Top 20 Supply-Chain-KI-Tools mit Beispielen

Von der Bedarfsprognose und Bestandsoptimierung über die Zustellung auf der letzten Meile bis hin zu 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 Logistikbetrieb zu verbessern.

Top 20 Supply-Chain-KI-Tools im Vergleich

Kriterien für die Anbieterauswahl: Wir haben Unternehmen mit 50 oder mehr Mitarbeitern aufgenommen, 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, wo 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-Operationen in volatilen Märkten und die Verbesserung der Resilienz der Lieferkette.

Blue Yonder

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

Praxisbeispiel: DHL optimiert Transportprozesse für den Erfolg

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

• Transportkosten, Lagerkosten und Serviceniveaus über seine weitverzweigten Logistiknetzwerke hinweg auszugleichen.
• Schnellere und flexiblere Lösungen für Kundenprojekte bereitzustellen.
• Konsolidierungsmöglichkeiten 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 die Nutzung 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 ihre Auswirkungen auf die Serviceniveaus zu verstehen.
• Taktische Lösungen für Frachtmanagement und Lagerbetrieb zu erstellen.
• 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 Fahrzeugnutzung und Stoppkonsolidierung.
• 15 % Einsparungen für einen US-amerikanischen Einzelhandelskunden durch die Optimierung von Liefer-, Flotten- und Standortparametern.
• Senkung der Transportkosten für Fertigungsindustrie, Einzelhandel und Konsumgütersektoren.
• 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 prognostizierte Ergebnisse. Sobald ein Vorgehen 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 Lagerbetrieb als auch Transportmanagement zu optimieren, ohne zwischen mehreren Systemen wechseln zu müssen.

Praxisbeispiel: Apothekendienstleistungsunternehmen verbessert Bedarfsprognose und Lieferzuverlässigkeit

Ein führendes Apothekendienstleistungsunternehmen mit Betrieb in Nord- und Südamerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum stand wiederholt vor der Herausforderung, Kundennachfrage und Lieferantenlieferungen aufeinander abzustimmen. 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 allgemeine Supply-Chain-Leistung.

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

• Prognosegenauigkeit und Lieferkonsistenz erhöhen.
• Fehlbestände reduzieren, um die Patientenerfahrung zu verbessern.
• Die Zusammenarbeit mit Lieferanten stärken, indem zuverlässigere Supply-Chain-Daten geteilt werden.

Binnen drei Monaten nach Einführung von Maestro wechselte das Planungsteam von einem einwöchigen Prognosehorizont zu einem Planungshorizont von 18 Monaten. Das System berücksichtigte Produkteinführungen, Änderungen im Versicherungsschutz sowie Echtzeit-Signale zu Angebot und Nachfrage. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehörten:

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

Abbildung 1: Maestros Szenario-Erstellungs-Dashboard.³

o9 Solutions

o9 nutzt sein Digital Brain, um die Planung flussaufwärts und flussabwärts zu koordinieren, wobei der Schwerpunkt auf integrierter Geschäftsplanung, Bedarfsprognosen und Bestandsoptimierung über mehrere Funktionen in der Lieferkette liegt.

Praxisbeispiel: Investitionsgüterhersteller verbessert Prognose und Planung mit o9

Ein führender Hersteller im Bereich Fracht- und Lastumschlag musste seine Fähigkeiten in der Supply-Chain-Planung stärken. Dem Unternehmen fehlten fortschrittliche Prognosetools; es stützte sich bei Entscheidungen hauptsächlich auf Auftragsbücher. Dies führte zu Transparenzlücken, eingeschränkter Zusammenarbeit der Beteiligten und hinderte das Finanzteam daran, Nachfragepläne mit Umsatzprognosen zu verknüpfen. Lange Vorlaufzeiten 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:

• Bedarfsplanung, Versorgungsplanung, 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 Bestand bietet.
• Die Excel-basierte Planung wurde durch das integrierte System von o9 ersetzt, was eine kollaborative Umgebung für alle Beteiligten schuf und die Genauigkeit der Supply-Chain-Daten verbesserte.

