Advanced Analytics & Big Data im Supply Chain Management

Advanced Analytics & Big Data im Supply Chain Management

KI und ML-gestützte Applikationen als integrale Planungswerkzeuge im Supply Chain Management

Advanced Analytics beschreibt vielfältige Analysemethoden – etwa Heuristiken, mathematische solverbasierte Optimierungsverfahren, künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) –, die im Rahmen des Supply Chain Managements zum Einsatz kommen.

Als besondere Merkmale von Advanced Analytics im Supply Chain Management werden nicht mehr nur vergangenheitsbezogene deskriptive (die Frage nach dem „Was ist passiert?“), sondern auch prädiktive („Was wird passieren?“) und präskriptive („Wie kann ich es erreichen?“) Analysen zur Datenerhebung angewandt. Mit diesen auf die Zukunft gerichteten Analysewerkzeugen lassen sich im Kontext der Planung Szenarien automatisiert abbilden und sogar auf Grundlage vordefinierter Ziele bzw. Zielhierarchien – etwa maximaler Kundenservice, Kundensegmentierung, margenoptimales Produktionsprogramm, usw. – automatisiert ausführen.

Advanced Analytics: Der Enabler komplexer End-to-End Planungsszenarien im Supply Chain Management

Mit der Anwendung von Advanced Analytics wird ein primäres Ziel formuliert: Die Erstellung von Datenmodellen zur Abbildung komplexer End-to-End Planungsszenarien im Supply Chain Management, dem Sales & Operations Planning und im Advanced Planning & Scheduling:

  • KI-gestützte Steuerung des Trade-Off zwischen Liefertreue und gebundenem Kapital im Bestandsmanagement
  • Ganzheitliches Energiemanagement im Rahmen der klassischen Produktionsplanung
  • (Teil-)automatisierte und selbstlernende KI-gestützte Entscheidungsprozesse und abgeleitete Alarmfunktionalitäten
  • Wegbereiter der digitalen Fabrik: Wir denken Autonomisierung über den Bereich Supply Chain Management hinaus

Autonomisierung der Planung durch Advanced Analytics

Durch Anwendung von Big Data, Künstlicher Intelligenz (KI) und Advanced Analytics im Planungsprozess können komplexe Informations- und Datenstrukturen erfasst und verarbeitet werden. Mit ihrer Hilfe werden valide Entscheidungsgrundlagen geschaffen und auf Grundlage von definierten Zielkriterien priorisiert. Dank ihrer Fähigkeit, selbstständig zu handeln, können sie Mitarbeiter von Routineaufgaben entlasten. Durch die generierten Langzeitdaten können zudem wertvolle Kriterien für strategische Entscheidungen bereitgestellt werden.

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Martin Kohl
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