Dynamics Copilot: Microsoft setzt jetzt auch bei Lieferketten auf KI
Generative KI ist das Thema, das aktuell jeden Bereich der IT beeinflusst, und gerade Microsoft ist hier in allen Produktbereichen aktiv. Dieser Trend war auch auf der gerade zu Ende gegangenen Microsoft-Entwicklerkonferenz Build 2023 zu spüren: Ohne KI geht gar nichts mehr. Wie aber sieht es derzeit mit möglichen Einsatzszenarien aus, wo kann KI hier und jetzt im Business helfen?
Das lässt sich leicht anhand des im März präsentierten Microsoft Dynamics 365 Copilot festmachen – es handelte sich um den weltweit ersten künstlich intelligenten (KI)-Copiloten für ERP- und CRM-Anwendungen. Das eröffnet allen voran für die Supply Chain völlig neue Möglichkeiten, die mittels einer kostenlosen Testversion ausprobiert werden können.
Ray Smith, Vice President Supply Chain bei Microsoft, hat in einem Blog erläutert, wie KI zur Härtung von Lieferketten beiträgt: „KI kann viele der wiederkehrenden Entscheidungen im Supply Chain Management (SCM) automatisieren und im menschlichen Kontext mit Lieferkettensystemen interagieren.“ Dazu sei jedoch eine Plattform erforderlich – eben die Microsoft Supply Chain Platform -, um alte und neue Lösungen zu verbinden und die riesigen, wachsenden Mengen an Lieferkettendaten zu vereinheitlichen.
Folgende konkreten Veränderungen in der Lieferkette kann KI anstoßen:
- KI-gestützte Risikominderung
Durch die Vereinheitlichung von Datenquellen und Geschäftsanwendungen und deren Kombination mit KI könnten Unternehmen Störungen über Kanäle, Lieferanten und Regionen hinweg besser vorhersagen und darauf reagieren, so Smith. So weise das KI-gestützte Nachrichtenmodul des Microsoft Supply Chain Center proaktiv auf externe Probleme wie Wetter-, Finanz- und geopolitische Nachrichten hin. Darüber hinaus werden potentiell betroffene Bestellungen, Materialien, Bestände, Spediteure, Vertriebsnetzwerke und mehr aufgelistet.
Mit den Dynamics 365 Copilot-Funktionen können diese Erkenntnisse mit kontextbezogener E-Mail-Kontaktaufnahme schnell in die Tat umgesetzt werden. Für Lieferanten lassen sich somit beispielsweise schnell neue voraussichtliche Ankunftszeiten ermitteln.
- Optimierung der Auftragsabwicklung
Microsoft Dynamics 365 Intelligent Order Management (IOM) ermöglicht es Unternehmen, die Auftragsabwicklung intelligent zu orchestrieren. Das regelbasierte System nutzt Echtzeit-Omnichannel-Bestandsdaten, KI und maschinelles Lernen, um die Identifizierung und Auswahl optimierter Erfüllungsentscheidungen zu automatisieren. Auch kann es eigenständig seine KI-Modelle verbessern, wenn Empfehlungen nicht ideal sind, und zwar mithilfe von Schulungs-, Feedback- und Verbesserungsmethoden.
- Erhöhung der Prognosegenauigkeit
Nachfrageprognosen sind ein Bereich, in dem KI bereits heute weit verbreitet ist. Allerdings ist das Vertrauen in die systemgenerierte Prognose noch nicht sehr hoch – die jüngsten Unterbrechungen der Lieferkette haben laut Beobachtung von Smith die Bedeutung der manuellen Überwachung nur noch verstärkt. Infolgedessen verbringen Bedarfsplaner und andere Stakeholder weiterhin einen erheblichen Teil ihrer Zeit damit, Trends und Anomalien manuell zu analysieren und Bedarfspläne zu verfeinern.
Die nächste Generation von KI-Modellen hat aber nach Ansicht von Smith das Potenzial, durch die Abfragen in natürlicher Sprache genaue Antworten zu liefern. Das reduziere die Zeit, die für die Feinabstimmung und Anpassung des Bedarfsplans benötigt wird, von Tagen auf Minuten. In gleicher Weise könne KI bei Bedarfsüberprüfungen helfen, Risiken und Chancen aufzeigt, einen Plan zusammenfassen, Was-wäre-wenn-Analysen in Echtzeit bereitstellen und Transkripte von Besprechung erstellen. Die nächste Generation der KI in der Bedarfsplanung verspreche, den gesamten Prozess effizienter, genauer und kollaborativer zu machen.
Auch bei der Nachfrage-Analyse wird KI eine dominante Rolle spielen – eingehender Bestellungen lassen sich so besser vorhersagen. Mit dieser Analyse, kombiniert mit Daten wie physischen Produktabmessungen und der Lagerkapazität, können den jeweiligen Facility Managern Empfehlungen für die Neuplatzierung dargeboten werden.