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

• Erhöhte Prognosegenauigkeit.
• Reduzierte Komponentenengpässe durch bessere Planung wichtiger Materialien.
• Verbesserte Effizienz der Planungsprozesse und reduzierter manueller Aufwand.
• Bessere Fähigkeit, Szenarien zu simulieren, was datengestützte Entscheidungen für globale Betriebe ermöglicht.⁴

Abbildung 2: Diagramm, das 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 Bedarfsprognosen, Versorgungsplanung 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 als Teil seiner Planungstransformation. Zu den wichtigsten Aspekten gehörten:

• Wöchentliche statistische Prognosen, unterstützt durch Modelle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.
• Integration von Point-of-Sale- und externen Supply-Chain-Daten zur Erstellung genauer Tagesprognosen.
• Die Automatisierung von Prognoseaufgaben gibt Planern Freiraum, 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 in den Supply-Chain-Operationen:

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

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

LevaData

LevaData analysiert Marktplatzdaten und Versorgungsrisikosignale, um strategische Beschaffung und Versorgungsplanung 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 seiner Supply-Chain-Operationen gegenüber. Die eingeschränkte 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 erreichte der Hersteller:

• $14 Millionen an Kosteneinsparungen in den Beschaffungsaktivitäten.
• Verbesserte Preiswettbewerbsfähigkeit durch genaues Kosten-Benchmarking.
• Höhere Margen und Rentabilität durch die Einbettung von Analytik in die Beschaffungspraktiken.⁸

Zycus

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

• Autonome Verhandlungen: KI-Agenten übernehmen taktische Verhandlungen, analysieren Angebote und wählen Lieferanten aus, um wettbewerbsfähige Preise bei gleichzeitiger Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
• Lieferantenfindung und Risikomanagement: Die Plattform identifiziert geeignete Lieferanten, bewertet Risiken und automatisiert Beschaffungsereignisse, um die Supply-Chain-Transparenz zu verbessern.
• Kostenoptimierung und Benchmarking: Bietet Echtzeitdaten und KI-gestützte Einblicke in die Preisgestaltung und erkennt Einsparmöglichkeiten.
• Anfrageverwaltung: Vereinfacht Beschaffungsanfragen über Chat-basierte Schnittstellen, setzt Richtlinienkonformität in Echtzeit durch und verbessert die Benutzererfahrung.
• Kategorien- und Ausgabenanalytik: 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 Risiken über die Supply-Chain-Operationen hinweg ausbalancieren.

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

Coupa

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

Praxisbeispiel: Onsemi verbessert Sales and Operations Planning mit Coupa

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

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

Onsemi implementierte Coupa Supply Chain Design & Planning und integrierte Maschinen- und Werkzeugeinschränkungsdaten aller Fabriken in eine einzige Plattform. Zu den wichtigsten Vorteilen gehörten:

• 85 % schnellere Entscheidungsfindung durch Echtzeitzugriff auf Fabrikdaten.
• 10–15 % Verbesserung der Kapitaleffizienz durch die Reduzierung unnötiger Einbindung von Standortingenieuren.
• Ein konsistenter und standardisierter Ansatz für die Supply-Chain-Planung, der es globalen Fabriken ermöglicht, sich bei Produktionskapazitäten abzustimmen.⁹

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

Verusen

Verusen ist auf die Optimierung von MRO-Beständen (Maintenance, Repair, Overhaul) mithilfe von KI-Agenten, NLP und Duplikaterkennung spezialisiert, um Überbestände zu reduzieren und Bestände über große SKU-Sets hinweg zu verwalten.

Pactum KI

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

Praxisbeispiel: Veritiv verbessert Long-Tail-Lieferanteneffizienz mit Pactum

Veritiv, ein Distributor für Verpackungs-, Betriebs- und Druckprodukte, verwaltet in Nordamerika zwischen 5.000 und 6.000 Lieferanten. Vor der Einführung der agentischen KI von Pactum hatte das Unternehmen mit veralteten Long-Tail-Lieferantenverträgen, eingeschränkter Transparenz über Lieferantendaten und ineffizienten Beschaffungsprozessen zu kämpfen. Da 80 % der Ausgaben auf 20 % der Lieferanten entfielen, wurde 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 von Long-Tail-Lieferantenverträgen.
• Zugriff auf 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 Echtzeit-Transparenz über Lieferketten und Logistiknetzwerke. Diese Tools werden für Transportmanagement, Sendungsverfolgung und Supply-Chain-Risikomanagement eingesetzt.

Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung von Lieferkettenunterbrechungen und der Unterstützung resilienter Lieferketten, indem sie Logistikteams Echtzeitdaten zu Frachtführern, Logistikanbietern und Logistikdienstleistern bereitstellen.

Surgere

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

• Sophia KI-Assistent: Eine natürliche Sprachschnittstelle, mit der Nutzer Supply-Chain-Informationen abfragen, Ergebnisse interpretieren und umsetzbare Empfehlungen zur Verbesserung der Supply-Chain-Operationen erhalten können.
• Betriebswarnungen: Automatisierte Benachrichtigungen markieren Ausnahmen wie unbeaufsichtigte Anlagen oder unregelmäßige Logistikprozesse 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 Analytik und Routenoptimierung kombiniert und es Versendern ermöglicht, Sendungen in Echtzeit zu überwachen und die Routenplanung dynamisch anzupassen.

Praxisbeispiel: Kout Food Group verbessert Lieferbetrieb mit Shipsy

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

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

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

DispatchTrack

DispatchTrack konzentriert sich auf KI für die Zustellung auf der letzten Meile und bietet ETA-Prognosen, Fahrer-Routing und Kundenkommunikation, um 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 Einrichtungsgegenständen in nationalen, regionalen und lokalen Märkten spezialisiert. Um ein hohes Serviceniveau zu halten, benötigte das Unternehmen ein anpassungsfähigeres System als seine alte On-Premise-Software, der es an Flexibilität und Integration mit unterschiedlichen Kunden-Technologiestacks fehlte.

In Partnerschaft mit DispatchTrack wechselte Spirit zu einer Cloud-basierten Plattform, die Zustellung auf der letzten Meile digitalisierte und modernisierte:

• Verbesserte Pünktlichkeit durch genaue, konfigurierbare Lieferzeitfenster.
• Höhere Kundenzufriedenheit durch zuverlässigeren Service.
• Geringerer Bedarf an manuellen Routenplanern, was den Betriebsaufwand senkt.
• Höhere Effizienz bei der Bearbeitung und Zusammenführung von Aufträgen mehrerer Kunden.¹³

Pando

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

Praxisbeispiel: Verpackungshersteller senkt Frachtkosten mit Pando

Ein führender US-amerikanischer Hersteller von Klebeband- und Folienprodukten mit mehr als 30 weltweiten Standorten und einem Umsatz von über $10 Milliarden hatte mit einem fragmentierten Frachtmanagement zu kämpfen. Manuelle Tabellenkalkulationen, verstreute Systeme und eine übermäßige Abhängigkeit von einem nationalen Transportmanagementsystem führten zu Ineffizienzen in internationaler Fracht, Beschaffung und Finanzprozessen.

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

• 4 % Senkung der Frachtausgaben im globalen Betrieb.
• 80 % Steigerung der Teamproduktivität durch die Eliminierung manueller Prozesse.
• 100 % einheitliche Transparenz über Sendungen, Tarife und Frachtführerleistung.¹⁴

Automatisierung und Robotik

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

Sie sind besonders relevant für Unternehmen mit umfangreichen Anforderungen an die Lagerverwaltung und hohen Transaktionsvolumina.

Kargo Technologies

Kargo nutzt Computer Vision in Dockoperationen, um Fracht zu verifizieren, die Containerintegrität sicherzustellen und Unstimmigkeiten zu erkennen, wodurch Automatisierung und visuelle Validierung verbessert werden.

