Video-Interview: Transformieren Sie Ihr S&OP mit Machine Learning

Zunächst einmal gibt es meiner Meinung nach keinen traditionellen S&OP-Prozess.

Der erste Schritt bei allem ist die Datenerfassung. Und für mich spielt das maschinelle Lernen bei der Unterstützung der Datenaufbereitung, der Datenerfassung und der datengesteuerten Analyse eine zentrale Rolle.

Letztlich können KI und maschinelles Lernen die Datenseite des S&OP wirklich revolutionieren. Und KI kann auch zur Automatisierung der Prozesse beitragen.

Bei S&OP geht es im Wesentlichen darum, Lücken zu schließen, und das ist ein sehr menschlicher Prozess.

Ich glaube aber nicht, dass KI den Menschen ersetzen wird. Sie sollte Prozesse unterstützen und Erkenntnisse liefern, wie Mitarbeiter Schwachstellen im Unternehmen beseitigen können.

Wie können Unternehmen maschinelles Lernen und KI für mehr Nachhaltigkeit einsetzen?

Mit KI und maschinellem Lernen (ML) können Entscheidungen faktenbasiert getroffen werden.

Mithilfe von maschinellem Lernen lassen sich genauere Prognosen für die künftige Absatzplanung erstellen. Noch wichtiger ist jedoch, dass der Einsatz der Technologie Unternehmen bei der Aufdeckung von Problemen unterstützt, aufzeigt warum die Realität von Plänen abweicht, und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Unternehmensleistung liefert.

Und wenn Sie ML- Technologien zur Optimierung einsetzen, hat dies auch eine positive Auswirkung auf die Nachhaltigkeit. Indem Sie beispielsweise die Planung optimieren, Aufträge konsolidieren und so die Anzahl der Sendungen verringern, können noch so kleine Verbesserungen eine erhebliche positive Einfluss auf Ihren CO² Fußabdruck haben.

Ich persönlich hoffe, dass der Mensch auch künftig der Mittelpunkt in Unternehmen bleibt. Das Ziel von S&OP besteht immer darin, Mitarbeiter dabei zu unterstützen, Silos aufzubrechen und nahtlos zusammenzuarbeiten. Indem es Teams zusammenbringt und eine bessere Kommunikation auf der Grundlage von Daten ermöglicht, kann das maschinelle Lernen zu nachhaltigen Geschäftsergebnissen beitragen.

Wie kann maschinelles Lernen das Unternehmenswachstum beschleunigen?

Je höher die Datenqualität, umso besser können Sie Ihren Absatz und Ihre Lieferkette aufeinander abstimmen und desto profitabler und gewinnbringender kann Ihr Unternehmen agieren.

Ein Aspekt hierbei sind die Kosten, ein anderer ist der Umsatz.

Das Ziel eines jeden Unternehmens ist die Gewinnmaximierung und dabei ist die Senkung der Kosten in der Lieferkette entscheidend. S&OP zeigt Bereiche mit Verbesserungspotenzial auf. Indem Sie die betriebliche Effizienz in der gesamten Lieferkette steigern, können Sie die Nachhaltigkeit verbessern, Ihre Kapitalbindung optimieren und die Betriebskosten senken.

Wie beurteilen Sie die Rolle des maschinellen Lernens bei der Verbesserung der Prognosegenauigkeit?

Es gibt so viele Daten, und die Verarbeitung dieser Daten ist äußerst komplex. Um die Absatzprognose und Supply Chain Planung zu optimieren, müssen Sie Muster finden und anwenden. Das ist schlicht zu umfangreich für Menschen, aber nicht für Maschinen. Sie können Datenquellen problemlos integrieren und Trends erkennen, die andernfalls nur schwer zu sehen wären, geschweige denn, dass man darauf reagieren könnte.

Die Vorteile liegen auf der Hand, denn maschinelles Lernen kann die Absatzprognosen verbessern. Es kann Ihnen dabei helfen, Ihre Werbeaktionen zu planen, Produkte einzuführen und die grundlegenden Voraussetzungen zu schaffen, die Sie für die Umsetzung der wichtigsten Prozesse benötigen.

Machine Learning kann auch Defizite ganz deutlich aufdecken. Es kann die von den Vertriebs- und Supply-Chain-Teams gelieferten Daten untersuchen und feststellen, wo es wesentliche Diskrepanzen gibt. Ein Vergleich kann zu einem klareren Bild führen und sicherstellen, dass die Entscheidungen faktenbasiert und datengestützt sind.

Aus der Perspektive eines Geschäftsführers, kann maschinelles Lernen, die Resilienz der Lieferkette verbessern. Schauen Sie sich die Störungen an, die wir in den letzten Jahren durchlebt haben. Sie können diese frühzeitig erkennen und das Unternehmen darauf vorzubereiten und früher als andere zu reagieren.

Letzte Frage: Wie können Unternehmen angesichts der rasch wachsenden Ausbreitung von KI-gestützten Technologien sicherstellen, dass ihre Entscheidungen in der Lieferkette ethisch vertretbar sind?

In ethischer Hinsicht ist das maschinelle Lernen ein noch junges Konzept, sodass sich die Herausforderungen noch herausbilden werden. Wem gehören z. B. die Daten, und was sollte man mit den Ergebnissen tun? Was ist, wenn die Ergebnisse verzerrt sind?

Es ist fast noch ein bisschen zu früh, um die potenziellen Fallstricke zu erkennen, geschweige denn, sie zu überwinden. Aber Sie sollten sich proaktiv mit möglichen Risiken auseinandersetzen.

Die Rolle des Menschen in der Lieferkette ist nach wie vor unverzichtbar. Und ich gehe davon aus, dass sich das auch nicht ändern wird. Bei Slimstock sind unsere Kunden der wichtigste Treiber für unsere Produkt-Roadmap. Und die Entwicklung von KI-gestützten Lösungen, die den Menschen helfen, intelligentere und schnellere Entscheidungen zu treffen, steht im Mittelpunkt unserer Produktentwicklung.

Ich liebe es, mit Kunden in Kontakt zu stehen, daher freue ich mich sehr, Teil dieser fantastischen S&OP-Community-Veranstaltung zu sein.