Smith kann sich ein Szenario vorstellen, in dem ein Anwender den Dynamics 365 Copilot auffordert: „Zeige mir alle Bestellungen, die in den letzten 30 Tagen nicht pünktlich und vollständig geliefert wurden. Schätze, wie stark unser Auftragsbestand durch diese verspäteten Lieferungen beeinträchtigt wird. Schlage drei Fragen vor, die dem Lieferanten helfen, die Ursache des Problems zu ermitteln. Schreibe eine kurze Empfehlung und bitte den Lieferanten, an unserer monatlichen Lieferantenbewertung teilzunehmen, bis der OTIF bei über 97 Prozent liegt.“
Was für Bestellungen gilt, gilt auch für den Bestand. KI kann den Lagerbestand ausgleichen, um Fehlbestände zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit und -treue zu verbessern. Der Befehl dazu kann einfach ausgesprochen werden. Der KI-Assistent liefert umgehend die gewünschten Ergebnisse. Vorbei sind die Zeiten, in denen man sich durch umständliche Menüs navigieren und sich Produkt-IDs oder Standortdetails merken musste, frohlockt Smith. Das zusammengenommen sorge für eine Verkürzung der Lagerzykluszeiten.
- Reduktion von Risiken bei der Auftragslieferung
Beschaffungsteams führen häufig monatliche Bewertungen für problematische Lieferanten durch. Zwei bis drei Teammitglieder verbringen dafür in der Regel viel Zeit damit, monatliche Leistungsdaten zu sammeln und zu analysieren. Konversations-KI kann das im Handumdrehen erledigen.
- Beschleunigtes Onboarding neuer Lieferanten
Darüber hinaus könnte KI das Onboarding neuer Lieferanten erheblich beschleunigen, indem interne rechtliche Prüfungen umgangen oder beschleunigt werden. Wir können uns vorstellen, dass Einkaufsmanager, Supply-Chain-Direktoren und andere von der KI-Vertragsprüfung profitieren, indem sie bei Aufgaben wie der Prüfung von Rahmenlieferantenverträgen helfen.
- Intelligente Prozessautomatisierung
KI-Innovationen werden laut Smith viele der wiederkehrenden Entscheidungspunkte im Lieferkettenmanagement automatisieren und so Humanressourcen freizusetzen. KI-Bots können Aufgaben wie das Lesen von E-Mails für neue Beschaffungsanfragen, die Anmeldung bei mehreren Systemen zur Dateneingabe, das Reagieren auf Lieferkettenwarnungen und das Auslösen von Arbeitsabläufen ausführen. Ein weiteres Beispiel für den Einsatz generativer KI ist das Erstellen von Plänen, die für die Ausführung wichtiger Geschäftsprozesse wie Vertriebs- und Betriebsplanung (S&OP) erforderlich sind.
Das Ziel: Autonome Lieferketten
Smith hat eine Zukunft vor Augen, in denen Lieferketten KI-gestützt autonom und selbstregulierend agieren – heute bestehe das Problem hauptsächlich in der Verwaltung einer komplexen Lieferkette mit unterschiedlichen Datenquellen, verschiedenen funktionsübergreifenden Einheiten und Prozessen, die von der Strategie bis zur Ausführung reichen. KI könne die Komplexität der Abbildung eines mehrstufigen Netzwerkmodells aus mehreren getrennten Systemen entlang der Wertschöpfungskette, einschließlich externer Geschäftspartner, mühelos bewältigen. Darüber hinaus würden die Netzwerke mit Fortschritten in der KI wie Reinforcement Learning immer anpassungsfähig und schließlich selbstregulierend sein, so Smith.
Dabei habe der Mensch aber weiter die Zügel in der Hand: Das System werte mehrere Szenarien aus und führe eine Analyse der Geschäftsauswirkungen durch. Daraufhin könne es – nur zum Beispiel – eine „Make-and-Buy“-Option anstelle eines reinen Kaufs empfehlen. Auch liefere es eine Balanced Scorecard mit Lieferkettenkennzahlen und -kosten sowie eine Rangfolge für die Empfehlung. Mittels Automatisierung sollten aber möglichst viele manuelle Prozesse eliminiert werden – die KI lerne dafür aus Benutzeraktionen und führe dann selbstständig Korrekturmaßnahmen durch.
Smith zieht folgendes Fazit: KI hat das Potenzial, Lieferketten zu revolutionieren und bietet die Chance auf mehr Effizienz, Kosteneinsparungen und Kundenzufriedenheit. Dafür müssten Unternehmen in die richtige Technologie investieren – erst der Dynamics 365 Copilot im Microsoft Supply Chain Center erschließe die volle Leistungsfähigkeit der KI.
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