AI Use Cases
Die Zukunft ist jetzt: Praktische KI-Anwendungen, die Erfolg vorantreiben
KI hat das Potenzial, nicht nur Prozesse zu optimieren, sondern auch ganze Branchen zu transformieren und neue Möglichkeiten in allen Bereichen von Organisationen zu schaffen. Konkrete Anwendungsfälle zeigen, wie der gezielte Einsatz von KI zu mehr Effizienz, besseren Entscheidungen und innovativen Lösungen führen kann.
EFS Consulting bietet zwei wesentliche Aspekte für die erfolgreiche Implementierung von KI-Lösungen: branchenspezifische Expertise/Domain Expertise und KI-Know-how. Wir verstehen die Daten unserer Kunden und die einzigartigen Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen, und können so intelligente, maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die bestehende Probleme adressieren. Durch die Verbindung von branchenspezifischen Erkenntnissen mit modernster KI-Technologie stellen wir sicher, dass unsere Implementierungen nicht nur sofortige Herausforderungen lösen, sondern auch langfristigen Mehrwert und nachhaltigen Erfolg bieten.
Künstliche Intelligenz – Beispielhafte Use Cases
Die folgenden Anwendungsfälle zeigen, wie KI das Supply Chain Management und den After-Sales-Bereich transformieren kann. Von der Lieferantenterminplanung bis hin zur Bestandsoptimierung heben diese Beispiele die greifbaren Vorteile KI-gesteuerter Strategien hervor, darunter Kosteneinsparungen, erhöhte Transparenz und verbesserte Ressourcenzuweisung.
1. Use Case: Lieferkette – Vendor Scheduling
Disponenten spielen eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung reibungsloser Abläufe bei OEMs, indem sie „die Produktion am Laufen halten“. Dies beinhaltet die enge Überwachung beider Enden der Lieferkette, die frühzeitige Erkennung potenzieller Engpässe und die proaktive Bewältigung von Problemen. Um dies zu erreichen, benötigen sie eine hohe Transparenz über ein komplexes Lieferkettennetzwerk, wobei oft Hunderte von Teilen gleichzeitig verwaltet werden müssen.
KI-gestützte Systeme können diesen Prozess grundlegend verändern. KI integriert und extrahiert Daten aus verschiedenen Quellen was zu schnelleren Entscheidungen führt. Basierend auf den Erkenntnissen erfahrener Disponenten und Unternehmensdokumentationen interpretiert und verarbeitet die KI die Daten effektiv. Wenn neue Herausforderungen auftreten, kann das System mittels natürlichsprachlicher Anweisungen aktualisiert werden. Dadurch bedarf es keiner Programmierkenntnisse und kontinuierliches Lernen ist einfach möglich.
Dieser KI-gestützte Ansatz verbessert nicht nur die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung, sondern ermöglicht es den Disponenten auch, sich auf strategische Aufgaben, anstatt auf repetitive manuelle Prozesse zu konzentrieren. KI erkennt und bewältigt Probleme proaktiv und dadurch minimiert die Bandstillstände, optimiert Lagerbestände und gewährleistet die termingerechte Lieferung von Materialien.
Darüber hinaus verbessert das System die Zusammenarbeit entlang der Lieferkette, indem es allen Beteiligten Echtzeit-Updates und umsetzbare Erkenntnisse zur Verfügung stellt. Diese Transparenz fördert eine bessere Kommunikation und Koordination und ermöglicht schnellere Reaktionen auf Engpässe und Abrufschwankungen.
Die KI lernt kontinuierlich aus neuen Daten und Feedback. Dadurch entwickelt sie sich stetig weiter und stimmt sich besser sowohl auf die unternehmensspezifischen als auch auf generellen Lieferkettendynamiken ab. Diese Anpassungsfähigkeit gewährleistet, dass das System auch bei sich ändernden Geschäftsanforderungen und externen Bedingungen ein wertvolles Werkzeug bleibt.
Durch die Integration einer solchen Lösung können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erzielen und Betriebskosten senken.
