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Daten und KI – der Schlüssel zur Supply Chain der Zukunft

Dominic Regan
EMEA Senior Director VCE

KI hat sich schnell zu einem universellen Phänomen entwickelt. Doch wirklich „intelligente“ Software ist noch Zukunftsmusik. Datenwissenschaftler und digitale Ethiker machen sich Gedanken über die „KI-Singularität“, also Software, die ohne menschliches Eingreifen Innovationen hervorbringt. Doch das ist noch Jahre entfernt. 

Auf einen Blick: Daten und KI - der Schlüssel zur Supply Chain der Zukunft

  • KI ist mittlerweile aus dem Arbeits- und Privatleben vieler Menschen nicht mehr wegzudenken. Es liegt aber noch ein weiter Weg vor uns, bis wir wirklich intelligente Software schaffen, die ganz ohne menschliches Eingreifen funktioniert.
  • Um wirklich autonom sein zu können, muss die KI der Zukunft nahtlos mit Daten vernetzt sein. Und Unternehmen müssen sich für einen Ansatz entscheiden – möchten sie ihre Daten in KI-Systeme einspeisen oder Datenströme entwickeln, die um diese herum fließen?
  • Die Cloud macht in dieser digitalen Supply Chain den Unterschied – doch das Supply Chain Management und die Finanzfunktionen müssen darauf vorbereitet sein.

 

Systeme mit komplexen Algorithmen und Machine Learning – die Bausteine für KI – sind heute allgegenwärtig. Sie sind integriert in intelligente Assistenten in Smartphones, in Online-Chatbots, in Technologien zur Gesichtserkennung und in selbstfahrende Autos. Und mit der Erschließung praktischer Anwendungsmöglichkeiten für fortschrittliche KI – Deep Learning und neuronale Netzwerke – beeinflusst diese Technologie immer stärker auch die Entscheidungsfindung und betriebliche Abläufe.

Diese KI-Systeme haben eines gemeinsam: Sie funktionieren nur im nahtlosen Zusammenspiel mit Daten. Es gibt zwei Möglichkeiten, wie Unternehmen diese Herausforderung angehen können. Sie können Daten – bereits vorhandene oder neu generierte – als zusätzlichen Prozess in KI-Systeme integrieren. Oder sie können Prozesse intrinsisch mit KI-Systemen verknüpfen und den Datenfluss um sie herum konzipieren.

Beide Ansätze haben Auswirkungen auf die Rolle von Führungskräften im Finanzwesen und in der Supply Chain. Und in beiden Fällen ist es wichtig, zu messen und zu optimieren, wie Daten erfasst werden, wie die „Supply Chain“ für diese Daten aussieht und welche Auswirkungen sie auf das Unternehmen haben.

 

Verlässliches Training

Warum genau braucht KI einen neuen Datenansatz? Schließlich revolutionieren ja Big Data und Analytik die Entscheidungsfindung schon seit Jahren. Der Grund liegt in der Autonomie, dem einzigartigen Effizienzgewinn durch KI. Damit KI-Systeme Entscheidungen fällen können, müssen wir uns darauf verlassen können, dass sie verstehen, was vor sich geht.

Nehmen wir ein einfaches Beispiel, wie einen Online-Chatbot für Kundenanfragen. Eine Studie kam zu der Einschätzung, dass ein System 2 Millionen Antworten benötigen würde, die mit 200.000 Fragen kombiniert werden, damit die Nutzer ein zufriedenstellendes Erlebnis erhalten. Die Forscher der Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) haben über 600.000 Tweets genutzt, um eine maschinengenerierte Stimmungsanalyse für 30 Twitter-Hashtags durchzuführen.

Je mehr Training KI-Systeme erhalten, desto besser funktionieren sie. In vielen Fällen bedeutet das, dass riesige, vorhandene Datenmengen eingespeist und beobachtet wird, was die Algorithmen daraus machen. Doch genauso wichtig ist, wie sie sich weiterentwickeln, basierend auf dem, was sie aus den Daten gelernt haben.

Um KI-Systeme für missionskritische Prozesse in Unternehmen zu schulen – was viel komplizierter ist als Twitter-Hashtags – werden enorme Datenmengen benötigt. Doch um das Gelernte anzuwenden, brauchen sie einen konstanten Strom aus Echtzeitdaten, die erfasst, kategorisiert, verarbeitet und neu zusammengefügt werden, damit zuverlässige Ergebnisse entstehen.

 

Die digitale Supply Chain entwickeln

Wie bei der physischen Supply Chain funktioniert ihr digitales Gegenstück auch durch Disziplin. Und sie funktioniert am besten, wenn diejenigen, die sie entwickeln und betreiben, das Gesamtbild sehen. Deshalb sind Führungskräfte im Finanzwesen und im Supply Chain Management (SCM) so wichtig.

