KI-gestützte Supply-Chain-Optimierung in Excel: KI-basierte Vorhersagen für Bestandsmanagement und Lieferketten

Die Supply-Chain-Optimierung ist ein wesentlicher Faktor für den Erfolg moderner Unternehmen. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) können Lieferkettenprozesse effizienter gestaltet und Bestandsmanagement präziser vorhergesagt werden. Excel, ein allgegenwärtiges Werkzeug in der Unternehmenswelt, lässt sich mit KI-Tools kombinieren, um datengetriebene Entscheidungen zu verbessern. Dieser umfassende Artikel zeigt Ihnen, wie Sie KI in Excel einsetzen können, um Ihre Supply-Chain-Prozesse zu optimieren. Wir führen Sie Schritt für Schritt durch die relevanten Konzepte, liefern praxisnahe Beispiele und erläutern, wie Unternehmen dadurch Zeit und Kosten sparen können.

1. Einführung in die Supply-Chain-Optimierung mit KI

Die Lieferkette, auch Supply Chain genannt, umfasst alle Prozesse, die notwendig sind, um Produkte und Dienstleistungen vom Hersteller zum Endkunden zu bringen. Diese Prozesse sind komplex und können sich auf verschiedene Abteilungen eines Unternehmens erstrecken – von der Beschaffung über die Produktion bis hin zur Logistik und zum Kundenservice.

In der Vergangenheit haben Unternehmen oft reaktive Maßnahmen ergriffen, um Herausforderungen in der Lieferkette zu bewältigen. Dies führte oft zu Verzögerungen, ineffizienten Bestandsverwaltungen oder erhöhten Kosten. Durch die Integration von KI-Technologien in Excel können jedoch proaktive und präzisere Entscheidungen getroffen werden.

Was ist KI-basierte Supply-Chain-Optimierung? KI-gestützte Supply-Chain-Optimierung nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um die Lieferkette dynamisch und intelligent zu verwalten. Ziel ist es, Nachfrageprognosen zu verbessern, die Lagerverwaltung zu optimieren, den Bestellprozess zu automatisieren und Lieferkettenrisiken frühzeitig zu erkennen.

Excel und KI: Eine ideale Kombination Während spezialisierte Softwarelösungen oft komplex und teuer sind, bietet Excel eine kostengünstige und flexible Plattform, um KI-gestützte Lösungen zu integrieren. Dank Tools wie Power Query, Power Pivot und der Möglichkeit, KI-Dienste (z. B. von Microsoft Azure) direkt in Excel einzubinden, kann fast jedes Unternehmen von KI-gestützter Supply-Chain-Optimierung profitieren.

2. Wichtige Herausforderungen in der Lieferkette

Bevor wir uns den Vorteilen von KI und Excel widmen, ist es wichtig, die gängigen Herausforderungen in der Lieferkette zu verstehen:

1. Unpräzise Nachfrageprognosen: Traditionelle Methoden zur Vorhersage von Kundennachfragen beruhen oft auf historischen Daten, die nur begrenzt aussagekräftig sind. Dies führt entweder zu Überbeständen oder zu Fehlbeständen.
2. Unzureichendes Bestandsmanagement: Zu hohe Lagerbestände binden Kapital und verursachen Kosten, während zu niedrige Bestände zu Lieferengpässen führen.
3. Langsame Entscheidungsprozesse: Ohne Automatisierung sind viele Entscheidungen in der Lieferkette zeitaufwändig und basieren oft auf veralteten Informationen.
4. Logistikprobleme: Externe Faktoren wie Transportverzögerungen, Naturkatastrophen oder politische Ereignisse können den Warenfluss stören und sind schwer vorhersehbar.
5. Komplexität der Lieferantenbeziehungen: Globale Lieferketten beinhalten oft mehrere Lieferanten, was das Management und die Koordination zusätzlich erschwert.

Mit diesen Herausforderungen im Hinterkopf wird schnell klar, wie KI-basierte Lösungen in Kombination mit Excel Abhilfe schaffen können.

3. Wie funktioniert KI-gestützte Supply-Chain-Optimierung?

KI-Technologien arbeiten mit großen Datenmengen und verwenden maschinelles Lernen, um Muster in diesen Daten zu erkennen. Diese Muster helfen dabei, präzise Vorhersagen zu treffen und optimale Entscheidungen in Echtzeit zu ermöglichen.

