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- Veröffentlicht am: 09.09.2024
- 12:15 mins
Nachhaltigkeit in der Lieferkette: Ist KI ein Erfolgsfaktor für Nachhaltigkeitsziele in der Supply Chain?
Mit wachsendem Umweltbewusstsein und steigendem Druck von Stakeholdern müssen Unternehmen Nachhaltigkeit im Supply Chain Management priorisieren. Neben gesetzlichen Vorgaben zur CO₂-Reduzierung zwingen globale Disruptionen wie der zunehmende Fachkräftemangel und häufiger werdende Naturkatastrophen Unternehmen zu einem resilienten Lieferkettenmanagement, um kontinuierliche Betriebsabläufe sicherzustellen. Viele Unternehmen kämpfen nun mit der Herausforderung, eine effektive und effiziente Supply Chain Sustainability und damit verbundene Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
In diesem Kontext gewinnt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) immer mehr an Bedeutung. Gleichzeitig zögern viele vor der Investition, z. B. aufgrund des unsicheren Return on Investment (ROI). Die entscheidende Frage ist also: Wie kann KI zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen entlang der Supply Chain beitragen?
Aufgrund des Klimawandels, globaler Pandemien und politischer Unsicherheiten nehmen Ausfälle und Störungen in globalen Lieferketten zu. Mithilfe von KI und nachhaltigen Praktiken soll die Prozesskette darum so beeinflusst werden, dass eine stabile und resiliente Supply Chain entsteht. Besonders Unternehmen mit begrenzten Ressourcen oder solche, die in umweltbelastenden Branchen tätig sind, könnten von KI-Lösungen erheblich profitieren.
In diesem Blogartikel bieten wir einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Einsatzbereiche von Supply Chain AI („Artificial Intelligence“) sowie den damit verbundenen wirtschaftlichen Vorteilen und Herausforderungen. Zudem erfahren Sie, wie MHP Sie bei der Strategieentwicklung und Implementierung von KI zur Erreichung Ihrer Nachhaltigkeitsziele beratend unterstützen kann.
Green Transition, GreenTech und Green AI erklärt
Im Zuge des Klimawandels und dem damit einhergehenden Fokus auf Nachhaltigkeitsthemen fallen häufig die Begriffe Green Transition, GreenTech und Green AI. Green Transition, auch grüne Transformation genannt, bezeichnet den umfassenden Wandel der Wirtschaft und Gesellschaft hin zu nachhaltigen und umweltfreundlichen Praktiken, um eine dauerhaft tragfähige Zukunft zu sichern. Damit diese nachhaltige Transformation Wirklichkeit werden kann, bedarf es GreenTech (grüne Technologien). Sie zielen darauf ab, die Umweltauswirkungen menschlicher Aktivitäten zu minimieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und nachhaltige Lösungen entlang der Wertschöpfungskette zu fördern.
Unter GreenTech fällt auch Green AI („Grüne KI“). Diese Art von Künstlicher Intelligenz ist darauf ausgelegt, nachhaltige Praktiken zu unterstützen und den ökologischen Fußabdruck von Technologieanwendungen zu minimieren. Sie lässt sich in die folgenden zwei Hauptaspekte unterteilen:
- AI for Sustainability: Mithilfe von Green AI können Unternehmen ihre Ressourcennutzung optimieren, ihre Emissionen reduzieren, ihre Recyclingprozesse verbessern und ihr Compliance-Monitoring abdecken.
- Sustainable AI: Green AI umfasst aber auch optimierte Algorithmen, die dazu beitragen, den Energieverbrauch bei der Datenverarbeitung zu senken. Dabei stehen Methoden im Fokus, welche die Umweltverträglichkeit von KI-gestützten Systemen verbessern.
Im Kontext von Green AI fällt oftmals der Begriff Supply Chain AI. Dabei handelt es sich um KI-Technologien, die speziell auf die Optimierung und Automatisierung von Lieferkettenprozessen abzielen. Diese Technologien verbessern die Effizienz und Reaktionsfähigkeit der gesamten Lieferkette und unterstützen nachhaltige Praktiken in diesem spezifischen Bereich.
