Künstliche Intelligenz kann in den zunehmend komplexen Entscheidungsszenarien des Supply Chain Managements zu schnelleren und zu besseren Ergebnissen führen. Ein wichtiger Anwendungsfall sind dispositive Aufgaben wie die Optimierung der Lieferbereitschaft bei reduzierten Beständen.

Hohe Lieferfähigkeit der eigenen lagerhaltigen Produkte (SKU) ist zentral für die Wettbewerbsfähigkeit von Handelsunternehmen und Lagerfertigern. Oft wird sie jedoch mit hohen Beständen erkauft, was Liquidität bindet und das Risiko mit sich bringt, auf unverkäuflichen Warenbeständen sitzen zu bleiben. Dieses Dilemma versuchen Supply Chain Management und Vertrieb gelegentlich zu entkommen, indem sie für verschiedene Felder des Produktsortiments unterschiedliche Lieferbereitschaftsgrade vorgeben, über die die meisten ERP-Systeme dann den erforderlichen Sicherheitsbestand berechnen können.

Den vollständigen Artikel finden Sie auf der Webseite des Magazins Beschaffung aktuell:https://beschaffung-aktuell.industrie.de/news/schneller-zur-besseren-lieferbereitschaft-bei-reduzierten-bestaenden/

Prof. Dr. Andreas Kemmner

Prof. Dr. Kemmner ist Co-CEO der Abels & Kemmner Group und hat in 30 Jahren Beratertätigkeit in Supply Chain Management und Sanierung weit über 200 nationale und internationale Projekte durchgeführt und war über 10 Jahre der einzige öffentlich bestellte Sachverständige für die Wirtschaftlichkeitsbeurteilung von Industriebetrieben in Deutschland. 2012 wurde er von der WHZ zum Honorarprofessor für Logistik und Supply Chain Management bestellt. Die Ergebnisse seiner Projekte wurden bereits mehrfach ausgezeichnet.

Vollständige Bio ansehen