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In der heutigen volatilen und komplexen Geschäftswelt ist es sehr schwierig, ein verlässliches Modell zur Bedarfsprognose für Lieferketten zu erstellen. Die meisten Prognosetechniken führen zu enttäuschenden Ergebnissen. Die Grundursachen für diese Fehler liegen häufig in den Techniken, die in den alten Modellen verwendet werden. Diese Modelle sind nicht darauf ausgelegt, kontinuierlich aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Sie sind daher veraltet, wenn neue Daten eingehen und Prognosen erstellt werden. Die Antwort auf dieses Problem ist maschinelles Lernen, mit dessen Hilfe eine Lieferkette effizient prognostiziert und ordnungsgemäß verwaltet werden kann. (Weitere Informationen zu Maschinen und Intelligenz finden Sie unter Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate.)
Wie eine Lieferkette funktioniert
Die Lieferkette eines Unternehmens wird durch sein Lieferkettenmanagementsystem gesteuert. Eine Lieferkette steuert die Bewegung verschiedener Arten von Waren in einem Unternehmen. Es beinhaltet auch die Lagerung von Materialien im Inventar. Supply Chain Management ist also die Planung, Steuerung und Durchführung der täglichen Supply Chain-Aktivitäten mit dem Ziel, die Geschäftsqualität und Kundenzufriedenheit zu verbessern und gleichzeitig die Verschwendung von Waren in allen Knoten eines Unternehmens zu negieren.
Was sind die Schmerzpunkte des Supply Chain Managements?
Die Bedarfsprognose ist einer der schwierigsten Teile des Supply Chain Managements. Die derzeitige Prognosetechnologie liefert dem Benutzer häufig ungenaue Ergebnisse, wodurch er schwerwiegende wirtschaftliche Fehler macht. Sie können die sich ändernden Marktmuster und Marktschwankungen nicht richtig verstehen, und dies behindert ihre Fähigkeit, Markttrends richtig zu berechnen und Ergebnisse entsprechend bereitzustellen.