Supply Chain AI: Mögliche Einsatzfelder und Vorteile bei der Umsetzung von Nachhaltigkeitszielen
Nachhaltigkeit ist zu einem zentralen Element erfolgreicher Geschäftsstrategien geworden. Durch den intelligenten Einsatz von Künstlicher Intelligenz lassen sich umweltfreundliche Praktiken gezielt fördern. Im Folgenden geben wir einen Einblick, in welchen Bereichen KI die Nachhaltigkeit in Ihrer Supply Chain steigern kann.
Reduzierung von Umweltbelastungen
KI-gestützte Systeme können beispielsweise den Energieverbrauch in Produktions- und Lagerstätten überwachen und optimieren. Durch die Analyse der Energiedaten werden ineffiziente Prozesse identifiziert und angepasst, was zu erheblichen Energieeinsparungen und einer Reduzierung der CO₂-Emissionen führt.
Gleichzeitig ermöglicht KI eine effiziente Ressourcennutzung durch präzise Bedarfsprognosen, die eine Überproduktion und Abfälle minimieren. Außerdem verbessern diese Technologien Ihr Rohstoffmanagement, indem sie prädiktive Wartungen der Anlagen und optimierte Transportwege unterstützen. Auf diese Weise reduzieren Sie nicht nur den CO₂-Ausstoß, sondern verbessern auch die gesamte Umweltbilanz Ihrer Lieferkette.
Darüber hinaus können KI-Systeme Sie dabei unterstützen, Umweltverschmutzungsfaktoren entlang der Lieferkette zu identifizieren. Durch die Analyse und Überwachung von Emissionen und Abfallströmen können Sie gezielte Maßnahmen ergreifen, um Ihre Umweltbelastung zu reduzieren.
Umsetzung von Regularien und Compliance
Ein weiteres Handlungsfeld ist die zunehmende und sich ständig verändernde Regulatorik, die es Unternehmen mit einer globalen Lieferkette zunehmend erschwert, den Überblick zu behalten. KI kann Ihnen an dieser Stelle helfen, über bestehende oder geplante Regularien der verschiedenen Länder informiert zu bleiben.
Auf operativer und taktischer Ebene unterstützt Künstliche Intelligenz Sie zudem dabei, ebenfalls Emissionen in der Lieferkette zu erfassen und ein automatisches Monitoring zu realisieren. KI ermöglicht beispielsweise die Einhaltung des Lieferkettensorgfaltspflichtengesetzes (LkSG), indem sie eine automatisierte Überwachung, Dokumentation und Berichterstattung zur Einhaltung von Umweltstandards und Regulierungen umsetzt. Dadurch wird der Prozess der Compliance-Überprüfung effizienter und genauer, und potenzielle Verstöße können frühzeitig erkannt und behoben werden. KI-Systeme analysieren kontinuierlich große Datenmengen aus verschiedenen Quellen und erkennen Abweichungen von festgelegten Standards in Echtzeit. Somit ist der Einsatz von KI ein entscheidender Faktor, um stets auf dem neuesten Stand zu bleiben und rechtliche Anforderungen proaktiv zu erfüllen.
Das LkSG ist ein deutsches Gesetz, das im Jahr 2021 verabschiedet wurde und zum 1. Januar 2023 in Kraft getreten ist. Es hat zum Ziel, die menschenrechtlichen und umweltbezogenen Sorgfaltspflichten von Unternehmen entlang ihrer Lieferketten zu stärken und zu konkretisieren. Das Gesetz verpflichtet Unternehmen dazu, Risiken für Menschenrechte und Umwelt in ihren globalen Lieferketten zu identifizieren, zu bewerten und zu mindern. Weitere, ausführliche Informationen dazu finden Sie in unserem LkSG Blogartikel.
Durch den Einsatz von KI sind Sie somit in der Lage, Ihre Regulatorik- und Compliance-Ziele schneller und kosteneffizienter zu realisieren.
