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AI Supply Chain

Aufbau und Verwaltung einer agilen, intelligenten und kostengünstigen Lieferkette

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Die KI-Lieferkettenlösung von Alibaba Cloud nutzt Datenintelligenz und künstliche Intelligenz (KI), um eine End-to-End-Echtzeitüberwachung Ihrer Lieferkette bereitzustellen. Sie unterstützt Sie dabei, Ihren Bestand schnell zu analysieren und zu optimieren, präzise Nachfrageprognosen mit auf Ihren Geschäftsdaten trainierten Deep-Learning-Modellen zu erstellen und Lagerengpässe sowie Lieferkettenunterbrechungen durch Bestandssimulation auf Basis Ihrer Geschäftsziele und Nebenbedingungen zu vermeiden. So können Sie Ihre Lieferkette proaktiv planen und optimieren, Umsatzausfälle reduzieren und die Kapitaleffizienz steigern.

Warum Alibaba Cloud

  • Anerkannte Supply-Chain-Lösung

    Aufgeführt als repräsentative Lösung im Gartner Market Guide 2023 für Analyse- und Entscheidungsintelligenzplattformen in der Lieferkette für seine integrierten End-to-End-A&DI-Fähigkeiten in der Lieferkette.

  • Sofort einsatzbereite Lösung

    Stellen Sie diese Lösung in Virtual Private Clouds (VPCs) oder als SaaS-Lösung bereit, ohne Ihre bestehende Technologieinfrastruktur zu ersetzen oder zu ändern – für höhere Zeiteffizienz und niedrigere Gesamtbetriebskosten (TCO).

  • Echtzeit-Lieferkettensynchronisierung

    Synchronisieren Sie Daten in Sekundenschnelle über die gesamte Lieferkette, um die Reaktionsfähigkeit von Zulieferern und Abnehmern zu beschleunigen, die durchgängige Zusammenarbeit zu fördern und Probleme wie Lagerengpässe und Lieferkettenunterbrechungen zu vermeiden.

  • Präzise Nachfrageprognose

    Verbessern Sie die Prognosegenauigkeit um über 20 % mit einem Zeitreihenalgorithmus. Er ist auf Ihre Geschäftsanforderungen abgestimmt und nutzt Deep-Learning-Modelle, die auf Branchen-Best-Practices und Ihren Lieferkettendaten basieren.

Mehr über die Alibaba Cloud AI Supply Chain-Lösung erfahren

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_Alibaba Cloud_

Funktionsweise der AI Supply Chain

Die AI-Supply-Chain-Lösung von Alibaba Cloud bietet eine End-to-End-Überwachung und -Verwaltung Ihrer Lieferkette mit dem Control Tower. Sie analysiert die Bestandsgesundheit zur Optimierung, erstellt präzise Nachfrageprognosen und generiert Auffüllungsvorschläge auf Basis der Prognoseergebnisse. All dies hilft Ihnen, eine agile, intelligente und kostengünstige Lieferkette aufzubauen und zu verwalten.

Control Tower
Bestandsgesundheit
Nachfrageprognose
Intelligente Auffüllung

Control Tower – Dashboard

Der Control Tower bietet eine End-to-End-Echtzeit-Datenvisualisierung der Geschäftsinhalte, Betriebsabläufe und Betriebskennzahlen Ihrer Lieferkette. Er analysiert diese Schlüsselfaktoren in verschiedenen Schritten – von der Bestandsvorbereitung und Produktion bis zur Ausgangsleistung – und verschafft Ihnen so einen umfassenden Einblick in die gesamte Lieferkette.

Control Tower – Risikovorhersage

Der Control Tower führt Data-Mining-Analysen von Betriebsabläufen und Betriebskennzahlen durch, um potenzielle Risiken proaktiv zu erkennen – zusätzlich zu systemdefinierten Ausfällen und Echtzeitwarnungen. Dadurch lassen sich Nachfrageschwankungen und das Risiko vermeiden, dass Betriebskennzahlen nicht erreicht werden.

Control Tower – Intelligente Fehlerbehebung

Der Control Tower nutzt KI-Technologie und Machine-Learning-Algorithmen, um intelligente Fehlerbehebungsdienste für auffällige Kennzahlen bereitzustellen. Dazu gehören Problemzuordnung, Anomalieerkennung, Multi-Indikator-Kombination, historische Datenvergleiche sowie die organisationsinterne Aufschlüsselung und Zuordnung anomaler Indikatoren.

Control Tower – Entscheidungsempfehlung

Der Control Tower liefert empfohlene Optimierungsstrategien für Netzwerk, Transport, ergänzende Anpassungen und Zollabwicklung auf Basis der Indexleistung sowie der Risikovorhersage und -analyse. So können Sie Ihre automatisierten Lieferkettenprozesse für optimale Ergebnisse anpassen.

