Gastbeitrag
Fertigungsindustrie: Effizienz in der gesamten Supply Chain
01.12.2017 - Machine Learning und Artifical-Intelligence-Technologien (AI) macht vielen Menschen Angst. Tjeerd Brenninkmeijer, Executive Vice President EMEA bei BloomReach, zeigt, wieso diese Angst unbegründet ist und welche neuen Möglichkeiten in der Praxis verwendet bzw. in digitale sowie operative Prozesse integriert werden.
Daten und Analysen sind schon immer Teil von Produktionsketten gewesen - mithilfe von Machine Learning gelingt es Unternehmen, diese Informationen schneller und effizienter zu verarbeiten. So können sie ihre Produktion problemlos multiplizieren und ihre Supply Chain rationalisieren.
BestandsoptimierungMachine Learning gewährt tiefe Einblicke in große Datenmengen - Daten, die Unternehmen entlang der Supply Chain sammeln. Bestände, Ressourcen, Fertigungskapazitäten, Transportmittel und sogar die Wetterlage sind Informationen, die Fertigungsunternehmen nutzen können, um ihre Fertigungskette effizient einzurichten und zu automatisieren. Hat ein Kunde zu wenig Produkte auf Lager, kann das System dank automatischer Meldung eine optimale Supply Chain errechnen, was eine durchgängige Auslieferung garantiert.
Personalisierte Leistungsdaten (und Vorhersagen)Eine ausführliche Datenanalyse erlaubt es, Kunden und Mitarbeiter über ihre Supply Chain zu informieren. Automatisch erstellte Leistungsberichte geben ihnen die nötige Kontrolle darüber. Die Berichte gewähren Echtzeit-Einblicke in die Supply Chain und beinhalten Vorschläge für mögliche Kosten- und Zeiteinsparungen.
Produktinnovation und -optimierungDurch die Analyse von Daten erhalten Unternehmen einen Einblick in die Produktvariationen und -eigenschaften, die Kunden bevorzugen. Zudem erfahren sie, welche Variationen Kunden gut annehmen. So ist es möglich, Produktionsprozesse zu rationalisieren und sie zu niedrigeren Kosten effizienter zu gestalten.
Die Welt wird bequemerNur diejenigen Unternehmen, die ihre Kunden kennen und sich am besten auf sie einstellen, können am Markt konkurrenzfähig bleiben. Machine Learning ermöglicht es, die Kundenbedürfnisse in nie vorher dagewesenem Umfang zu erkennen und zu erfüllen. Immer schleichender treten Machine Learning und KI in unser Leben - zwar (noch) nicht in Form von Robotern. Sie können sich auf eine intelligente Art und Weise auf unsere früheren Entscheidungen einstellen und unser Leben somit ein Stück vereinfachen. Aus diesem Grund sollten Unternehmen nicht nur darüber nachdenken, wie sie KI oder Machine Learning effektiv für sich nutzen können. Vielmehr geht es darum, durch diese Technologie eine sinnstiftende Interaktion zwischen Mensch und Maschine herzustellen, womit Unternehmen auch die Akzeptanz bei den Kunden stärken können. Möchte eine Marke ihre Kunden inspirieren, sollte sie sich in erster Linie auf deren tägliche Bedürfnisse einstellen - hilfreich ist es, den Verbrauchern einen Mehrwert zu bieten. Gleichzeitig müssen sich Kunden darauf verlassen können, dass Unternehmen mit ihren Daten sensibel umgehen. Darum sollten Kunden nach wie vor die alleinige Entscheidungsmacht darüber haben, was mit ihren Interaktionen und Daten geschieht.
Der Autor Tjeerd Brenninkmeijer ist Executive Vice President EMEA bei BloomReach, einem Anbieter im Bereich personalisierter Digital Experience.
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