Künstliche Intelligenz in der Wertstromanalyse: Revolutionierung der Beschaffungs-, Logistik- und Produktionsprozesse

Einführung

Ein besonders relevantes und vielversprechendes Feld für den Einsatz von KI ist die Wertstromanalyse. Dieses etablierte Analyseinstrument, das traditionell der manuellen Aufdeckung und Reduzierung von Verschwendung sowie der Effizienzsteigerung in Produktions- und Geschäftsprozessen dient, erfährt durch die Integration von KI-Technologien eine transformative Erweiterung. Die KI-gestützte Wertstromanalyse stellt einen bedeutenden Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen ihre Produktions- und Lieferketten betrachten und optimieren. Der Einsatz fortschrittlicher Datenanalyse- und maschineller Lerntechniken ermöglicht es, verborgene Muster und Zusammenhänge in umfangreichen Datensätzen zu erkennen. Diese Fähigkeit, bisher unsichtbare Ineffizienzen und Engpässe aufzudecken, ermöglicht eine präzisere und gezieltere Vorgehensweise bei der Prozessverbesserung. Damit bietet die KI-gestützte Wertstromanalyse nicht nur innovative Lösungsansätze zur Steigerung der betrieblichen Effizienz, sondern markiert auch einen wichtigen Schritt hin zu einer datengetriebenen, intelligenten Optimierung von Geschäftsprozessen.

Handlungsfelder für Unternehmen

Wie können Unternehmen von der Anwendung dieser neuen Technologie profitieren? Das breite Anwendungsspektrum von KI bietet mehrere Handlungsfelder:

1. Automatisierte Datenanalyse: Der Einsatz von KI-Systemen zur automatisierten Sammlung, Analyse und Visualisierung von Daten aus diversen Quellen bildet ein wesentliches Handlungsfeld. Diese Fähigkeit ermöglicht eine Echtzeit-Überwachung und Optimierung der Produktionsprozesse. Besonders relevant ist dies im Kontext von Lean Management und der Materialflussanalyse, wo kontinuierliche Prozessverbesserungen angestrebt werden.

2. Prognostische Wartung: Durch die Vorhersage von Maschinenausfällen und Wartungsbedarf können Produktionsunterbrechungen minimiert und die Lebensdauer von Anlagen verlängert werden.

3. Personalisierte Produktion: KI-Tools bieten die Möglichkeit, Produktionsprozesse flexibel an individuelle Kundenbedürfnisse anzupassen, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen. Durch den Einsatz von KI erhöht sich die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität der Produktion, was zu einer gesteigerten Kundenzufriedenheit und Wettbewerbsfähigkeit führt.

4. Risikomanagement in Supply Chains Ein viertes Handlungsfeld stellt das Risikomanagement in den Lieferketten dar. KI kann hier eingesetzt werden, um Risiken frühzeitig zu identifizieren und proaktiv zu managen. Dies umfasst die Analyse von Lieferkettenrisiken, die Vorhersage von Versorgungsengpässen und die Entwicklung von Strategien zur Risikominimierung.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die erfolgreiche Anwendung von KI in Unternehmen von der jeweiligen Datengrundlage und dem individuellen Reifegrad des Unternehmens abhängt. Eine sorgfältige Bewertung dieser Faktoren ist entscheidend, um das volle Potenzial der KI-Technologie ausschöpfen zu können.

Anwendungsfall am Beispiel der KI-gestützten Materialflussanalyse in der Chemieindustrie

In der Chemieindustrie, charakterisiert durch komplexe Produktionsprozesse und strenge Qualitätskontrollen, hat sich der Einsatz von KI als besonders vorteilhaft erwiesen, insbesondere im Bereich der Intralogistik. Im Rahmen eines TCW-Beratungsprojektes wurde durch den Einsatz von KI bei der Materialflussanalyse die Effizienz und Transparenz der Prozesse signifikant gesteigert.

Ein zentraler Erfolgsfaktor dieses Projekts war der Einsatz von KI-Algorithmen zur Optimierung der Transportwege zwischen den Produktionsgebäuden. Durch eine detaillierte Analyse und Visualisierung dieser Wege sowie der transportierten Mengen konnten effizientere Routen entwickelt werden, was eine deutliche Reduzierung der Transportkosten und eine Erhöhung der Gesamteffizienz zur Folge hatte. Ein weiterer Aspekt war die Verbesserung der Transparenz in der Lagerverwaltung durch eine KI-basierte Überprüfung der Standardeinlagerungsstrategien. Diese fokussierten sich auf Faktoren wie den Verbrauchsort, die Menge und die Verfügbarkeit von Lagerbeständen, was nicht nur zu einer effizienteren Lagerhaltung und reduzierten Lagerkosten führte, sondern auch zuvor nicht erkannte Fehleinlagerungen aufdeckte und die Transportkomplexität verringerte. Zudem spielte die KI-basierte Engpassanalyse, die Materialflüsse und Anlagenabhängigkeiten sowie deren Verfügbarkeiten berücksichtigte, eine wesentliche Rolle. Dies trug erheblich zur Vermeidung von Produktionsausfällen und zur Optimierung der Anlagenauslastung bei.

In dieser Fallstudie ermöglichte der Einsatz von KI bei der Materialflussanalyse eine langfristige Steigerung der Produktivität um über 20% sowie eine Verbesserung der Auslastung logistischer Anlagen. Diese Ergebnisse demonstrieren deutlich, wie KI die Effizienz und Transparenz in der Chemieindustrie steigern und zu einer signifikanten Verbesserung der betrieblichen Prozesse beitragen kann.

Beratungsangebot TCW:

Die TCW-Vorgehensweise zur KI-gesteuerten Wertstromanalyse mit Fokus auf Beschaffungs-, Logistik- und Produktionsprozesse untergliedert sich in drei Aufgabenpakete:

1. Automatisierte Prozesserfassung,

2. Identifikation von Effizienzpotentialen und

3. Umsetzung und Kontinuierliche Prozessverbesserung.

Die erste Phase fokussiert die Sammlung und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen zur automatisierten Visualisierung und Darstellung der Prozesslandschaft durch den Einsatz von KI-Technologien. Das Ergebnis dieser Phase stellt eine detaillierte visuelle Abbildung der aktuellen Produktionsabläufe, die als transparente Grundlage für weitere Analysen dient dar. In der zweiten Phase wird mithilfe unterschiedlicher KI-Algorithmen auf die Identifikation von Effizienzpotentialen abgezielt, um Verbesserungsmöglichkeiten und Einsparpotenziale in den Prozessen aufzudecken (z.B. Process Mining, Logistik Optimizer, Global Sourcing Index, Supplier Discovery, Supplier Risk Management, etc.). In der dritten Phase liegt der Fokus auf der nachhaltigen Verbesserung der Prozesse. Basierend auf den zuvor gewonnenen Erkenntnissen werden KI-basierte Lösungen implementiert und in die betrieblichen Abläufe integriert, um eine langfristige und nachhaltige Prozessoptimierung zu erreichen.

Publikationen

• Logistik- & Supply Chain Architekturen
  Leitfaden für die Gestaltung von kundenwertschaffenden Servicenetzwerken
• Logistik-Check
  Leitfaden zur Identifikation und Erschließung von Logistikpotenzialen
• Supply Chain Management
  Leitfaden für ein unternehmensübergreifendes Wertschöpfungsmanagement