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Lassen Sie mich mit einem Geständnis beginnen: Während eines Großteils meiner beruflichen Laufbahn habe ich an das Versprechen einer vollständigen Automatisierung der Lieferkette geglaubt. Und warum auch nicht? Die Vorstellung einer nahtlos orchestrierten Logistik, Bedarfsermittlung und Bestandsverwaltung, die alle von intelligenten Systemen gesteuert werden, ist unglaublich verlockend. Aber nach jahrzehntelanger Praxis bin ich zu dem Schluss gekommen, dass der Traum von vollständig autonomen Lieferketten, offen gesagt, ein Mythos ist.

Das soll nicht heißen, dass die Automatisierung nicht wichtig ist - das ist sie nämlich durchaus. Aber die Vorstellung, dass Maschinen eines Tages unsere Lieferketten ohne menschliche Aufsicht führen werden? Das ist nicht nur unrealistisch, sondern auch eine riskante Vereinfachung.

Die Zukunft ist nicht völlig autonom. Sie ist teilautonom und kollaborativ.

Warum die vollständige Autonomie nicht ausreicht

Völlig autonome Lieferketten werden oft als "No-Touch"-Planung beschrieben, d. h. sie werden ausschließlich von Maschinen verwaltet, wobei Algorithmen ohne menschliche Beteiligung Entscheidungen treffen. Das mag zwar in der Theorie effizient klingen, aber in der realen Welt ist es nicht haltbar. Unser Umfeld ist zu komplex, zu dynamisch und zu sehr vom geschäftlichen Kontext abhängig, als dass Maschinen es allein bewältigen könnten.

Während meiner Zeit als Leiterin der globalen Lieferkette bei Coca-Cola habe ich die Fallstricke gesehen, die entstehen, wenn man sich ausschließlich auf Systeme verlässt. Wenn es zu Störungen kam - sei es ein Lieferantenstillstand, eine Hafenschließung oder eine plötzliche Änderung der Verbrauchernachfrage - lag der Algorithmus nicht immer richtig. Hier ist das menschliche Urteilsvermögen immer noch am wichtigsten.

Eintritt in das Zeitalter der Superplaner

Wir ersetzen die menschlichen Planer nicht - wir verbessern sie. Das realistischere und effektivere Modell ist eine halbautonome, "leichte" Planung - ein kollaborativer Ansatz, bei dem intelligente Agenten die schwere Arbeit übernehmen und menschliche Planer für die strategische Überwachung und Entscheidungsfindung einspringen.  

Stellen Sie sich Agenten als stets aktive Mitarbeiter vor: schnell, unermüdlich und in der Lage, mehr Daten zu verarbeiten als jedes Analystenteam. Sie verwalten Routineprognosen, simulieren Szenarien, passen sich an Veränderungen an und geben optimierte Empfehlungen ab - während Menschen den Kontext liefern, die richtigen Fragen stellen und die letzte Entscheidung treffen.

Dieser Wandel hilft Unternehmen auch dabei, den globalen Mangel an Talenten in der Lieferkette zu beheben. Da es immer weniger erfahrene Planer gibt, springen digitale Agenten ein, um die Arbeitslast aufzufangen, die Produktivität zu steigern und die Kontinuität zu gewährleisten - so können schlankere Teams mit weniger Aufwand mehr erreichen.

Wie sieht die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent aus?

Die besten Planungsmodelle sind so konzipiert, dass sie die menschliche Intelligenz ergänzen, nicht ersetzen. Agentische KI automatisiert nicht nur Aufgaben, sondern arbeitet mit ihnen zusammen. Sie verarbeitet Echtzeit-Eingaben, führt adaptive Simulationen durch und stimmt sich selbst kontinuierlich ab. Dennoch ist sie auf die Einsicht, den Kontext und das Urteilsvermögen menschlicher Planer angewiesen.

Das ist die Zukunft: keine Blackbox-Automatisierung, sondern transparente, erklärbare und gemeinschaftliche Entscheidungsfindung. Ein "Light-Touch"-Modell, bei dem der Mensch im Spiel bleibt und durch Tools gestärkt wird, die ihn fähiger machen - und nicht obsolet.

ketteQ: Überbrückung der Talentlücke mit agentenbasierter KI

Ein Unternehmen, mit dem ich kürzlich zusammengearbeitet habe und das diesen Wandel anführt, ist ketteQ. Ihr PolymatiQ™ Solver ist anders als jede andere KI für die Lieferkette, die ich kenne. Er verhält sich wie ein echtes Teammitglied - er führt kontinuierliche Simulationen durch, passt sich in Echtzeit an und präsentiert mehrere optimierte Optionen auf der Grundlage der sich ständig ändernden Geschäftsbedingungen.

