Supply Chain 2024: Die Top-Trends für die Lieferkette

Gartner sagt für 2024 unter anderem vernetzte Mitarbeitende, ausgefeiltere Arbeitsroboter und mehr Daten-Governance voraus.

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Die Supply-Chain-Technologie-Trends, die laut den Marktbeobachtern von Gartner für 2024 wichtig sind, werden von zwei übergeordneten Themen bestimmt. Zum einen gilt es, neue Technologien zu nutzen, um das Business zu kontrollieren und zu schützen. Zum anderen besteht die Chance, neue Möglichkeiten zur Wettbewerbsdifferenzierung aufzutun, indem Mensch und Maschine sich gegenseitig ergänzen.

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Daneben spielt natürlich auch künstliche Intelligenzkünstliche Intelligenz eine Rolle. “KI-Varianten sind nach wie vor sowohl Trend-Treiber, etwa in der Robotik, als auch ein Trend an sich, der in diesem Jahr durch ‘Composite AI' repräsentiert wird,” sagt Christian Titze, VP Analyst in Gartners Supply ChainSupply Chain Practice. Unter “Composite AI” verstehen die Auguren die Kombination verschiedener KI-Technologien, um sie effizienter lernen zu lassen. Dadurch könne die KI besser abstrahieren und somit mehr Geschäftsprobleme effektiver lösen. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de Alles zu Supply Chain auf CIO.de

Für 2024 hat Gartner folgende acht Trends definiert. Diese seien jedoch nicht isoliert, sondern miteinander verbunden und beeinflussten sich gegenseitig, so die Analysten.

Cybererpressung: Cyberkriminelle werden wahrscheinlich KI nutzen, um ausgefeiltere Angriffs-Tools zu entwickeln. Ziel ist es, Ransomware-Attacken effektiver zu gestalten. IT- und Lieferketten-Verantwortliche sollten zusammenarbeiten und Ransomware-Angriffsszenarien in die Risikomanagementprozesse des Unternehmens einbeziehen. Dazu zählt etwa, ein detailliertes Playbook zu entwickeln, um auf solche Vorfälle zu reagieren.

Supply-Chain-Daten-Governance: Leistungsstarke Tools für fortschrittliche Analysen und KI-Techniken verbessern funktionsübergreifende Sichtbarkeit, die Modellierung von Szenarien und die Automatisierung von Entscheidungsprozessen. Damit das funktioniert, muss die Datenqualität hochgehalten werden. Zudem wird ein strenger Data-Governance-Prozess immer wichtiger für das Business.

Durchgängig nachhaltige Lieferketten: Die zunehmende Regulierung macht für Unternehmen die Einhaltung von Sustainability-Vorgaben von der Kür zur Pflicht. Daher muss die Genauigkeit der Nachhaltigkeitsdaten verbessert werden. Es gilt, sie von reinen Indikatoren zu Informationen auf Investment-Level anzuheben, um den Anforderungen der Stakeholder gerecht zu werden und gleichzeitig die interne Entscheidungsfindung zu verbessern.

KI-fähige Bildverarbeitungssysteme: KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme kombinieren industrielle 3D-Kameras, Computer-Vision-Software und fortschrittliche KI-Mustererkennungstechnologien. Diese Lösungen können unstrukturierte Bilder, die Bildverarbeitungssysteme in Echtzeit aufnehmen, autonom erfassen, interpretieren und Schlussfolgerungen daraus ziehen.

Augmented Connected Workforce: Augmented Connected Workforce (ACWF)-Initiativen verkürzen die Zeit, die Mitarbeitende nach dem Onboarding benötigen, um voll produktiv und entscheidungsfähig zu sein. ACWF ist eine Strategie, um menschliche Arbeitskräfte optimal zu befähigen, indem ein “Bindegewebe” geschaffen wird, das intelligente Technologie, Personalanalysen und Kompetenzerweiterung bestmöglich ausnutzt. Ziel ist es, Talent im Unternehmen einheitlich zu stärken und zu skalieren.

Composite AI: Die oben beschriebe Funktionsweise von Composite AI macht die Lieferkette leistungsfähiger. Abhängig vom Kontext eines bestimmten Anwendungsfalls sind unterschiedliche KI-Techniken oder deren Kombination sinnvoller, als sich auf einen One-Size-Fits-All-Ansatz zu verlassen.

Moderne humanoide Arbeitsroboter: Humanoide RoboterRoboter der nächsten Generation kombinieren Sinneswahrnehmung mit mobiler Manipulation und dynamischer Fortbewegung. Damit sollen sie produktive Arbeiten auszuführen können, die zuvor Menschen vorbehalten waren. Humanoide Roboter ahmen in ihrem Aufbau typischerweise den menschlichen Körper nach. Alles zu Roboter auf CIO.de

Maschinenkunden: “Maschinenkunden” sind nichtmenschliche Wirtschaftsakteure, die gegen Bezahlung selbstständig Waren oder Dienstleistungen beziehen. Darunter fallen etwa mit dem IoT verbundene Geräte oder Anlagen, die Bestellungen ohne menschliches Zutun aufgeben, intelligente Nachschubalgorithmen, die Verbrauchsmaterialien verfügbar halten, oder intelligente Assistenten, die Verbrauchern Angebote vorschlagen.