Die Studie „The Execution Gap: What Supply Chain Leaders Are Saying About Technology“ basiert auf einer Befragung von 490 Fachleuten aus Fertigung, Handel und Logistik in Deutschland, den USA, Mexiko und Malaysia.
Laut FourKites nennen 27,6 % die Optimierung des Betriebskapitals als wichtigsten Investitionstreiber – deutlich vor Wettbewerbsvorteilen (14,9 %) und Nachhaltigkeit (8,4 %). Gleichzeitig setzen nur 37 % KI fürs Risikomanagement ein, also dort, wo Störungen, Verzugsgebühren und Expressfracht verhindert werden können.
„Führungskräfte wünschen sich Verbesserungen beim Betriebskapital, setzen KI jedoch für die Nachfrageprognose statt für die Vermeidung von Störungen ein. Sie analysieren Probleme, anstatt sie zu verhindern”, sagte Mathew Elenjickal, Gründer und CEO von FourKites.
Europa hinkt den USA in der KI-Annahme hinterher
Die Umfrage zeigte bedeutende regionale Unterschiede. Während 31% der nordamerikanischen Unternehmen angaben, KI für autonome Entscheidungsfindung zu nutzen, lag die Zahl in Europa nur bei 19,5%.
In Deutschland nutzen nur ein Drittel der Befragten (33%) KI für das Risikomanagement, verglichen mit 48% in den USA.
Bei der Bestandsverwaltung erreichte die Anwendungsrate in Nordamerika 48%, während Europa bei 31% lag. Diese Lücke, so ABI Research, zeigt, dass europäische Organisationen nach wie vor vorsichtiger sind, operative Entscheidungen den KI-Systemen zu überlassen.
Die “Vertrauenslücke” in autonome KI
Unter allen Befragten nutzen 52% KI zur Entscheidungsunterstützung, wo Systeme Empfehlungen abgeben, aber nur 27% erlauben KI autonome Aktionen. Diese “Vertrauenslücke”, argumentiert der Bericht, beschränkt das Potenzial der Technologie, messbare Einsparungen zu liefern.
Unternehmen sind bereit, KI für vorhersehbare, risikoarme Aufgaben wie Nachfrageprognosen oder Kundendienst einzusetzen, neigen aber dazu, diese bei Risikomanagement zu vermeiden, genau dort, wo sie die beschleunigte Fracht, Lagergebühren und überschüssige Sicherheitsbestände verhindern könnte.
Organisatorische Barrieren, nicht Daten, halten Unternehmen zurück
Die Ergebnisse legen nahe, dass die größte Herausforderung organisatorisch und nicht technologisch ist. Fünfundsechzig Prozent der Befragten gaben an, dass ihnen klare Standardarbeitsanweisungen (SOPs) fehlten, um auf Echtzeitwarnungen zu reagieren, die von ihren Sichtbarkeitsplattformen generiert werden. Weitere 53% berichteten von unzureichender Autorität der operativen Teams, schnell zu handeln, und 70% nannten schwache funktionsübergreifende Koordination.
In der Praxis bedeutet dies, dass selbst wenn Unternehmen Einblick in Störungen haben, sie oft nicht handeln können, ohne mehrere Genehmigungen oder Abteilungsbesprechungen, was die Sichtbarkeit zu dem macht, was der Bericht eine “perfekte Lähmung” nennt.
Integration, nicht Datenqualität, ist das größte Hindernis
Während schlechte Datenqualität häufig Diskussionen über die Digitalisierung beherrscht, sagten die Befragten, dass die wirklichen Hindernisse Legacy-Integration (46%), Werkzeugpassung (46%) und Verfügbarkeit von Fachkräften (46%) sind. Diese technischen und organisatorischen Probleme machen es schwierig, KI-Lösungen mit bestehenden Systemen wie ERP, WMS und TMS zu verbinden.
Ryan Wiggin, Senior Analyst bei ABI Research, sagte:
„Erfolg erfordert Dateninteroperabilität zwischen Systemen, definierte Handlungsprozesse und organisatorische Bereitschaft – Elemente, die vielen Unternehmen derzeit fehlen.“
Unternehmen erwarten schnellen ROI — keine mehrjährigen Transformationen
Druck auf das Betriebskapital zwingt Unternehmen, sich auf messbare, kurzfristige Erträge zu konzentrieren. Die meisten Investitionen in Lieferketten zielen jetzt auf Rückzahlungszeiträume von vier bis acht Monaten, nicht auf mehrjährige Transformationsprojekte.
Die Mehrheit der im Bericht genannten Control-Tower-Projekte kostet zwischen 50.000 und 250.000 US-Dollar, wobei weniger als 7% 500.000 US-Dollar überschreiten. ABI Research stellt fest, dass “ein gut angenommenes 100.000-US-Dollar-System immer besser ist als eine ignorierte 500.000-US-Dollar-Plattform.”
Wenige Unternehmen bereit für KI, die handelt, nicht nur analysiert
Eine kleinere Gruppe von 156 Befragten sagte, sie stimmen “voll und ganz zu” bei der Nutzung von KI für autonome Entscheidungsfindung. Diese Unternehmen haben bereits damit begonnen, KI direkt mit operativen Systemen zu verbinden, um automatische Verhinderung von Lagergebühren, beschleunigter Fracht und übermäßigem Lagerbestand zu ermöglichen.
Ihre Erfahrungen deuten darauf hin, dass finanzielle Vorteile entstehen, wenn KI in den täglichen Betrieb eingebettet ist und nicht nur als Analysetool behandelt wird. Der Bericht schließt, dass Unternehmen, die KI für autonome Aktionen nutzen, die stärksten Ergebnisse in der Effizienz des Umlaufkapitals sehen.
“Organisation reparieren, bevor mehr Technologie gekauft wird”
Der Bericht fasst seine wichtigsten Empfehlungen in drei Punkten zusammen:
- Prozesse zuerst reparieren – Schaffen Sie klare SOPs und befähigen Sie Teams, auf Echtzeitwarnungen zu reagieren.
- Vertrauen in KI schrittweise aufbauen – Beginnen Sie mit der Entscheidungsunterstützung und entwickeln Sie sich zur Autonomie.
- Jedes Projekt mit dem Cashflow verbinden – Rahmen Sie Investitionen in Bezug auf gesparte Lagertage, vermiedene Lagergebühren und verhinderte beschleunigte Fracht.
ABI Research und FourKites schließen, dass die nächste Stufe der Digitalisierung der Lieferkette weniger von der Verfügbarkeit von Technologie und mehr von der organisatorischen Bereitschaft abhängen wird.
“Sichtbarkeit ist Tischsatz. Die Lücke ist die Umsetzung,” stellt der Bericht fest. “Die Technologie funktioniert. Der ROI ist da. Unternehmen müssen sie einfach laufen lassen.”