• Docktor-Scanning: Automatisiert die Datenerfassung von Frachtetiketten, wenn Gabelstapler die Docktore passieren. Dies reduziert menschliche Fehler, sorgt für genaue Bestandsverwaltungssysteme und verbessert den Durchsatz, indem manuelles Scannen entfällt.
• Schadenserkennung: Identifiziert und markiert beschädigte Fracht sofort am Docktor. Echtzeit-Warnungen ermöglichen es Vorgesetzten, umgehend Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, wodurch Unterbrechungen minimiert und die Kundenzufriedenheit erhöht werden.
• Sendungsverifizierung: Bestätigt die Genauigkeit von ausgehenden und eingehenden Sendungen, indem Frachtdaten mit Bestellungen abgeglichen werden. Das System verhindert Fehllieferungen, erkennt Unstimmigkeiten, bevor Lkw abfahren, 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-Centern 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 seiner Distributionsanlage zu automatisieren. Im Betrieb über zwei Schichten, 23 Stunden pro Tag, 7 Tage die Woche, bewegt das System kontinuierlich Wagen zwischen Lade- und Entladebereichen und unterstützt so Lageroperationen mit hohem Volumen.

Durch die Einführung von Vecna Robotics erzielte das Unternehmen:

• Kosteneffizienz von $9 pro Stunde und Roboter, was messbare Einsparungen bringt.
• Positiven ROI in weniger als 8 Monaten.
• Kontinuierlichen Betrieb zur Unterstützung eines Lieferkettenprozesses, der einen nahezu konstanten Durchsatz erfordert.¹⁵

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Analytik und Entscheidungsunterstützung

Tools für Analytik und Entscheidungsunterstützung konzentrieren sich darauf, Supply-Chain-Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Diese Plattformen werden in verschiedenen Supply-Chain-Prozessen eingesetzt, um Entscheidungsfähigkeiten, Leistungsüberwachung und langfristige Supply-Chain-Planung zu unterstützen.

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

CognitOps

CognitOps liefert ML-gesteuerte Analytik für Lageroptimierung und Personaleinsatzplanung und ermöglicht es Einrichtungen, Personalressourcen und Arbeitsabläufe effektiv zu verteilen und so den Durchsatz zu maximieren.

Praxisbeispiel: CognitOps Align-Plattform im Medline-Distributionszentrum

Medline, ein in Privatbesitz befindlicher Hersteller und Distributor von Gesundheitsprodukten in den USA, arbeitete mit CognitOps zusammen, um die Fulfillment-Prozesse in seinem Distributionszentrum in Rialto, Kalifornien, zu verbessern. Die über eine Million Quadratfuß große, mit fortschrittlicher Robotik ausgestattete Anlage stand vor komplexen Herausforderungen bei der Personalplanung, der Workflow-Verwaltung und der Einhaltung enger Fulfillment-Zeitfenster.

Das Unternehmen arbeitete mit der CognitOps Align-Plattform zusammen, die maschinelles Lernen und simulationsbasierte Tools integriert, um Lageroperationen 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-Prognosen zu Ausnahmen bereitstellen, um Unterbrechungen zu minimieren.
• Die allgemeine Supply-Chain-Leistung stärken, um eine bessere Patientenversorgung zu unterstützen.¹⁶

Raft

Raft automatisiert Arbeitsabläufe für Spedition und Zolldokumente mithilfe von KI und ermöglicht Dokumentenverarbeitung, Handelskonformität 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-Operationen. Die Kreditorenprozesse waren stark manuell geprägt, was beim Umgang mit Tausenden komplexer Rechnungen pro Monat zu Ineffizienzen führte. Fehler, Verzögerungen und repetitive Aufgaben schränkten die Fähigkeit des Teams ein, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren.

Navia Freight führte die automatisierte Logistik-Finanzlösung von Raft KI ein, die Folgendes umfasste:

• Fortschrittliche Dokumentenverarbeitung, um Daten automatisch aus Rechnungen zu extrahieren.
• Datenvalidierungstools, um Informationen auf Richtigkeit zu überprüfen.
• Automatisierte Workflows zur Optimierung von Rechnungsgenehmigungen und Verkürzung 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 betriebliche Effizienz, sodass sich die Mitarbeiter auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren können.¹⁷

7bridges

7bridges bietet KI-gesteuerte Logistikautomatisierung zur Orchestrierung von Supply-Chain-Operationen und integriert Planung, Ausführung und Überwachung in einem einzigen Ablauf.

