Bei The Toro Company, einem in Minnesota ansässigen Hersteller von Rasenmähern, arbeitet Supply-Chain-Direktor Kevin Carpenter mit Lagerbeständen auf dem Niveau von 2019 – weit entfernt von den Überbeständen nach der Pandemie. Möglich wird dies durch den Einsatz generativer KI-Tools, die riesige Datenmengen – von Stahlpreisen bis hin zu Präsidentenankündigungen – auswerten und Empfehlungen geben, wann und bei welchem Lieferanten Komponenten gekauft werden sollten.
Laut Gartner könnten die weltweiten Ausgaben für generative-KI-gestützte Supply-Chain-Software bis 2029 auf 55 Mrd. USD steigen – von aktuell 2,7 Mrd. USD –, getrieben durch wirtschaftliche und geopolitische Unsicherheiten. Unter den führenden Anbietern finden sich SAP, Oracle, Coupa, Microsoft und Blue Yonder (eine Panasonic-Tochter).
Beratungsfirmen wie McKinsey oder GEP stellen fest, dass die Zollvolatilität die Nachfrage nach diesen Technologien anheizt. Die fortschrittlichsten Systeme, sogenannte „KI-Agenten“, analysieren kontinuierlich Zoll- und Handelsszenarien, prognostizieren Vertragsverlängerungen und schlagen konkrete Handlungspläne vor – auch wenn Experten vor übertriebenem Optimismus warnen: KI sei kein Allheilmittel.
Für Unternehmen wie Konecranes, einen finnischen Hersteller von Hafenkränen, optimiert KI bereits komplexe Aufgaben wie die logistische Planung, indem sie Wetterprognosen mit Transportrestriktionen verknüpft.
Durch die Verringerung der Lagerbestände senken Firmen ihre Finanzierungs- und Lagerkosten und reduzieren zugleich das Risiko von Obsoleszenz. McKinsey zufolge setzten 2024 nur noch 34 % der Supply-Chain-Verantwortlichen auf hohe Lagerbestände zur Absicherung gegen Störungen – 2022 waren es noch 60 %.
Zwar erhöht KI die Reaktionsfähigkeit erheblich, doch strategische Entscheidungen treffen bislang weiterhin Menschen. Kevin Carpenter nimmt es mit Humor: „Ich hoffe, sie ersetzt mich nicht, bevor meine Kinder ihr Studium abgeschlossen haben.“