Einige der Schlüsselkomponenten einer KI-gestützten Supply-Chain-Optimierung sind:

• Maschinelles Lernen: Algorithmen analysieren historische Daten, um zukünftige Trends vorherzusagen.
• Optimierungstechniken: Diese Techniken helfen dabei, den besten Ansatz für Lagerhaltung, Produktion und Lieferungen zu finden.
• Predictive Analytics: Prognosen werden auf Basis vergangener Daten und externer Faktoren wie Wetter oder Markttrends erstellt.
• Automatisierte Entscheidungsfindung: Auf Grundlage der KI-Ergebnisse können Entscheidungen in Echtzeit getroffen und automatisiert werden.

Excel kann als Schnittstelle genutzt werden, um diese Technologien direkt in den täglichen Arbeitsablauf zu integrieren. KI-Modelle können in Excel eingebunden werden, um Vorhersagen zu visualisieren und Ergebnisse zu analysieren.

4. Bestandsmanagement mit KI und Excel

Eine der zentralen Herausforderungen der Lieferkette ist das Bestandsmanagement. Zu viel Lagerbestand kann zu erhöhten Kosten führen, während zu wenig Bestand das Risiko von Lieferengpässen erhöht.

Wie KI das Bestandsmanagement verbessert:

• Bedarfsvorhersage: KI-Algorithmen analysieren historische Verkaufsdaten, saisonale Schwankungen und externe Faktoren (wie Marktentwicklungen), um präzise Prognosen über den zukünftigen Bedarf zu erstellen.
• Optimale Lagerbestände: KI hilft bei der Berechnung des optimalen Lagerbestands, um eine Balance zwischen Verfügbarkeit und Lagerkosten zu erreichen.
• Automatisierte Nachbestellung: Auf Basis der Bedarfsvorhersagen kann Excel automatisiert Bestellungen bei Lieferanten auslösen, sobald der Bestand unter einen bestimmten Schwellenwert fällt.

Beispiel: Bedarfsprognose in Excel

Angenommen, Sie möchten in Excel eine einfache KI-gestützte Prognose für den zukünftigen Produktbedarf erstellen. Sie haben Verkaufsdaten aus den letzten 12 Monaten und möchten auf dieser Grundlage eine Vorhersage für die nächsten 3 Monate treffen.

1. Datenimport: Zuerst importieren Sie die historischen Verkaufsdaten in Excel. Dies kann mit Power Query automatisiert werden, wenn die Daten regelmäßig aktualisiert werden.
2. KI-Modell anwenden: Über die integrierte Excel-Funktion „Forecast Sheet“ oder mit einem Azure Machine Learning Modell (falls mehr Daten vorhanden sind) kann eine Bedarfsprognose erstellt werden.
3. Visualisierung: Excel bietet eine einfache Möglichkeit, die Vorhersagen in Diagrammen zu visualisieren, um Trends und Ausreißer leicht zu erkennen.
   
   

5. Logistikoptimierung durch KI

Eine weitere wichtige Komponente der Supply Chain ist die Logistik. KI kann helfen, die besten Routen, die optimalen Transportmittel und die effizientesten Zeitpläne zu berechnen.

Anwendungen von KI in der Logistik:

• Routenoptimierung: KI-Algorithmen berechnen die schnellsten und kostengünstigsten Routen auf Basis von Echtzeitdaten wie Verkehrsbedingungen oder Wettervorhersagen.
• Kostenreduktion: Durch die Optimierung der Transportwege und -zeiten können die Kosten für die Lieferung von Waren deutlich gesenkt werden.
• Nachverfolgung: Mit KI können Unternehmen in Echtzeit ihre Lieferungen verfolgen und bei Abweichungen sofort reagieren.

Beispiel: Routenoptimierung in Excel

Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen liefert Produkte in verschiedene Städte. Sie möchten die Route so optimieren, dass die Lieferkosten minimiert und die Lieferzeiten maximiert werden.

1. Daten in Excel erfassen: Tragen Sie die Städte, die jeweiligen Entfernungen und mögliche Lieferkosten in eine Excel-Tabelle ein.
2. Verbindung zu einem KI-Dienst: Nutzen Sie z. B. ein Machine Learning-Modell aus Microsoft Azure oder einen anderen Anbieter, um die optimalen Routen zu berechnen.
3. Ergebnisse visualisieren: Erstellen Sie eine Karte mit den optimalen Routen oder nutzen Sie bedingte Formatierungen, um die kostengünstigsten Optionen hervorzuheben.
   
   

6. Vorhersagen zur Risikominimierung in der Lieferkette

Externe Risiken wie Naturkatastrophen, politische Unruhen oder wirtschaftliche Krisen können die Lieferkette erheblich stören. KI bietet die Möglichkeit, Risiken frühzeitig zu erkennen und alternative Strategien zu entwickeln.

