert den Durchsatz, indem die Notwendigkeit für manuelles Scannen eliminiert wird.
• Schadenserkennung: Identifiziert und markiert beschädigte Fracht sofort am Dock-Tor. Echtzeit-Warnungen ermöglichen es Aufsichtsbeamten, umgehend Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, Störungen zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
• Sendungsverifizierung: Bestätigt die Genauigkeit von aus- und eingehenden Sendungen, indem Frachtdaten mit Aufträgen abgeglichen werden. Das System verhindert Fehlsendungen, fängt Diskrepanzen auf, bevor LKWs abfahren, und stellt die Einhaltung von Kunden- und Branchenanforderungen sicher.
• Beladungsverifizierung: Validiert die Sequenzierung von Ladungen während Trailer-Operationen. Durch die Erkennung falscher Aufträge, gemischter Ladungen oder spezieller Anforderungen stellt Kargo sicher, dass Sendungen genau und pünktlich sind.

Vecna Robotics

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

Beispiel aus der Praxis: Vecna Robotics ATG-Tugger in Einzelhandelsoperationen

Ein nationaler Discount-Einzelhändler für Haushaltswaren setzte Vecna Robotics' ATG-Tugger ein, um Materialbewegungen in seiner Distributionsanlage zu automatisieren. Das System operiert über zwei Schichten, 23 Stunden pro Tag, 7 Tage die Woche, und bewegt kontinuierlich Wagen zwischen Be- und Entladebereichen, um hochvolumige Lageroperationen zu unterstützen.

Durch die Übernahme von Vecna Robotics erreichte das Unternehmen:

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

Analytik und Entscheidungsunterstützung

Analytics- und Entscheidungsunterstützungstools konzentrieren sich darauf, Lieferkettendaten in handlungsorientierte Erkenntnisse umzuwandeln. Diese Plattformen werden in Lieferkettenprozessen eingesetzt, um Entscheidungsfindungsfähigkeiten, Leistungsüberwachung und langfristige Lieferkettenplanung zu unterstützen.

Sie werden oft als wesentliche Tools für Lieferkettenfachleute positioniert, die durch bessere Datenanalyse einen Wettbewerbsvorteil suchen.

CognitOps

CognitOps liefert ML-gestützte Analytik für Lageroptimierung und Personalplanung, ermöglicht es Einrichtungen, menschliche Ressourcen und Workflows effektiv zuzuweisen und damit den Durchsatz zu maximieren.

Beispiel aus der Praxis: CognitOps Align-Plattform im Medline-Distributionszentrum

Medline, ein privat geführter Hersteller und Distributor von Gesundheits-produkten in den USA, kooperierte mit CognitOps, um die Fulfillment-Operationen in seinem Distributionszentrum in Rialto, CA, zu verbessern. Die Einrichtung, über eine Million Quadratfuß groß und mit fortschrittlicher Robotik ausgestattet, stand vor komplexen Herausforderungen bei der Balance von Arbeitskräften, dem Management von Workflows und der Einhaltung enger Fulfillment-Fenster.

Das Unternehmen arbeitete mit der CognitOps Align-Plattform zusammen, die Machine-Learning- und simulationsbasierte Tools integriert, um Lageroperationen zu verbessern und Lieferkettenmanagement zu unterstützen.

Für Medline wird von Align erwartet:

• Die Auftragszykluszeit und die Gesamtverarbeitungszeit zu reduzieren.
• Die Fulfillment-Geschwindigkeit zu verbessern und gleichzeitig hohe Servicelevels aufrechtzuerhalten.
• Echtzeit-Ausnahmevorhersage bereitstellen, um Störungen zu minimieren.
• Die gesamte Lieferkettenleistung stärken, um eine verbesserte Patientenversorgung zu unterstützen.¹⁶

Raft

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

Beispiel aus der Praxis: Navia Freight optimiert Rechnungsverarbeitung mit Raft AI

Navia Freight, ein Fracht- und Logistikunternehmen mit Sitz in Melbourne, verwaltet Seefracht, Luftfracht, Zollabfertigung und E-Commerce-Operationen. Seine Prozesse für die Kreditorenbuchhaltung waren stark manuell, was Ineffizienzen bei der Abwicklung Tausender komplexer Rechnungen pro Monat schuf. Fehler, Verzögerungen und sich wiederholende Aufgaben begrenzten die Fähigkeit des Teams, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren.

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

• Fortschrittliche Dokumentenverarbeitung zum automatischen Extrahieren von Daten aus Rechnungen.
• Datenvalidierungstools zum Abgleich von Informationen auf Genauigkeit.
• Automatisierte Workflows zur Optimierung von Rechnungsprüfungen und Verkürzung der Durchlaufzeit.