Wirtschaftliche Vorteile von KI-Lösungen
Neben den zuvor genannten Vorteilen profitieren Sie auch aus wirtschaftlicher Sicht von KI-Lösungen. Konkret erzielen Sie durch Green AI:
Weniger Ausfälle dank Predictive Maintenance
Indem Sie KI für Predictive Maintenance nutzen, ist es möglich, Ausfallzeiten und Wartungskosten zu reduzieren und potenzielle Ausfälle schon vor deren Auftreten zu vermeiden. Zudem können Sie auf Echtzeit-Datenanalysen zurückgreifen und so Ihre Produktion effizienter planen.
Präzisere Datenerfassung und -analyse
Durch die Integration von IoT-Sensoren („Internet of Things“) und KI können Sie Ihre Lieferkette in Echtzeit überwachen und analysieren. Dies umfasst beispielsweise präventives Risiko- und Event-getriebenes Logistikkettenmanagement, um Sonderfahrten in der Logistik zu vermeiden. Zudem werden auch ineffiziente Prozesse, Muster und Trends identifiziert sowie Handlungsempfehlungen und Maßnahmen auf Basis von Umwelt- und Nachhaltigkeitsdaten abgeleitet.
Wettbewerbsvorteile sichern
Nachhaltige und effiziente Geschäftsprozesse steigern Ihre Wettbewerbsfähigkeit signifikant. KI bietet hierbei das Potenzial, Innovationen zu fördern, indem durch Automatisierung Raum für innovative und kreative Lösungen geschaffen wird. Dadurch kann sich Ihr Unternehmen flexibel an dynamische Marktbedingungen und regulatorische Anforderungen anpassen.
Unternehmensimage stärken
Auch in der Außendarstellung kann sich KI sehr positiv auswirken: Durch Supply Chain Sustainability tragen Sie aktiv zu einem positiven Markenimage bei und heben sich von der Konkurrenz ab. Als Unternehmen, das KI für Nachhaltigkeit und Compliance in der Lieferkette nutzt, können Sie sich als Vorreiter im engen Marktumfeld positionieren. So nutzen Porsche, Audi und Volkswagen Künstliche Intelligenz, um lieferantenbezogene Nachrichten auf öffentlichen Plattformen zu analysieren und dadurch frühzeitig Nachhaltigkeitsrisiken in der Lieferkette zu minimieren.
Darüber hinaus erhöhen transparente und umweltbewusste Praktiken die Kundenzufriedenheit und -bindung.
Herausforderungen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz ermöglicht zwar ein effizienteres und agileres Lieferkettenmanagement. Um damit allerdings erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen zunächst eine Reihe komplexer Herausforderungen bewältigen:
- Datenqualität und -verifizierung: Eine der größten Herausforderungen ist die Sicherstellung der Präzision und Strukturierung von Daten, die in KI-Systeme eingespeist werden. Für eine konsistente und zuverlässige Datenbasis müssen Unternehmen häufig fehlerhafte, unvollständige oder veraltete Datensätze aus heterogenen Datenquellen und Systemen bereinigen, normalisieren und anreichern.
- Komplexität und Kosten: Die Implementierung von KI-Lösungen kann mit hohen Kosten und technischen Anforderungen verbunden sein. Eine gründliche Abwägung der individuellen Anforderungen Ihres Use Cases ist entscheidend, um den langfristigen Wert dieser Investitionen zu sichern. Mit Hinblick auf den zunehmenden Fachkräftemangel werden die Anwendung von KI und die damit einhergehenden Mitarbeiterschulungen langfristig unabdingbar.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen skalierbar und flexibel genug sind, um mit den sich ändernden Anforderungen und Geschäftsbedingungen Schritt zu halten. Dies erfordert eine Architektur, die problemlos erweitert werden kann, und die Fähigkeit, auf neue Datenquellen und Marktbedingungen zu reagieren. Skalierbare Systeme bieten den Vorteil, mit dem Unternehmen zu wachsen, ohne die Effizienz oder Leistung zu beeinträchtigen.
- Systemintegration: Die Integration von KI in bestehende IT-Infrastrukturen kann eine nicht minder erhebliche Herausforderung sein. Es ist entscheidend, dass die neuen KI-Systeme nahtlos mit bestehenden ERP-, CRM- und anderen Unternehmenssoftwarelösungen interagieren können. Damit die KI-Lösungen erfolgreich integriert werden und den spezifischen Geschäftsanforderungen entsprechen, bedarf es neben dem technischen Know-how einer engen Zusammenarbeit zwischen der IT-Abteilung und den Fachbereichen.
