Hintergrund und Ausgangslage

Ein großes Handelsunternehmen, das in mehreren Ländern tätig ist, sah sich mit Herausforderungen im Bereich Logistik- und Lieferkettenmanagement konfrontiert. Die Mitarbeiter benötigten regelmäßig Auskunft über den Status von Sendungen, die Verfügbarkeit von Lagerbeständen und Echtzeitinformationen zur Lieferkette. Die manuelle Bearbeitung dieser Anfragen führte zu Verzögerungen und erhöhter Arbeitsbelastung.

Ziele des Projekts

Das Hauptziel des Projekts war es, die Effizienz des Logistik- und Lieferkettenmanagements zu verbessern, indem wiederkehrende Anfragen automatisiert und Echtzeitinformationen zur Verfügung gestellt werden. Spezifische Ziele umfassten:

  • Automatisierung von Anfragen zum Sendungsstatus und zur Lagerbestandsverfügbarkeit.
  • Reduzierung der Bearbeitungszeit für Logistikanfragen.
  • Verbesserung der Transparenz und Rückverfolgbarkeit entlang der Lieferkette.
  • Entlastung der Logistikmitarbeiter von administrativen Aufgaben.

Lösungsimplementierung

Um diese Ziele zu erreichen, wurde die KI in die bestehenden Logistik- und Lieferkettenmanagementsysteme des Unternehmens integriert. Der Implementierungsprozess folgte einem klar strukturierten Plan:

a) Bedarfsanalyse und Planung:
  • Identifizierung der häufigsten Anfragen: Durch Analyse der historischen Logistik-Daten wurden die häufigsten Anfragen identifiziert, z.B. Sendungsverfolgung, Bestandsabfragen und Lieferzeiten.
  • Festlegung der Integrationspunkte: Die relevanten Systeme, darunter das Lagerverwaltungssystem (LVS), das Enterprise Resource Planning (ERP) System (z.B. SAP) und das Transportmanagementsystem (TMS), wurden bestimmt.
b) Entwicklung und Integration:
  • Erstellung der Gesprächs-Workflows: Entwicklung spezifischer Workflows zur Bearbeitung von Anfragen bezüglich Sendungsstatus, Lagerbeständen und Lieferzeiten.
  • Technische Integration: Die KI wurde nahtlos in das LVS, ERP und TMS integriert.
c) Trainings- und Wissensdatenbank:
  • Datenimport und -strukturierung: Historische Logistikdaten und häufig gestellte Fragen wurden genutzt, um die Wissensbasis der KI zu erweitern.
  • Regelmäßige Updates: Planung regelmäßiger Aktualisierungen der Wissensdatenbank zur Sicherstellung der Relevanz und Genauigkeit der bereitgestellten Informationen.

Anwendungsbeispiel und Ablaufszenario

Szenario: Anfrage zur Sendungsverfolgung

  • Schritt 1: Ein Logistikmitarbeiter verlangt eine Auskunft zum aktuellen Status einer Sendung über das interne Chat-System.
    – Mitarbeiter: „KI, bitte gib mir den aktuellen Status der Sendungsnummer ABC123.“
  • Schritt 2: Die KI verarbeitet die Anfrage und ruft den aktuellen Sendungsstatus aus dem Transportmanagementsystem (TMS) ab.
    – KI: „Einen Moment bitte, ich überprüfe den Status der Sendung ABC123.“
  • Schritt 3: Die KI liefert die gewünschten Informationen.
    – KI: „Die Sendung ABC123 wurde am 02.10.2023 verschickt und befindet sich derzeit im Transit. Das voraussichtliche Lieferdatum ist der 05.10.2023. Der aktuelle Standort ist das Verteilzentrum Frankfurt. Möchtest du weitere Details erfahren?“
  • Schritt 4: Der Mitarbeiter gibt an, was er genau benötigt.
    – Mitarbeiter: „Ja, bitte sende mir die letzte Statusaktualisierung und die Kontaktinformationen des Spediteurs.“
  • Schritt 5: Die KI liefert die gewünschten Details und Kontaktdaten des Spediteurs.
    – KI: „Die letzte Statusaktualisierung der Sendung ABC123 war am 03.10.2023 um 14:00 Uhr in Frankfurt. Der Spediteur ist DHL, und die Kontaktinformationen sind +49 123 456 789. Kann ich sonst noch etwas tun?“
  • Schritt 6: Der Mitarbeiter bedankt sich für die Hilfe.
    – Mitarbeiter: „Nein, das war alles. Vielen Dank!“
  • Schritt 7: Die KI dokumentiert die Anfrage und die bereitgestellten Informationen im Transportmanagementsystem (TMS).
    – KI: „Gern geschehen! Deine Anfrage wurde im System dokumentiert. Melde dich gerne, wenn du weitere Unterstützung benötigst.“

Ergebnisse und Nutzen

Nach der Implementierung der KI zeigten sich deutliche Verbesserungen im Logistik- und Lieferkettenmanagement:

  • Reduzierte Antwortzeiten: Die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Logistikanfragen verringerte sich um 70%.
  • Verbesserte Transparenz: Echtzeitinformationen zur Lieferkette waren jederzeit verfügbar, was die Transparenz und Rückverfolgbarkeit erhöhte.
  • Erhöhte Effizienz: Logistikmitarbeiter konnten sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren, da repetitive Anfragen durch die KI bearbeitet wurden.
  • Erhöhte Genauigkeit: Die Informationen, die an die Mitarbeiter weitergegeben wurden, waren stets aktuell und genau.

Schlussfolgerung

Die Integration der KI in die Logistik- und Lieferkettenmanagement-Prozesse des Unternehmens führte zu einer signifikanten Steigerung der Effizienz und Zufriedenheit sowohl der Mitarbeiter als auch der Kunden. Durch die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben und die Bereitstellung aktueller Informationen konnte wertvolle Zeit freigesetzt und die Qualität der Logistikarbeit erheblich verbessert werden. Zukünftige Erweiterungen könnten die Implementierung zusätzlicher Analysen zur Optimierung der Lieferkette und die Integration weiterer Kommunikationskanäle umfassen, um ein noch breiteres Spektrum an Logistikanfragen abzudecken.