Copilot im Microsoft Supply Chain Center
Zurück zu HSO.com
Seite 2/6
Kapitel 1
Copilot im Lieferkettenmanagement
Obwohl statistische KI-Modelle schon lange in Bereichen wie Bestandsmanagement und Produktionsplanung eingesetzt werden, haben sie bisher nicht zu wesentlichen Veränderungen in der Arbeitsweise der Fertigungsbranche geführt. Sie beschränkten sich auf die Verbesserung von Algorithmen und die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben. Die neue Generation der KI verspricht jedoch endlich einen grundlegenden Wandel.
Als Teil von Dynamics 365 Supply Chain Management kann Copilot hochkomplexe und arbeitsintensive Prozesse optimieren. Anwender können …
- Daten und KI kombinieren und so Risiken in der Lieferkette erkennen und mindern,
- die Genauigkeit der Bedarfsprognose verbessern,
- autonome und selbstregulierte Lieferketten unterstützen
- und Prozesse intelligent automatisieren.
Hinzu kommen Funktionen zur Optimierung der Bestandsverwaltung und zur Verkürzung der Lagerzykluszeiten. In der praktischen Anwendung resultiert dies in innovativen Anwendungsfällen, die das Lieferkettenmanagement fundamental verändern.
Anwendungsfall 1: Automatisierte Lieferkettenanalyse
Die Ausgangslage
Die Verwaltung autonomer, selbstregulierter Lieferketten gehört zu einer der größten Herausforderungen in der Fertigungsbranche – aufgrund zahlreicher Datenquellen, vielfältiger funktionsübergreifender Einheiten und verschachtelter Prozesse. Unternehmen stehen oft vor dem Problem, diese unterschiedlichen Daten und Abläufe zu harmonisieren und treffen im Zweifel intuitive Entscheidungen.
Veränderung durch Copilot
Die Komplexität von Lieferketten resultiert aus einer Verflechtung zahlreicher Aktivitäten, Akteuren und globaler Einflussfaktoren, die von der Rohstoffbeschaffung über die Produktion bis zur Auslieferung reichen. Die neue Generation von KI kann dabei helfen, diese Komplexität zu meistern, indem sie mehrstufige Netzwerkmodelle aus verschiedenen, unverbundenen Systemen entlang der Wertschöpfungskette abbildet.
Mit Technologien wie dem Verstärkungslernen entwickeln sich diese Netzwerke zu adaptiven, selbstregulierten Systemen, die auf Ziele wie gesteigerte Resilienz, Profitabilität und Kundenservice hinarbeiten. Sie berücksichtigen dabei historische Trends sowie interne und externe Ereignisse und analysieren mehrere Szenarien, um mit Techniken wie Simulation und maschinellem Lernen den optimalen Handlungsverlauf zu ermitteln.
Geschäftlicher Mehrwert
Die Implementierung von KI-gestützten Assistenten wie Microsoft Copilot erlaubt die Identifikation von Mustern und Anomalien in der Lieferkette, beispielsweise Lieferverzögerungen oder Qualitätsabweichungen. Dies ermöglicht die Entwicklung von Prognosemodellen, die frühzeitig Risiken erkennen lassen und somit präventive Maßnahmen wie die Anpassung von Bestellmengen oder das Einleiten von Qualitätskontrollen unterstützen.
Die Vorteile im Überblick:
- Steigerung der Produktionseffizienz durch Verringerung von Ausfallzeiten
- Reduzierung der Lagerhaltungskosten durch verbesserte Bestellprozesse
- Erhöhung der Kundenzufriedenheit durch zuverlässige Lieferungen
- Kontinuierliche Optimierung von Vorhersagen und Prozessen mittels maschinellen Lernens
- Erhöhung der Unternehmensresilienz durch proaktives Risikomanagement
- Verbesserung der Wettbewerbsposition durch schnelle Reaktionsfähigkeit auf Marktänderungen
Ein Praxisbeispiel
Die Firma„FutureTech“ hat sich auf die Fertigung von High-Tech-Komponenten spezialisiert. Die Lieferkette ist komplex, global und dynamisch. Eines Morgens entdeckt der Supply-Chain-Manager von FutureTech durch Copilot für Dynamics 365 Supply Chain Management eine potenzielle Verzögerung bei einem Schlüssellieferanten in Asien, verursacht durch unerwartete politische Unruhen. Anstatt in Hektik zu geraten, nutzt der Manager Copilot, um schnell alternative Lieferanten zu analysieren und deren Auswirkungen auf die Kosten und Lieferzeiten zu bewerten.
Innerhalb von kurzer Zeit hat Copilot mehrere Szenarien simuliert und empfiehlt, um Unterbrechungen zu vermeiden, eine Bestellung mit einer kürzeren Lieferzeit bei einem verlässlichen Partner in Europa. Für die bereits getätigten Bestellungen beim Lieferanten in Asien wird der Liefertermin geändert. Dank Copilot kann FutureTech potenzielle Produktionsausfälle verhindern und reibungslos weiterarbeiten, ohne die Kundenzufriedenheit zu beeinträchtigen.
Anwendungsfall 2: Optimierung des Bestandsmanagements
Die Ausgangslage
Im Bestandsmanagement sehen sich Fertigungsunternehmen mit der Herausforderung konfrontiert, Lagerbestände genau zu kalibrieren, um einerseits Lieferengpässe zu vermeiden und andererseits Kapitalbindung in Überbeständen zu minimieren. Traditionelle Methoden greifen oft auf historische Verkaufszahlen zurück, was in dynamischen Marktumgebungen zu ineffizienter Lagerhaltung führen kann.
Veränderung durch Copilot
Durch den Einsatz von KI-Technologien wie Microsoft Dynamics 365 Copilot wird es möglich, Bestände intelligent zu verwalten. Copilot nutzt dazu Echtzeitdaten und fortschrittliche Analysemethoden, um den tatsächlichen Bedarf zu prognostizieren. Er berücksichtigt dabei saisonale Schwankungen, Markttrends und Verbraucherpräferenzen und gleicht diese mit Produktionszyklen und Lieferzeiten ab. Anpassungen im Bestandsniveau können automatisiert und in Echtzeit vorgenommen werden, um eine optimale Lagerauslastung zu gewährleisten.
Geschäftlicher Mehrwert
Durch die Integration von Microsoft Dynamics 365 Copilot in das Bestandsmanagement können Unternehmen eine Reihe von Vorteilen realisieren:
- Reduzierung von Überbeständen und Kapitalbindung aufgrund von präziseren Bedarfsprognosen
- Vermeidung von Stock-Outs durch die Echtzeitanalyse von drohenden Engpässen
- Anpassungsfähigkeit an Marktveränderungen aufgrund von Vorhersagen und Analysen
- Optimierung der Lagerumschlagshäufigkeit durch eine effizientere Bestandsführung
- Nachhaltige Betriebsführung durch die Optimierung des Bestandsmanagements
Ein Praxisbeispiel
Bleiben wir bei unserem Beispielunternehmen FutureTech. Hier wird Microsoft Dynamics 365 Copilot eingesetzt, um mit Echtzeitdaten und Advanced Analytics präzise Bedarfsprognosen zu erstellen.
Kurz vor einem Feiertag erkannte Copilot einen unerwarteten Nachfrageanstieg nach einem bestimmten Elektronikteil. Die Produktionsplaner reagierten sofort, passten Bestellungen an und erhöhten die Produktionsrate. Dank Copilot konnte Future Tech Engpässe vermeiden, die Lagerumschlagshäufigkeit optimieren und Kundenzufriedenheit durch pünktliche Lieferungen sicherstellen.