So unterstützt MHP Sie bei der Erreichung Ihrer Nachhaltigkeitsziele entlang der Supply Chain
Um Ihnen einen fundierten Einblick zu geben, wie wir Ihnen bei der Integration von KI-Anwendungen im Supply Chain Management helfen, stellen wir Ihnen einen unserer gängigsten Use Cases vor.
Use Case: KI-basierte Lösungen zur Optimierung der Lieferantensuche
Die Suche nach geeigneten Lieferanten, die alle Anforderungen, einschließlich ESG-Kriterien, sowie Nachhaltigkeitsaspekte erfüllen, ist ein intensiver Prozess mit umfangreichen Datenerhebungen und -analysen. Diese Lieferantensuche bindet wertvolle Ressourcen und Personal, was zu hohen Kosten führt. Zudem beschränken sich Unternehmen häufig auf ihre bestehenden Lieferanten, ohne eine umfassende Bewertung potenzieller neuer Lieferanten, die in puncto Nachhaltigkeit womöglich attraktiver sind, in einer Vergleichsanalyse zu berücksichtigen. Diese begrenzte Transparenz resultiert in einem Verlust von Optimierungspotenzial entlang der Lieferkette.
MHPs Ansatz zur (Teil-)Automatisierung der Lieferantensuche
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzen wir von MHP auf eine textuelle Lieferantensuche auf Grundlage eines KI-basierten Anforderungsmanagements. Diese KI-Lösungen sind darauf ausgelegt, die Spezifikationen des Beschaffungsumfangs genau zu identifizieren und eine sowohl interne als auch externe Suche nach relevanten Lieferanten durchzuführen. Dabei nutzen sie Algorithmen, die das Internet einschließlich News-Feeds textuell durchsuchen, und das bestehende Lieferantenportfolio screenen. Zudem ist die Integration dieser Systeme in Ihre bestehenden Unternehmenssysteme und somit eine nahtlose Anbindung an Ihre Betriebsprozesse möglich.
Unsere Vorgehensweise zur effektiven Lieferantenauswahl im Überblick
Um eine KI-basierte Lieferantensuche zu implementieren, bedarf es zunächst einer detaillierten Anforderungsliste, die auch aktuelle nachhaltigkeitsrelevante Regularien berücksichtigt. Anhand dieser werden alle verfügbaren Daten aus Ihrem internen Lieferantenportfolio sowie aus dem gesamten Internet nach potenziellen Lieferanten gescreent. Daraus erstellen wir eine initiale Liste mit 20 bis 50 Lieferanten inklusive aller relevanten Informationen für eine erste Evaluierung.
Mithilfe von KI-Tools liegt der Fokus dann auf der Anpassung der ursprünglichen Anforderungen, um ein individuelles Lieferanten-Zielprofil aufzusetzen, welches auf Kombinatorik und verknüpften Schlüsselwörtern basiert. Auf Grundlage definierter Kriterien geht es anschließend darum, die Lieferanten zu bewerten und in geeignete sowie weniger geeignete Kandidaten einzuteilen. Die finale Liste enthält fünf bis zehn Lieferanten, inklusive eines Rankings, das den Best Fit angibt. In dieser Liste sind zudem alle wichtigen Unternehmens- und Zusatzinformationen hinterlegt, sodass Sie diese als Entscheidungsgrundlage nutzen können.
So profitieren Sie von der KI-gestützten Lieferantensuche
Der Einsatz fortschrittlicher KI-Algorithmen ermöglicht es Ihnen, große Datenmengen effizient zu analysieren und in Kürze zu relevanten Ergebnissen zu kommen. Auf diese Weise profitieren Sie von präziseren Lieferantenempfehlungen, die genau auf die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Darüber hinaus lassen sich diese KI-Systeme problemlos skalieren und an sich ändernde Unternehmensanforderungen anpassen, unabhängig von der Größe oder Komplexität Ihrer Lieferantenlandschaft.
