Lange Zeit stand das Wort Lieferkette für einen gradlinigen und einfachen Prozess: Materialien oder Produkte wurden von A über B nach C bewegt, wenn nötig über unterschiedliche Verkehrsmittel und Kontinente hinweg. Diese Transportwege waren für viele Unternehmen vor allem eine Stellschraube zur Kostenreduktion. Produktion und Lagerung konnten vom Firmenstandort unabhängig angesiedelt und somit externalisiert werden. Trotz Einsparungen, langer Wege und komplexer Abhängigkeiten zwischen Ein- und Abverkauf funktionierten diese Versorgungssysteme zumeist zuverlässig.
In den letzten Jahren trafen dann globale Ereignisse wie die Coronapandemie, der Ukraine-Konflikt und auch die Blockade des Suez-Kanals auf diese Lieferketten – die ihrerseits durch jahrzehntelangen Optimierungs- und Kostensenkungsdruck bereits geschwächt waren. Jetzt wurden ihre Fragilität und Inflexibilität schlagartig deutlich. Es folgten schwerwiegende Disruptionen, Lieferengpässe und sogar Produktionsstopps. Und ein Umdenken: Lieferketten sollten in Zukunft nicht mehr der Schwachpunkt eines Unternehmens sein, sondern konkrete strategische Vorteile generieren können.
Grundlegendes Umdenken: Lieferketten werden resilient
Die Krisen und Notlagen beflügelten die technologische Innovation rund um das Supply Chain Management, insbesondere mit Blick auf Redundanz, Datenmanagement und Transparenz. Moderne Softwarelösungen vernetzen nicht nur die Player entlang digitalisierter Lieferketten. Sie sind Grundvoraussetzung für Resilienz und bieten durch die Integration innovativer Technologien echte Wettbewerbsvorteile. Insbesondere die neuesten Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) sind vielfältig und vielversprechend.
Intelligente Programme: die WMS-Revolution
KI kommt in vielerlei Gestalt im privaten wie beruflichen Kontext zum Einsatz. Auch im Logistikmanagement bieten KI-gestützte Anwendungen konkrete Mehrwerte, im Lager genauso wie beim Transport, in der Planung oder in der Kommunikation mit Kunden, Partnern oder Dienstleistern. In der Intralogistik bildet ein fortschrittliches WMS den Kern der Operationen. So analysieren etwa Business Intelligence-Module Datensätze in Echtzeit und generieren Insights als Entscheidungsstütze für die Lagerbetreibenden. Algorithmen überwachen Bestände im Lager, unterwegs und im Verkauf. Sie optimieren die Nutzung der verfügbaren Lagerfläche und schlagen rechtzeitig Alarm, sodass Leerlokationen nicht unbemerkt bleiben. Programme wie Lea Reply entlasten Mitarbeitende und unterstützen Führungskräfte. Sie tragen nicht nur zu Resilienz und Sicherheit bei, sondern schlussendlich zur Kundenzufriedenheit.
So unterschiedlich die Funktionen sind, die Softwarelösungen im Supply Chain Management erfüllen, haben sie eines gemeinsam: Sie setzen ein gewisses Maß an IT-Kenntnis voraus. Zudem stehen oft Funktionalität und Innovation im Fokus, während Nutzererfahrung und das Interface beim Streben nach weiteren Wettbewerbsvorteilen vernachlässigt werden. Mit dem Umfang und der Spezialisierung steigen so die Komplexität der Programme sowie die Anforderungen an das Fachwissen der Nutzer. Eine Umstellung der Software oder Erweiterung der Funktionalität zieht deshalb langwierige Schulungen nach sich und kann bei den Mitarbeitenden sogar auf Ablehnung stoßen. Ungeachtet ihrer Stärken oder ihres Optimierungspotenzials bleiben manche Funktionen auf der operativen Ebene auf Dauer unzugänglich – und konkrete Vorteile somit ungenutzt.
Das ändert sich jetzt. Als einer der ersten Anbieter einer modularen Plattform für Lagerverwaltung, die hundertprozentig auf Cloud-native Microservices setzt, entwickelt Logistics Reply innovative Softwarelösungen für eine digital vernetzte und effiziente Supply Chain. Die neueste Integration von Large Language Models (LLMs) verändert und erleichtert die Arbeit mit der WMS-Lösung Lea Reply entscheidend.
Was sind LLMs?
LLMs nutzen die Prinzipien generativer KI, um natürliche Sprache zu verarbeiten. Die Modelle kommen bereits heute unter anderem bei Übersetzungstools, virtuellen Assistenten oder Chat-Anwendungen zum Einsatz. Aber auch als Interface für Softwareanwendungen haben sie enormes Potenzial.
So steigert Logistics Reply durch die LLM-Integration die allgemeine Systemeffizienz der WMS-Anwendung Lea Reply deutlich. Vor allem aber verändert die Lösung die User Experience in drei Bereichen grundlegend: Primär soll die neue Funktion Lea Pedia den Nutzern die Abfrage von Informationen im System über Sprachbefehle ermöglichen. Der Bedarf an Nachschulungen wird damit reduziert und die Bedienung des WMS wesentlich intuitiver. Smart Search knüpft genau dort an: Indem das System darauf trainiert wird, Anfragen in natürlicher Sprache zu verarbeiten, sinkt die Komplexität der Datenabfrage. Erkenntnisse aus Analysen zur Supply Chain und der Performance einzelner Beteiligter werden leichter zugänglich und verständlicher. Das Executive Cockpit schließlich nutzt LLMs zur Softwarenavigation. Komplexe Benutzeroberflächen werden umgangen, Dashboards und Key Performance Indicators (KPIs) können direkt über Befehle in natürlicher Sprache angesteuert werden. Das ermöglicht den Anwendern ein tieferes, besseres Verständnis der Metriken und die eindeutige Identifizierung der Ursachen für Abweichungen.
Eine Zukunftsvision
Die Experten von Logistics Reply prognostizieren, dass LLM-Technologien zukünftig eine noch bedeutendere Rolle bei der Lieferkettenverwaltung und Softwareentwicklung spielen. Die Integration von LLMs in Lea Reply stellt hier nur den ersten Schritt dar. Generative KI bietet zudem zahlreiche weitere Anwendungsmöglichkeiten für das Supply-Chain-Management, um so die Effizienz, Agilität und Konnektivität auf breiter Front zu verbessern.