Das Finanzwesen stand schon immer im Zentrum der Unternehmensdaten. Der CFO „verfügt“ normalerweise über das ERP-System und gibt dem Team einen konsolidierten Blick auf riesige Datenmengen und über viele verschiedene Aktivitäten. Das kann für das Training von KI-Funktionen genutzt werden. Zu verstehen, wie sich diese Daten in finanzieller und anderer Hinsicht auswirken, ermöglicht einen klareren Blick auf die Möglichkeiten von KI.

SCM-Führungskräfte streben außerdem nach einen ganzheitlichen Blick auf das Unternehmen. Sie verstehen die Auswirkung von Daten, nachdem sie jahrelang versucht haben, physische Supply Chains zu optimieren – einschließlich der Kompetenzen, die für das Erfassen, Kategorisieren und Analysieren von Daten aus einer Fülle neuer Technologien wie etwa dem Internet der Dinge (IoT) erforderlich sind. Damit sind sie bestens positioniert, um Trainingsdaten zu generieren, und um von neuen digitalen Supply Chains mit der Bereitstellung von Robotik-Prozessautomation, vorausschauenden Analysen und der Verarbeitung von natürlicher Sprache in der physischen Supply Chain zu profitieren.

 

Nahtlose Integration von KI

Beide Bereiche müssen außerdem sicherstellen, dass der Datenstrom im Unternehmen für die verwendeten KI-Ansätze nahtlos ist. Wenn die digitale Supply Chain fragmentiert oder unterbrochen ist, dann können selbst einfache KI-Systeme die Erwartungen nicht erfüllen.

Die Cloud macht den Unterschied. Wenn Unternehmensdaten auf einer einheitlichen Plattform für die richtigen Systeme hyperverfügbar sind – das heißt, wenn es eine digitale Supply Chain in Echtzeit gibt, die die KI-Systeme nutzen können – dann ist das Ergebnis eine nie dagewesene Effizienz und Effektivität in vielen Kernprozessen des Unternehmens.

Was aber noch besser ist: Cloud-ERP-Anbieter können einfach nutzbare, KI-gestützte ERP-Anwendungen zum sofortigen Einsatz anbieten, die anhand von Standarddaten der Branche trainiert wurden oder für bewährte Vorgehensweisen optimiert sind. Wenn eine einfache, interne digitale Supply Chain mit leistungsstarken Modellen verknüpft wird, die mit externen Daten trainiert wurden, dann ist das ein relativ einfacher Einstieg in KI.

 

KI als Unterscheidungsmerkmal

Die Rollen von SCM- und Finanzführungskräften verändern sich auf unterschiedliche Weise. Da KI die Routineprozesse übernehmen wird, werden der Umgang mit Sonderfällen, die Problemlösung und die Entscheidungsfindung die neuen Kernkompetenzen. Sie sorgen nicht dafür, dass alle Daten aktuell sind. Statt regelmäßiger Wartung geht es darum, Strategien für Ausfälle zu entwickeln.

Doch dafür ist ein Umdenken erforderlich. Als die Birmingham University verstanden hatte, dass die neue, digital versierte Studentengeneration nahtlose Services erwartet, wurde schnell klar, dass die digitale Supply Chain neu konzipiert werden musste.

Sie planten Services, die für ein wirklich differenziertes Studienerlebnis sorgen – heute ebenso wie in der Zukunft. Die digitale Supply Chain wurde an Vorlagen angepasst, die von Cloud-ERP-Anbietern bereitgestellt wurden. Dafür wurden die operativen Bereiche der Universität über Wunschergebnisse befragt, und sich nicht an vorhandenen Prozessabläufen oder Datenflüssen orientiert. Das Finanzwesen und SCM können sich diese Ergebnisse ansehen und eine koordinierte, integrierte digitale Supply Chain entwickeln, die bereit ist für die nächste Generation von KI.

 

Supply Chains – wo, wann und wie

Die Universität erkannte, dass sich mit der Cloud grundlegende KI-Prozesse, die die Rechenleistung lokaler Systeme überlasten würden, auf die eigenen Daten anwenden lassen. Die Cloud kann „Data Enrichment“, also eine Datenanreicherung, als Service bieten. Damit können Daten-Pipelines für das Training von KI automatisiert und Algorithmen auf laufende Datenströme angewendet werden. So lassen sich bei Bedarf selbsttrainierende Modelle bereitstellen. Sicherheit und Management sind bereits integriert.

Die digitale Supply Chain optimal zu nutzen, bedeutet, etwas Einzigartiges aufzubauen. Die Cloud ermöglicht das durch auf eine Weise, bei der sie nicht bei Null anfangen müssen.

In den nächsten fünf Jahren wird schlüsselfertige, ERP-basierte KI Hand in Hand arbeiten mit eigenen Systemen, die mit cloudbasierten Tools entwickelt wurden. Das ermöglicht enorme Effizienzgewinne, neue Produkte und ein besseres Kundenerlebnis. Und viele von uns werden sich mehr mit den digitalen Supply Chains beschäftigen, die unsere KI versorgen, als mit den physischen, die das Lager befüllen. Ist Ihre SCM-Funktion bereit dafür?

 

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