Risikomanagement mit KI:

• Früherkennung von Risiken: KI kann Daten aus verschiedenen Quellen (Nachrichten, Wetterberichte, Marktentwicklungen) analysieren und potenzielle Risiken identifizieren.
• Alternativplanung: Auf Basis von Risikoanalysen kann die KI alternative Lieferwege oder Produktionsstandorte vorschlagen, um den Betrieb aufrechtzuerhalten.

Beispiel: Risikovorhersage in Excel

Angenommen, Sie möchten externe Risiken für Ihre Lieferkette identifizieren. Sie nutzen dabei Datenquellen wie Nachrichten-Feeds, Wetterberichte und politische Analysen.

1. Datenimport: Nutzen Sie Power Query, um externe Datenquellen (wie RSS-Feeds oder API-Schnittstellen) in Excel zu integrieren.
2. KI-basierte Analyse: Verwenden Sie ein KI-Modell zur Textanalyse, um relevante Informationen aus den Daten zu extrahieren und potenzielle Risiken zu bewerten.
3. Berichtsgenerierung: Excel kann automatisiert Berichte erstellen, die die wichtigsten Risikofaktoren zusammenfassen und visuell darstellen.

7. Lieferantenmanagement und KI

Die Beziehungen zu Lieferanten spielen eine Schlüsselrolle in der Lieferkette. Die Beziehungen zu Lieferanten spielen eine Schlüsselrolle in der Lieferkette. KI kann dabei helfen, diese Beziehungen effizienter zu gestalten und Entscheidungen hinsichtlich der Auswahl und Bewertung von Lieferanten datengetrieben zu treffen.

Vorteile von KI im Lieferantenmanagement:

• Leistungsanalyse von Lieferanten: KI bewertet historische Daten, um Lieferantenleistungen zu analysieren (z. B. pünktliche Lieferung, Produktqualität).
• Verhandlungsoptimierung: Mit Hilfe von Predictive Analytics können Unternehmen die besten Zeitpunkte für Verhandlungen bestimmen.
• Risikominderung: Lieferantenrisiken, wie finanzielle Instabilität oder geografische Abhängigkeiten, lassen sich durch Datenanalysen und externe Faktoren frühzeitig erkennen.

Beispiel: Lieferantenanalyse in Excel

1. Lieferantendaten importieren: Erfassen Sie Daten wie Lieferzeiten, Kosten und Qualität der Produkte in Excel.
2. KI-Analyse durchführen: Mithilfe von KI-Modellen werden die besten Lieferanten nach festgelegten Kriterien ermittelt.
3. Visualisierung: Erstellen Sie Grafiken oder Dashboards, die die Leistung der Lieferanten veranschaulichen.
   
   

8. Automatisierung der Supply-Chain-Entscheidungen mit KI

Ein weiterer Vorteil von KI ist die Möglichkeit, Entscheidungen innerhalb der Lieferkette zu automatisieren. Dies kann den menschlichen Entscheidungsprozess unterstützen oder in einigen Fällen sogar vollständig ersetzen.

Wie KI die Entscheidungsfindung automatisiert:

• Bedarfsplanung: KI kann anhand von Vorhersagen automatisch Entscheidungen über Lagerbestände und Bestellungen treffen.
• Lieferantenverwaltung: Auf Basis von Leistungsdaten kann die KI automatisiert Entscheidungen über Lieferantenwechsel oder Nachbestellungen treffen.
• Produktionsplanung: KI kann Produktionskapazitäten optimieren, indem sie Vorhersagen über Nachfrage und Lieferzeiten trifft.

Beispiel: Automatisierte Bestandsentscheidungen in Excel

1. Datenanalyse: Die Bedarfsprognose wird auf Basis historischer Verkaufsdaten erstellt und in Excel visualisiert.
2. Automatisierte Bestellung: Sobald der Bestand unter einen bestimmten Wert fällt, löst Excel automatisch eine Bestellung bei einem Lieferanten aus.
   
   

9. Zusammenfassung und Ausblick

Die Implementierung von KI in der Supply-Chain-Optimierung mit Excel bietet erhebliche Vorteile in Bezug auf Effizienz, Kosteneinsparungen und Risikominderung. Mit den richtigen Tools und Methoden können Unternehmen nicht nur ihre aktuellen Lieferketten verbessern, sondern auch flexibel auf zukünftige Herausforderungen reagieren.