Praxisbeispiel: Philipp Plein verbessert Kundenerlebnis und Effizienz mit 7bridges

Die Luxusmodemarke Philipp Plein arbeitete mit 7bridges zusammen, um ihre Supply-Chain-Operationen zu modernisieren und das globale Wachstum zu unterstützen. Das Unternehmen musste seine Effizienz steigern, während es sowohl B2C- als auch B2B-Kanäle skalierte, Kosten senken und eine hervorragende Kundenzufriedenheit sicherstellen. 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-Operationen zu expandieren und auch die B2B-Logistik zu optimieren.
• Beschaffungsprozesse mit Simulation und Analytik zu unterstützen, um Logistikentscheidungen zu verbessern.
• Transparenz und Kontrolle über Lager- und Lieferleistung zu bieten.

Die Ergebnisse der Partnerschaft sind:

• Über 2 Millionen € jährliche Einsparungen und ein 17x ROI.
• Rund 5 % der Kosten aus strittigen oder fehlerhaften Rechnungen zurückgewonnen.
• Verbessertes Kundenerlebnis durch schnellere und zuverlässigere Lieferungen.¹⁸

Pallet (CoPallet)

CoPallet, entwickelt von Pallet, ist eine KI-gestützte Plattform für hochvolumige, repetitive Logistikaufgaben. Speziell für Supply-Chain-Operationen entwickelt, automatisiert sie Dokumentenverarbeitung, Dateneingabe und Workflow-Ausführung in Transport- und Lagersystemen und hilft Logistikteams, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.

Wichtigste Funktionen

• Dokumentenautomatisierung: Liest unstrukturierte Logistikdokumente, darunter Frachtbriefe (BOLs), Zustellnachweise (PODs), Angebotsanfragen (RFQs) und Versandvorabmeldungen (ASNs). Passt sich mithilfe von künstlicher Intelligenz und Computer Vision an verschiedene 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 Kompatibilität in der Logistikbranche.

Augment (Augie)

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

Praxisbeispiel: Armstrong Transport Group steigert Produktivität mit Augie

Armstrong Transport Group, eine Frachtvermittlung, hatte mit geringen Margen und zunehmender Burnout-Belastung der Mitarbeiter zu kämpfen. Disponenten verwalteten täglich 50–70 Ladungen, bearbeiteten über 400 E-Mails und navigierten durch mehr als 20 Portale, was die Skalierung ohne zusätzliches Personal erschwerte.

Armstrong führte Augie ein, ein KI-gestütztes Logistik-Teammitglied, das über Slack, E-Mail und das Transportmanagementsystem (TMS) integriert ist. Augie automatisierte repetitive Logistik-Workflows, darunter:

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

Daraufhin erreichte Armstrong:

• 40–60 % weniger Berührungspunkte pro Ladung, wodurch die Arbeitsbelastung der Disponenten um fast die Hälfte sank.
• Die Abrechnungszyklen verkürzten sich um 8 Tage, was Rechnungsverzögerungen reduzierte und den Cashflow verbesserte.
• Die Anzahl der Ladungen, die jeder Mitarbeiter verwalten konnte, verdoppelte sich.
• Die Disponenten gewannen mehr Zeit für Initiativen zur Kundenzufriedenheit und für Beziehungen zu Frachtführern.¹⁹

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

Die Auswahl unter Supply-Chain-KI-Unternehmen hängt von der organisatorischen Reife, dem betrieblichen Umfang und der Datenreife ab. KI-Initiativen in der Lieferkette liefern den größten Wert, 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 schneller Ergebnisse.
• Automatisierung und Robotik sind mit höheren Anschaffungskosten verbunden.

Integration und Einführung:

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

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Referenzlinks

1.

DHL saves 7% on transportation costs through better optimization of vehicles

2.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

3.

Meet Maestro, the AI-powered orchestration platf | Kinaxis

Kinaxis Inc.

4.

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5.

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6.

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8.

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12.

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13.

Spirit Logistics Network Case Study

14.

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15.

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16.

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17.

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18.

7bridges | Philipp Plein Case Study

19.

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Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und befasst sich mit KI-Modellen, KI-Infrastruktur, KI-Governance und KI-Anwendungen für Unternehmen. Ihre Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit.
Zuvor arbeitete sie als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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