Supply Chain Management
Ist künstliche Intelligenz (KI) tatsächlich in der Lage, als nachhaltiger Problemlöser eines komplexen adaptiven Systems wie der Lieferkette zu dienen? In diesem Blog verdeutliche ich, warum wir annehmen können, mit der Fähigkeit von KI das Wissensmanagement der Lieferkette zu fördern.
Der ständige Kampf um die widersprüchlichen Ziele zwischen hohem Kundenservice, geringen Beständen und niedrigen Stückkosten erfordert eine permanente Weiterentwicklung der Leistung der Lieferkette, um gegenüber anderen Lieferketten wettbewerbsfähig zu bleiben.
Der aktuelle Wettbewerbsvorteil einer Lieferkette wird im Konzept der digitalen Supply Chain gesehen. Dieses Konzept ist bestimmt durch prädiktive und präskriptive Analytik auf Grundlage des Big Data Ansatzes mit angewandter künstlicher Intelligenz (KI) und wird im Internet-of-Things operationalisiert. In diesem Zusammenhang greifen die Diskussionen KI in Verbindung mit autonomen Agenten auf und wagen einen Ausblick auf eine nächste Stufe der Supply Chain Evolution, indem sie die Lieferkette als selbstdenkendes System definieren. Von diesen selbstdenkenden und selbstlernenden KI-gestützten autonomen Agenten wird erwartet, dass sie rational-begründete Entscheidungen treffen, die die wirtschaftlichen Interessen der Lieferkette verfolgen.
KI wird als überlegen gesehen im Vergleich zu traditionell entwickelter Anwendungssoftware, wenn es darum geht, frühzeitig Chancen oder Bedrohungen aus der Umwelt oder im täglichen operativen Geschäft zu erkennen. In der Zusammenarbeit mit menschlichen Experten ermöglicht KI spezifische Erkenntnisse, die anderen Lieferketten fehlen. Dadurch hat die Lieferkette mit einem hohen Anteil an KI-unterstützten Applikationen einen Wettbewerbsvorteil.
Diese Lieferkette muss vermeiden, dass eine Verbindung zwischen dem Ursprung des Wissens und seinen Ergebnissen verständlich und transparent wird. Nur diese Intransparenz zwischen Ursache und Wirkung verhindert, dass Konkurrenten diesen Wissensvorsprung duplizieren.
KI-Anwendungen lernen ohne kodifizierte Programmierung, stellen Regeln auf und passen diese an, um ihre Algorithmen ohne menschliche Eingaben zu verarbeiten. Diese selbstlernende Fähigkeit von KI-Anwendungen schafft Ergebnisse, die auf implizitem Wissen, also nicht oder nur schwer beobachtbarem Wissen, beruhen. Dies ist ein Hinweis darauf, dass KI Wissen vor der Duplizierung durch Wettbewerber schützt, und nachhaltige Wettbewerbsvorteile schafft.
Wissen in seiner Funktion als Wirtschaftsgut muss ständig innerhalb der Lieferkette zirkulieren und zwischen den Supply Chain Partner ausgetauscht werden. KI-Anwendungen als Teil einer Entität in der Lieferkette teilen ihr Wissen mit KI-Anwendungen anderer Entitäten, um die Leistung der Lieferkette zu verbessern. Dazu werden kompatible Kooperationsroutinen wie Formulare, Regeln, Verfahren, Konventionen, Strategien und Technologien benutzt. Neugeschaffenes und historisches implizites und explizites Wissen ist damit Teil eines gemeinsamen „kulturellen“ Schemas der Lieferkette. Historisches und neu geschaffenes Wissen als Teil der gemeinsamen Kultur ist in KI-Anwendungen wie Expertensystemen, Robotern, Bots oder autonom fahrenden Fahrzeugen gespeichert, die miteinander und mit einer gemeinsamen Plattform verbunden sind, die permanent mit Daten aus einem enorm großen Datensee gespeist werden.
Da in Zukunft menschliche Experten in erheblichem Maße durch KI-fähige Agenten ersetzt werden ist eine hohe Anzahl impliziten Wissens in unzugänglichen Wissensspeichern in der Lieferkette vorhanden. Diese Konstellation erschwert es, die Verbindung zwischen den KI-Anwendungen und dem durch ihre Ergebnisse geschaffenen Wert zu verstehen, so dass KI zu nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen beitragen wird.
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