Szenario 1: Neuplanung, wenn etwas schiefgeht
Eine Maschine fällt aus, ein Lieferant liefert verspätet oder Material ist kurzfristig nicht wirtschaftlich verfügbar: Dann gilt es, rasch betroffene Aufträge, Materialien und Produktionsschritte zu identifizieren. Mindestens genauso wichtig ist es, Maßnahmen zu definieren und einzuleiten, die die Lieferfähigkeit bei möglichst geringen Kosten sichern.
In diesem Zusammenhang erläutert Elisa Industriq, dass KI-Systeme Planungsteams dabei unterstützen, diverse Alternativen zu erstellen und zu bewerten: Welche Aufträge haben Vorrang? Wie lässt sich die Produktionsreihenfolge aktualisieren, ohne an anderer Stelle neue Engpässe zu erzeugen? Welche Lieferanten könnten einspringen? Die KI erstellt zu verschiedenen Varianten konkrete Produktionssequenzen und macht die jeweiligen Auswirkungen sichtbar. Die Entscheidung für die eine oder andere liegt bei den Planern. Die KI unterstützt bei einer durchgängigen Anpassung über Beschaffung, Planung und Fertigung hinweg. Elisa Industriq betont, dass Unternehmen, insbesondere solche mit großen Lieferantennetzwerken, dadurch manuelle Aufwände für das Ausnahme-Management senken und die Resilienz ihrer Lieferketten steigern können.
Szenario 2: Die richtige Menge am richtigen Ort
Viele Produktionsbetriebe planen ihre Bestandspuffer anhand von Faustregeln oder historischen Durchschnittswerten. Im Realbetrieb bedeutet das oft, dass große Lagerbestände Betriebskapital binden oder es entstehen Engpässe und Produktionsverzögerungen aufgrund von zu wenig Material. Existieren zudem mehrere Standorte, befinden sich Materialien häufig an einem anderen Ort als dem, an dem sie gerade gebraucht werden.
KI-gestützte Systeme berechnen hingegen Puffer strategisch, basierend auf Vorlaufzeiten, Variabilität und Lieferkettenstruktur. Wie weiter erläutert wird, lassen sich so an den entscheidenden Stellen zeitliche und mengenmäßige Unsicherheiten abfedern. So können agentenbasierte Planer jenseits von Routinebestellungen auf kritische Bestände hinweisen, die dringendes Handeln erfordern. Dadurch lässt sich gebundenes Kapital optimieren, es kommt zu weniger Lagerengpässen und der Aufwand für Umplanungen sinkt ebenfalls. Davon profitieren Elisa Industriq zufolge vor allem Hersteller mit langen, variablen Lieferketten, etwa in den Branchen Mode, Automobilkomponenten oder Lebensmittel.
Szenario 3: Detail-Einblicke unterstützten Entscheidungen
Geschäftsführung, Standort- und Finanzleitung benötigen einen aktuellen und umfassenden Überblick, sind aber meist keine Experten für Planungssoftware. Mehr oder weniger regelmäßige Reports, die auf die letzten Tage oder Wochen zurückblicken, helfen genauso wenig wie eine punktuelle Anfrage an die Planer. Generative KI kann hier unterstützen: Sie beantwortet dem Management Fragen in natürlicher Sprache, wie zum Beispiel „Gib mir ein Update zum Inventar.“, „Welche Aufträge sind durch den Maschinenausfall in Linie 3 betroffen?“, „Gibt es diese Woche etwas Ungewöhnliches, das ich wissen sollte?“. Hinzu kommt: Nutzt das System Echtzeitdaten, spiegelt die Antwort auf den Punkt den aktuellen Stand aus der Fertigung wider.
