Die Herausforderungen im Bereich des Lieferkettenmanagements nehmen in der heutigen Zeit stetig zu. Störungen, die durch unvorhergesehene Ereignisse wie Naturkatastrophen, pandemiebedingte Einschränkungen oder geopolitische Spannungen verursacht werden, können für Unternehmen verheerende Folgen haben. Diese Störungen führen nicht nur zu Produktionsverzögerungen und erhöhten Kosten, sondern auch zu einem Wettlauf um alternative Lieferanten. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben zwei Forscher der Constructor University, Dr. Omid Fatahi Valilai und Doktorand Omkar Vishwas Patil, ein innovatives Framework entwickelt, das auf logikbasierter künstlicher Intelligenz (KI) beruht.
Die Ergebnisse ihrer Forschung wurden in der Fachzeitschrift „Engineering Applications of Artificial Intelligence“ veröffentlicht und zeigen, wie KI-gestützte Systeme Unternehmen dabei unterstützen können, resiliente Entscheidungen bei der Auswahl von Lieferanten zu treffen. Das neuartige Framework nutzt Answer Set Programming (ASP), eine Form der deklarativen KI, um komplexe Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Es analysiert verschiedene Faktoren wie Beschaffungsregeln, die Kapazitäten der Lieferanten, Störungsbedingungen sowie soziale und ökologische Anforderungen und übersetzt diese in klare, nachvollziehbare Anweisungen.
Dr. Fatahi Valilai und Patil haben das Ziel verfolgt, ein umfassendes System zu schaffen, das nicht nur einfache Empfehlungen für Lieferanten abgibt, sondern den gesamten Prozess von der Entscheidung bis zur Ausführung abdeckt. Durch die Kombination von ASP mit Robotic Process Automation (RPA) und Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen entsteht ein geschlossenes System, das Unternehmen in die Lage versetzt, fundierte Entscheidungen zu treffen, repetitive Aufgaben zu automatisieren und Beschaffungstransaktionen effizient durchzuführen.
Ein zentraler Vorteil des entwickelten Systems ist die Transparenz. Anstatt lediglich einen Lieferanten vorzuschlagen, kann das System die Argumentation hinter seinen Empfehlungen offenlegen. So wird deutlich, warum ein bestimmter Lieferant als nicht verfügbar angesehen wird, wie die Nachfrage bewertet wird und welche Schritte unternommen werden, um alternative Lieferanten zu aktivieren. Diese Transparenz ist entscheidend, da sie es menschlichen Entscheidungsträgern ermöglicht, die Vorschläge des Systems zu prüfen und gegebenenfalls anzupassen, anstatt sie blind zu akzeptieren.
Im Rahmen ihrer Forschung haben die Wissenschaftler das Modell mithilfe eines synthetischen Datensatzes getestet, der Netzwerke von 100 bis 1.000 Hauptlieferanten und deren Ersatzlieferanten umfasste. Die Simulationen umfassten verschiedene Szenarien, wie zum Beispiel teilweise oder vollständige Ausfälle von Lieferanten sowie unterschiedliche Nachfragesituationen. Die Ergebnisse der über 27 simulierten Szenarien waren vielversprechend: Das Framework erreichte eine 100-prozentige Erfüllungsrate der Nachfrage, während es gleichzeitig die festgelegten sozialen und ökologischen Standards einhielt und Ersatzlieferanten nur dann aktivierte, wenn dies erforderlich war.
Zusätzlich wurde eine Proof-of-Concept-Demonstration durchgeführt, die aufzeigte, wie die ermittelten Entscheidungen in simulierte Bestellungen umgesetzt und in einem Prüfprotokoll dokumentiert werden konnten. Diese Dokumentation ermöglicht es den Unternehmen, die getroffenen Maßnahmen nachzuvollziehen und zu verstehen.
Trotz der vielversprechenden Ergebnisse betonen die Forscher, dass das aktuelle Modell auf synthetischen Daten basiert und in einer simulierten ERP-Umgebung getestet wurde. Eine vollständige Implementierung in der realen Welt, die tatsächliche Lieferanteninformationen und Live-Störungssignale einbezieht, bleibt ein Ziel für zukünftige Forschungsprojekte.
Die aktuellen Herausforderungen im Bereich der Lieferketten erfordern innovative Ansätze, die sowohl Resilienz als auch Nachhaltigkeit fördern. Wie Dr. Fatahi Valilai anmerkt, ist die zentrale Frage nicht mehr, wie KI zukünftige Störungen vorhersagen kann, sondern wie intelligente Systeme operative Entscheidungen treffen können, die sowohl nachvollziehbar als auch mit Nachhaltigkeitsrichtlinien vereinbar sind. Durch die Entwicklung dieses Frameworks trägt die Constructor University dazu bei, die Zukunft des Lieferkettenmanagements nachhaltig zu gestalten.