Als Ergebnis dieser Zusammenarbeit:

• 75% Automatisierungsrate, wobei 35% der Rechnungen keine menschliche Intervention erfordern.
• Über 3.000 Minuten pro Monat bei manueller Dokumentenverarbeitung gespart.
• Signifikante Reduzierung von Fehlern und schnellere Verarbeitungszeiten.
• Verbesserte operative Effizienz, wodurch Mitarbeiter sich auf höherwertige Aktivitäten konzentrieren können.¹⁷

7bridges

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

Beispiel aus der Praxis: Philipp Plein verbessert Kundenerlebnis und Effizienz mit 7bridges

Die Luxusmode-Marke Philipp Plein kooperierte mit 7bridges, um ihre Lieferkettenoperationen zu modernisieren und globales Wachstum zu unterstützen. Das Unternehmen musste die Effizienz verbessern, da es sowohl B2C- als auch B2B-Kanäle ausweitete, Kosten senken und überlegene Kundenzufriedenheit liefern. 7bridges setzte seine KI-gestützte Lieferkettenmanagementplattform ein, um:

• Exportdeklarationen für hochwertige internationale Sendungen zu automatisieren, um Verzögerungen und Kosten zu reduzieren.
• Von B2C-Operationen auf die Optimierung von B2B-Logistik auszuweiten.
• Beschaffungsprozesse mit Simulation und Analytik zu unterstützen, um Logistikentscheidungen zu verbessern.
• Sichtbarkeit und Kontrolle über Lager- und Lieferleistung bieten.

Die Ergebnisse der Partnerschaft sind:

• Über 2 Millionen Euro jährliche Einsparungen, was eine 17-fache ROI erreicht.
• Ungefähr 5% der wiederhergestellten Kosten aus bestrittenen oder fehlerhaften Rechnungen.
• Verbessertes Kundenerlebnis durch schnellere, zuverlässigere Lieferungen.¹⁸

Pallet (CoPallet)

CoPallet, entwickelt von Pallet, ist eine KI-gestützte Plattform, die für die Bewältigung von hochvolumigen, sich wiederholenden Logistikaufgaben konzipiert ist. Speziell für Lieferkettenoperationen entwickelt, automatisiert sie Dokumentenverarbeitung, Dateneingabe und Workflow-Ausführung über Transport- und Lagersysteme hinweg und hilft Logistikteams, Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern.

Wichtige Fähigkeiten

• Dokumentenautomatisierung: Liest unstrukturierte Logistikdokumente, einschließlich Frachtbriefe (BOLs), Liefernachweise (PODs), Angebote (RFQs) und vorläufige Versandmitteilungen (ASNs). Passt sich mit künstlicher Intelligenz und Computer Vision an verschiedene Formate an.
• Workflow-Ausführung: Operiert direkt in Transportmanagementsystemen (TMS), Lagerverwaltungssystemen (WMS) und Portalen von Drittanbietern 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 stellt Kompatibilität in der Logistikbranche sicher.

Augment (Augie)

Augment bietet einen KI-Teamkollegen für den Order-to-Cash-Lebenszyklus, automatisiert Rechnungsabgleich, Streitbeilegung und Inkasso, um Verzögerungen in Finanz-Workflows zu reduzieren.

Beispiel aus der Praxis: Armstrong Transport Group steigert Produktivität mit Augie

Armstrong Transport Group, eine Frachtspedition, stand vor dünnen Margen und steigender Mitarbeitererschöpfung. Operatoren bewältigten 50–70 Ladungen pro Tag, während sie über 400 E-Mails bearbeiteten und mehr als 20 Portale navigierten, was es schwierig machte, zu skalieren, ohne die Kopfzahl zu erhöhen.

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

• Lesen und Beantworten von E-Mails.
• Erstellen und Verfolgen von Ladungen im TMS.
• Prüfen und Verhandeln mit Carrier.
• Einsammeln und Validieren von Liefernachweisen (PODs).
• Das Aufzeigen von Ausnahmen und Sendungs-Updates in Echtzeit.

Als Ergebnis erreichte Armstrong:

• 40–60% weniger Berührungen pro Ladung, was die Arbeitsbelastung der Operatoren um fast die Hälfte reduzierte.
• Abrechnungszyklen um 8 Tage beschleunigt, was Rechnungsverzögerungen reduzierte und den Cashflow verbesserte.
• Die Anzahl der Ladungen, die jeder Vertreter verwalten konnte, verdoppelt.
• Operatoren gewannen mehr Zeit für Kundenzufriedenheitsinitiativen und Carrier-Beziehungen.¹⁹

Wie man einen Lieferketten-KI-Anbieter auswählt

Die Auswahl unter Lieferketten-KI-Unternehmen hängt von der organisatorischen Reife, dem operationellen Umfang und der Datenbereitschaft ab. KI in Lieferketteninitiativen liefert den meisten Wert, wenn sie mit klaren Geschäftsprioritäten abgestimmt ist.

Unternehmensgröße und Komplexität:

• Lieferketten-Startups und mittelständische Unternehmen profitieren oft von modularen Lieferketten-KI-Lösungen.
• Globale Unternehmen können tiefere Anpassungen und Managed Services erfordern.

Datenreife:

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

Budget und Implementierung:

• Sichtbarkeits- und Analysetools liefern oft schnellere Renditen.
• Automatisierung und Robotik beinhalten höhere Vorabinvestitionen.

Integration und Adoption:

• 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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Case Study: Demand & Supply Planning for Industrial Manufacturing

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

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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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Supply Chain Design Software — Powered by LLamasoft

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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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Packaging giant cuts freight costs by 4% with AI

Pando

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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

Sıla Ermut

Branchenanalyst

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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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