Mehr Transparenz und Effizienz: Wie KI- Orchestrierung Lieferketten verändert

Auf der London Tech Week beschrieben Führungskräfte von FedEx, Estée Lauder und Holland & Barrett, warum Datenqualität, Vertrauen und agentische KI zur Grundlage von Lieferketten werden.

Eine Expertenrunde auf der London Tech Week berichtete, wie Unternehmen den Schritt von Tools zur Lieferketten-Transparenz hin zu autonomer, orchestrierter Entscheidungsfindung vollziehen.

Über Jahre stand bei der Transformation von Lieferketten vor allem Transparenz im Mittelpunkt. Unternehmen investierten erheblich in Analyseplattformen und Dashboard-basierte Reporting-Tools, um besser zu verstehen, was in ihren Abläufen geschieht.

Nach Einschätzung einer Podiumsrunde aus Branchenführungskräften auf der London Tech Week wird diese auf Transparenz ausgerichtete Phase zunehmend von autonomer Entscheidungsfindung abgelöst – unterstützt durch KI, belastbare Datenfundamente und Orchestrierungsplattformen.

Zuerst die Datenbasis

Trotz der Aufmerksamkeit für KI begann die Podiumsdiskussion mit dem nüchternen Thema Daten. Tony Kreager, EVP und Dataworks Chief Engineering and Commercial Officer beim multinationalen Versandunternehmen FedEx, erklärte, dass das Unternehmen rund sechs Jahre damit verbracht habe, seine Datenbasis vorzubereiten, bevor es ambitionierte KI-Initiativen startete. „Wir sind ein Unternehmen, das viele Übernahmen getätigt hat, und daher waren die Daten ein absolutes Chaos.“

FedEx investierte erheblich in den Aufbau einer unternehmensweiten Datenbasis, die fortschrittliche Analysen und KI-gestützte Abläufe unterstützen kann. Kreager beschrieb damit eine Entwicklung, die viele Organisationen derzeit durchlaufen. Er sagte: „Wir haben Daten nur als etwas für Analysen betrachtet. Wir haben sie nie als tatsächlichen Vermögenswert angesehen, wie unsere Flugzeuge, unsere LKWs oder unsere Mitarbeiter.“

Diese Investition ermöglichte laut Kreager letztlich eine erhebliche geschäftliche Transformation im Wert von rund 5 Millionen Dollar. Dass KI sowohl die Stärken als auch die Schwächen von Unternehmensdaten verstärkt, stieß bei vielen Zuhörern auf Resonanz.

Von der Erkenntnis über die Intelligenz bis zur Handlung

Ein wiederkehrendes Thema der Diskussion war, dass Sichtbarkeit allein nicht mehr ausreicht – insbesondere dann, wenn Lieferketten aus Hunderten oder Tausenden miteinander verknüpfter Beziehungen bestehen.

„Jeder benutzt das Wort ‚Orchestrierung‘, aber eine Lieferkette ist einfach eine Gruppe von Aktivitäten, die alle eine Reihe von Beziehungen zueinander haben“, erklärt Kreager. “Wir haben den E-Commerce dekonstruiert und auf der detailliertesten Ebene 138 einzelne Aktivitäten sowie 1.600 Beziehungen zwischen diesen 138 Aktivitäten gefunden.”

„Ich glaube, was auf uns zukommt, ist die Erkenntnis, dass man nicht viel Wert schafft, wenn man versucht, nur einen Teil eines Systems zu optimieren”, so Kreager weiter. “Lieferketten sind Systeme, und deshalb muss man herausfinden, wie man Orchestrierung tatsächlich einsetzt, um alle Aktivitäten zu durchlaufen und die Beziehungen sowie die Auswirkungen zu verstehen. Ich würde sagen, der Weg von der Transparenz zum Handeln und dann von einzelnen Handlungen zu orchestrierten Systemen ist das, was wirklich spannend ist.“

Agentische KI wird zur operativen Ebene

Viele KI-Debatten konzentrieren sich auf Chatbots und LLMs. Die Podiumsteilnehmer zeichneten jedoch ein breiteres Bild: KI-Agenten sollen in Lieferketten nicht nur Empfehlungen erzeugen, sondern zunehmend operative Entscheidungen in großem Maßstab umsetzen.

Dieser Wandel ist besonders relevant in Lieferkettenumgebungen, in denen täglich Tausende Entscheidungen getroffen werden müssen. Damit verändert sich auch die Rolle menschlicher Mitarbeiter. Vineta Bajaj ist Group CFO des Einzelhändlers Holland & Barrett. Er reüssiert: “Ich habe das in meinen früheren Jobs oft erlebt, wo Leute sagen: ‚Oh ja, diese Woche verkaufen wir 100 Paletten Wassermelonen‘, und am Ende werfen wir 99 davon weg.”