Die besondere Stärke von PolymatiQ liegt darin, dass es Unternehmen hilft, mit weniger mehr zu erreichen. In einem Umfeld, in dem es schwierig ist, erfahrene Planer einzustellen, und in dem die Burnout-Quote hoch ist, ermöglicht PolymatiQ bestehenden Teams, exponentiell produktiver zu sein - es übernimmt die schwere Arbeit der Szenariomodellierung, Vorhersage und Abstimmung, so dass sich Planer auf Strategie, Zusammenarbeit und Innovation konzentrieren können. ermöglicht bestehenden Teams, exponentiell produktiver zu sein - es übernimmt die schwere Arbeit der Szenariomodellierung, Vorhersage und Abstimmung, so dass sich Planer auf Strategie, Zusammenarbeit und Innovation konzentrieren können.

Es geht nicht darum, Talente zu ersetzen, sondern darum, die Kapazitäten zu erweitern.

Reale Ergebnisse der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent

Ich habe mit Unternehmen gesprochen, die PolymatiQ und andere Agententools einsetzen. Das Feedback ist bemerkenswert einheitlich:

  • Die Planer fühlen sich gestärkt und nicht ersetzt. Sie konzentrieren sich auf den Wert, nicht nur auf das Volumen.
  • Entscheidungen werden schneller getroffen. Nicht nur Tage, sondern manchmal sogar Stunden.
  • Die Vorhersagegenauigkeit und das Serviceniveau verbessern sich, selbst wenn es zu Unterbrechungen kommt.
  • Die Zusammenarbeit wird gestärkt, weil die Erkenntnisse gemeinsam genutzt werden und erklärbar und umsetzbar sind.

Dies ist die Zukunft der Planung in Bewegung - keine "No-Touch"-Automatisierung, sondern "Light-Touch"-Zusammenarbeit zwischen Menschen und intelligenten Agenten.

Blick in die Zukunft

Ist die vollständige Autonomie der Lieferkette also ein Mythos? Aus meiner Sicht, ja. Aber das ist keine Einschränkung - es ist ein besserer Weg nach vorn. Menschen abzuschaffen ist nicht das Ziel. Es geht darum, sie zu fördern.

Mit agentenbasierter KI und digitalen Co-Piloten wie PolymatiQ bauen wir nicht nur bessere Planungssysteme, sondern auch bessere Planer. Planer mit Superkräften.

Wenn Ihr Unternehmen immer noch die "berührungslose" Automatisierung anstrebt, ist es vielleicht an der Zeit, Ihre Vision zu ändern. Die Zukunft ist nicht völlig autonom - sie ist teilautonom und kollaborativ. Und sie ist bereits da.

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Über den Autor

Chris Gaffney
Chris Gaffney
ketteQ EAB-Mitglied

Chris Gaffney ist ein Edenfield Executive-in-Residence und Professor für Praxis an der H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering. Er ist außerdem Geschäftsführer des Supply Chain and Logistics Institute (SCL) und akademischer Programmdirektor für Georgia Tech Professional Education (GTPE).

Chris Gaffney war zuletzt VP of Global Strategic Supply Chain bei The Coca-Cola Company. Während seiner 25-jährigen Tätigkeit bei Coca-Cola hatte Chris Gaffney mehrere Führungspositionen inne, darunter President of Coca-Cola Supply, SVP Product Supply System Strategy, VP of System Transformation und VP of Logistics for North America. Chris war auch Präsident der National Product Supply Group, einem Gremium, das für 95 % des in Nordamerika produzierten Volumens verantwortlich ist. Nach seinem Ausscheiden bei Coca-Cola im Jahr 2020 übernahm er die Rolle des Principal bei ECG und Partner bei EDGE Supply Chain, wo er Beratung und Consulting im Bereich Supply Chain anbietet. Gaffney verfügt über umfangreiche Erfahrungen in den Bereichen Konsumgüter-Supply Chain, Supply Chain Strategy & Transformation, Footprint Design & Network Optimization, Supply Chain Operating Model and Capability Building sowie Logistics and Supply Chain Planning.