Beispiel-Szenario:
Für ein OEM mit jährlichen Supply-Chain-Kosten von 50 Millionen USD umfassen die möglichen Einsparungen durch Optimierung:
- Bestandsoptimierung (20%): Einsparungen von 2–3 Millionen USD
- Reduzierung von Ausfallzeiten (30%): Einsparungen von 3–6 Millionen USD
- Expedited Shipping (15%): Einsparungen von 0,5–1 Million USD
- Beschaffungseffizienz (7%): Einsparungen von 1–2 Millionen USD
- Produktivität der Terminplaner (15%): Einsparungen von 0,75–1,5 Millionen USD
–> Gesamte mögliche Einsparungen: 7,25–13,5 Millionen USD jährlich
2. Use Case: After Sales – Lageroptimierung
Aftersales und Produktionswerke nutzen getrennte SAP-Systeme. Dadurch fehlt die zentrale Übersicht über wichtige Faktoren wie Bedarfe, Bestände sowie über kritische Daten zu Trends und Verbrauchsmustern. Diese Trennung erschwert es dem Aftersales-Bereich, kurzfristige Nachfragen effizient zu bedienen und zukünftige Bedarfe präzise zu prognostizieren. Gleichzeitig benötigen Produktionswerke häufig Aftersales-Teile zur Behebung von Engpässen, aber die fehlende Transparenz verhindert eine reibungslose Koordination.
Trotz hoher Lagerbestände und Kapitalbindung haben sowohl Aftersales als auch Produktionswerke Schwierigkeiten, überdeckte Bestände proaktiv zu identifizieren und umzuverteilen. Infolgedessen werden kritische Engpässe oft reaktiv behandelt, was zu kostspieligen Last-Minute-Eingriffen und Ineffizienzen führt.
Ziel ist es, vollständige Transparenz über Bestände, Bedarfe und gebundenes Kapital zu schaffen und damit eine umfassende, bidirektionale Analyse zwischen Produktionswerken und Aftersales zu ermöglichen. Dies wird die proaktive Identifizierung von Möglichkeiten zur Umverteilung von überdeckten Beständen ermöglichen und das in Aftersales und Produktionswerken gebundene Kapital optimieren. Zusätzlich wird die Funktionalität und der Mehrwert des KI-Ansatzes validiert, um seine Effektivität und Serienreife sicherzustellen.
Die Vorteile dieses Ansatzes sind:
- Optimierte Lagerbestände und verbesserte Ressourcenallokation durch Reduzierung überdeckter Bestände
- Reduzierung des gebundenen Kapitals in der gesamten Lieferkette
- Präzisere Bedarfsprognosen und bessere Abstimmung zwischen Produktion und tatsächlichen Bedarfen
- Effizientere und reaktionsschnellere Lieferkette durch werksübergreifende Transparenz
Beispiel-Szenario:
–> Gesamte mögliche Einsparungen: ~5% → Bestandsreduzierung von einem überdeckten Bestand von ~40 Millionen USD → ca. 2 Millionen USD
EFS Consulting nutzt die Stärke von KI durch branchenspezifische Expertise
EFS Consulting: Stärken & Kundenvorteile
- Branchenspezifische Expertise
- Tiefgehendes Verständnis der KI-Potenziale und Limits
- Maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Bedürfnisse
- Anbieter- und Technologieunabhängig
- Keine versteckten Kosten für eine transparente Implementierung
Die Vorteile maßgeschneiderter Lösungen umfassen nicht nur den Kostenfaktor – kostengünstigere Entwicklung und bessere Leistung – sondern auch eine modulare und offene KI-Architektur, die Unabhängigkeit gewährleistet.
Wir kennen den Mehrwert von KI-Lösungen und sind in der Lage, den richtigen Use Case auszuwählen.
Cetintas Eylem Can
, Project Manager
Wir bringen alles in einem zweiphasigen Prozess zusammen: Prototypenentwicklung gefolgt von der Serienproduktion. Unsere maßgeschneiderten Lösungen bieten im Vergleich zu generischen Tools wie ChatGPT eine schnellere, effizientere Leistung und, vor allem, volle Kontrolle über Ihre Daten.
Die Vorteile maßgeschneiderter Lösungen liegen auf der Hand: Sie sind schneller und bieten eine bessere Leistung. Entgegen der gängigen Erwartung kann eine maßgeschneiderte Lösung sogar kostengünstiger sein, da sie gezielt nur die benötigten Ressourcen nutzt. Darüber hinaus ist unsere Architektur modular und offen, was Unabhängigkeit von veralteten Tools gewährleistet, während sich die Technologie weiterentwickelt.
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