Heute gäbe es ganz andere Möglichkeiten, fährt Bajaj fort: „Was [bei Holland & Barrett] seit etwa einem Jahr passiert, ist, dass maschinelles Lernen oder eine Art agentische Ebene automatisch Regeln festlegen und Entscheidungen treffen darf. Das menschliche Gehirn wird für den Mehrwert und die Ausnahmen eingesetzt. Aus finanzieller Sicht bedeutet das, dass die Ressourcen den richtigen Dingen zugewiesen werden. Wir haben keine zusätzlichen Verluste, weil Produkte aufgrund von Fehlentscheidungen weggeworfen werden.”

Der CFO ist überzeugt: „Die Nachfrageprognose ist eine umfassende, integrierte Planung. Alle im Unternehmen stimmen den Regeln zu, und die Ausnahmen werden besprochen. Das bedeutet, dass ich mehr Zeit für meine Mitarbeiter habe, um mehr Wert zu schaffen.“

Vertrauen ist die eigentliche Herausforderung

Die Rolle des Menschen in zunehmend KI-gestützten Unternehmen bleibt anspruchsvoll. Vertrauen ist sowohl innerhalb von Organisationen als auch in der öffentlichen Wahrnehmung fragil.

Jamal Chamariq, Senior VP Global Supply Chain bei Estee Lauder, sagte: „Einer der Erfolgsfaktoren bei der unternehmensweiten KI-Implementierung ist das Change Management: von oben vorangehen und sicherstellen, dass das Management an dich glaubt. Es ist nicht der Algorithmus. Es geht um das Vertrauen, um die Daten und um die Arbeitsweisen.“

In multinationalen Organisationen ist diese Herausforderung besonders ausgeprägt, weil Regionen, Geschäftsbereiche und Funktionen oft eigene Arbeitsweisen entwickelt haben. Chamariq argumentierte jedoch, dass agentische Systeme unter den richtigen Bedingungen – und bei hoher Qualität der Datenverwaltung – Vertrauen gewinnen können.

Kreager ergänzte, dass es helfen könne, KI-Technologien zu entmystifizieren. „Wir haben gerade die Implementierung abgeschlossen, mit der wir 30.000 Mitarbeitern an vorderster Front KI-gestützte Funktionen für ihre Kernaufgaben zur Verfügung stellen.“

Kreager weiter: „Wir haben uns dazu verpflichtet, dass in den nächsten Jahren über 75 % unserer Arbeitsabläufe vollständig identifiziert werden. Wir sehen KI sehr stark als Hilfsmittel für unsere Mitarbeiter, nicht als Ersatz, und damit als den Wert, den wir für unsere Kunden schaffen werden.“

Die Lieferkette als strategischer Wertschöpfer

Dieser Wert wurde während der Diskussion immer wieder hervorgehoben. Die Perspektive war differenzierter als der häufige Ausgangspunkt solcher Transformationen: „Das ist ein kostspieliger Prozess, also automatisieren wir ihn.“ Stattdessen ermutigte das Podium das Publikum, die Lieferkette als strategischen Wertbeitrag zu betrachten – und nicht nur als Kostenfaktor.

Tony Kreager ist ambitioniert: „Mein Ziel vor meinem Ruhestand ist es, dass die Lieferkette nicht mehr als Wareneinsatz bezeichnet wird, sondern als Wertschöpfer.“

Diese Sichtweise spiegelte die breitere Einschätzung der Podiumsteilnehmer wider: die Leistung der Lieferkette beeinflusst Kundenerlebnis, Umsatzwachstum und Markentreue direkt. Kunden trennen das Einkaufserlebnis nicht vom Liefererlebnis.

Ein reibungsloser Bezahlvorgang hat wenig Wirkung, wenn die Abwicklung scheitert, betont Kreager: „Man kann das Kundenerlebnis nicht von dem trennen, was nach dem Bezahlvorgang passiert. Je mehr du dein Unternehmen dazu bringst, die Lieferkette als Wertschöpfung und nicht als Wareneinsatz zu sehen, desto größer ist die Chance, dass du Dinge umsetzt, die eine echte Transformation bewirken, anstatt nur schrittweise Verbesserungen.“

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Dieser Artikel erschien ursprünglich auf unserer Schwester-Website Computing.