Überdies trägt der automatisierte Suchprozess mittels KI erheblich dazu bei, Ihren Mitarbeitenden Kapazitäten für andere wertschöpfende Aufgaben innerhalb der Beschaffung zu verschaffen, welche menschliches Know-how erfordern. Auf diese Weise reduzieren Sie Ihre Personalkosten und die Wahrscheinlichkeit, teure Fehlentscheidungen bei der Lieferantenauswahl zu treffen.
Fazit: Mit MHPs Unterstützung KI erfolgreich für Supply Chain Sustainability nutzen
Die Investition in KI für Ihre Supply Chain ist heute unerlässlich. Trotz Herausforderungen wie Datenqualität und technischer Komplexität überwiegen die Vorteile deutlich. KI steigert die Resilienz, reduziert Kosten und verbessert die Effizienz in Ihren Prozessen, während sie gleichzeitig die Einhaltung wachsender regulatorischer Anforderungen sichert.
Mit unserem ganzheitlichen End-to-End-Supply-Chain-Beratungsansatz unterstützen wir Sie dabei, die Herausforderungen zu bewältigen und KI gewinnbringend in Ihre Unternehmensprozesse zu integrieren. Dabei begleitet MHP Sie durch alle Phasen – von der Entwicklung einer Strategie bis zur Implementierung und der Operationalisierung Ihrer Supply Chain Management Sustainability. Wir helfen Ihnen, auf Basis unserer umfassenden Expertise und langjährigen Erfahrung die passende (KI-)Lösung für Ihren Use Case innerhalb Ihrer Lieferkette zu finden.
Häufige Fragen und Antworten
Künstliche Intelligenz kann entscheidend dazu beitragen, die Klimaneutralität in der Supply Chain zu fördern. KI-gestützte Algorithmen helfen, die gesamte Lieferkette zu analysieren und zu optimieren. So können Unternehmen durch präzise Prognosen und Bestandsmanagement Überproduktion und überschüssige Lagerbestände vermeiden. Zusätzlich kann KI dabei unterstützen, Lieferanten auszuwählen und zu bewerten, die nachhaltige Praktiken anwenden. Zudem sind KI-basierte Systeme in der Lage, kontinuierlich die Emissionen zu überwachen und Berichte zu erstellen.
Unter nachhaltiger KI versteht man die Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz, die sozial, wirtschaftlich und ökologisch verantwortlich gestaltet ist. Ziel ist es, Systeme zu schaffen, die Ressourcen effizient nutzen, minimale Umweltauswirkungen haben und ethische Standards einhalten. Nachhaltige KI fördert auch die Fairness und Transparenz in Algorithmen, um soziale Gerechtigkeit und langfristige positive Auswirkungen zu gewährleisten.
Green AI bietet die Chance, die Umweltauswirkungen von KI-Systemen durch effizientere Algorithmen, die weniger Rechenleistung und Energie verbrauchen, zu reduzieren. Sie fördert die Entwicklung von Technologien, die auf Nachhaltigkeit ausgerichtet sind, beispielsweise durch einen optimierten Energieverbrauch in verschiedenen Sektoren oder verbesserte Umweltüberwachungssysteme. Zudem kann Green AI helfen, den digitalen Carbon-Footprint zu verringern und damit einen wichtigen Beitrag zum Klimaschutz und zur Erreichung globaler Nachhaltigkeitsziele zu leisten.
Künstliche Intelligenz kann Prozesse in Unternehmen durch Automatisierung und präzise Datenanalyse optimieren, was zu effizienteren Abläufen und einem geringeren Ressourcenverbrauch führt. Sie ermöglicht die präzise Vorhersage von Bedarf und Wartungsanforderungen, was Überproduktion und unnötige Ausgaben reduziert und gleichzeitig die Lebensdauer von Maschinen und Anlagen verlängert. Durch den Einsatz von KI in der Logistik und Lieferkette können Routen und Lagerhaltung optimiert werden. So senken Sie Emissionen und minimieren Ihren Energieverbrauch, was sowohl die Effizienz steigert als auch den ökologischen Fußabdruck Ihres Unternehmens reduziert.
Sylvia Trage
Partner
Bastian Kempe
Associated Partner
Muriel Herf
Management Consultant
Nur Sebahattin Ceylan
Senior Management Consultant
