Mit KI zur smarten Supply Chain: Chancen für die Automobilindustrie

Die wichtigsten Erkenntnisse aus diesem Gespräch 

• „KI ist ein Mittel zum Zweck – kein Selbstzweck.“ 

• „Unsere End-to-End-Expertise macht den Unterschied: vom Use Case bis zur skalierbaren Lösung.“ 

• „Effizienzsteigerungen im zweistelligen Prozentbereich sind realistisch – durch smarte Prozesse und hybride Systeme.“ 

Herausforderungen in der Supply Chain – und wie KI hilft 

Lieferketten im Automotive-Sektor sind hochkomplex, datengetrieben und störanfällig. Manuelle Prozesse und fragmentierte Systeme führen zu Engpässen und ungenutztem Potenzial. 

KI hilft, genau diese Probleme zu lösen – durch: 

• Predictive Analytics zur frühzeitigen Problemerkennung 
• Machine Learning zur Optimierung von Lagerhaltung und Logistik 
• Agentenbasierte Systeme zur autonomen Entscheidungsfindung 
• Natürliche Sprachverarbeitung zur einfachen Abfrage großer Datenmengen 

Anhand konkreter Use Cases wird erläutert, wie KI dort unterstützt, wo klassische Tools an ihre Grenzen stoßen – etwa bei entkoppelten ERP-Systemen oder unerwarteten Lieferengpässen. 

Erfolgsfaktoren für KI-Projekte in der Praxis 

Technologie allein reicht nicht – erst in Kombination mit tiefem Prozessverständnis und strategischer Umsetzung entsteht echter Mehrwert. 

Worauf es bei der Implementierung ankommt: 

• Use-Case-Fokus: Identifikation relevanter Problemstellungen mit großem Hebel 
• Datenharmonisierung: Klare Schnittstellen & saubere Datenbasis als Grundlage 
• Skalierbarkeit: Von Pilotprojekten zur produktiven Anwendung 
• Datenschutz & Vertrauen: Einsatz vertrauenswürdiger Modelle, z. B. durch Private Cloud 

Tipps für Unternehmen, die KI in der Supply Chain einsetzen wollen 

1. Der Einstieg sollte über einen konkreten Use Case erfolgen – Skalierung empfiehlt sich im Anschluss. 
2. Datensicherheit und regulatorische Anforderungen sind frühzeitig zu berücksichtigen. 
3. Vorhandene Expertise aus Fachbereichen und Technologie sollte gezielt zusammengeführt werden. 
4. Künstliche Intelligenz ist nicht als kurzfristiger Trend, sondern als Werkzeug zur nachhaltigen Verbesserung zu verstehen. 
5. Fertige Tools bieten oft keine maßgeschneiderte Lösung – entscheidend ist die Passung zur eigenen Geschäftslogik. 

Fazit 

Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr – sondern ein entscheidender Erfolgsfaktor für resiliente und effiziente Lieferketten. 

Eylem Can Cetintas zeigt: Wer jetzt nicht handelt, verliert wertvolle Zeit im Wettbewerb. 

Denn während einige noch diskutieren, setzen andere bereits um – mit konkreten Einsparungen, smarter Automatisierung und zukunftssicherer Technologie.