Bestandsgesundheit: Dashboard

Diese Lösung diagnostiziert Ihren Bestand anhand wichtiger Faktoren wie dem Lieferketten-Gesundheitsindex, Kapitalbindung und Fehlbestandsverlusten. Sie führt Optimierungssimulationen durch, um die Ursachen des Problems zu analysieren, damit Sie schnell Optimierungsziele identifizieren und Strategien auswählen können, um Ihren Lagerbestand auszugleichen und Stagnationen in Ihrer Lieferkette zu beseitigen.

Nachfrageprognose: Dashboard

Diese Lösung simuliert und analysiert die Marktnachfrage und verarbeitet die Analysedaten auf Basis von Data Intelligence und Zeitreihenprognosealgorithmen wie der historischen Zeitreihenglättung vor. Sie nutzt Machine-Learning-Modelle, um diese Algorithmen mit den aufbereiteten Daten zu trainieren. Die Algorithmen liefern Trendanalysen für die Nachfrageprognose.

Nachfrageprognose – Trendanalyse

Die Machine-Learning-Modelle werden durch Parameteroptimierung und Kreuzvalidierung feinabgestimmt, um die Analyse der Marktnachfrage in präzise Prognosen für die zukünftige Nachfrage nach Woche, Monat oder Jahr zu überführen. So können Sie zentrale Betriebsprozesse wie Logistik, Produktionsplanung und Bestandsauffüllung optimieren und die gesamte Lieferkette effizienter gestalten.

Nachfrageprognose – Trendgraph

Die detaillierte Analyse und der Trendgraph decken verborgene Muster in der historischen Nachfrage innerhalb anpassbarer Zeiträume auf. Sie helfen Ihnen, Probleme proaktiv zu erkennen, um Unterbrechungen der Lieferkette zu verhindern und Auffüllungspläne sowie Vertriebs- und Marketingstrategien entsprechend anzupassen.

Intelligente Auffüllung: Dashboard

Diese Lösung kombiniert Omnichannel-Prognoseergebnisse mit betrieblichen Optimierungszielen wie Bestandsumschlagstagen und Fehlbestandsquote. Sie führt Bestandssimulationen auf Basis wichtiger Faktoren wie Sicherheitsbestand und weiterer Parameter im Zusammenhang mit Beschaffungszeitraum (BP) und Lieferantenlieferzeit (VLT) durch, um Auffüllungsempfehlungen bereitzustellen.

Intelligente Auffüllung – Parameterinformationen

Sie können detaillierte Informationen zu Schlüsselparametern wie Beschaffungsvorlaufzeit und Mindestbestellmenge (MOQ) einsehen und Parametereempfehlungen wie den Sicherheitsbestand heranziehen. Dies verbessert Ihre Entscheidungsfindung in komplexen Szenarien wie groß angelegten Werbeaktionen und mehrstufigen Bestandsnetzwerken, reduziert Umsatzverluste und steigert gleichzeitig die Kapitaleffizienz.

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Funktionsweise der AI Supply Chain

Die AI-Supply-Chain-Lösung von Alibaba Cloud bietet eine End-to-End-Überwachung und -Verwaltung Ihrer Lieferkette mit dem Control Tower. Sie analysiert die Bestandsgesundheit zur Optimierung, erstellt präzise Nachfrageprognosen und generiert Auffüllungsvorschläge auf Basis der Prognoseergebnisse. All dies hilft Ihnen, eine agile, intelligente und kostengünstige Lieferkette aufzubauen und zu verwalten.

Control Tower – Dashboard

Der Control Tower bietet eine End-to-End-Echtzeit-Datenvisualisierung der Geschäftsinhalte, Betriebsabläufe und Betriebskennzahlen Ihrer Lieferkette. Er analysiert diese Schlüsselfaktoren in verschiedenen Schritten – von der Bestandsvorbereitung und Produktion bis zur Ausgangsleistung – und verschafft Ihnen so einen umfassenden Einblick in die gesamte Lieferkette.

Control Tower – Risikovorhersage

Der Control Tower führt Data-Mining-Analysen von Betriebsabläufen und Betriebskennzahlen durch, um potenzielle Risiken proaktiv zu erkennen – zusätzlich zu systemdefinierten Ausfällen und Echtzeitwarnungen. Dadurch lassen sich Nachfrageschwankungen und das Risiko vermeiden, dass Betriebskennzahlen nicht erreicht werden.

Control Tower – Intelligente Fehlerbehebung

Der Control Tower nutzt KI-Technologie und Machine-Learning-Algorithmen, um intelligente Fehlerbehebungsdienste für auffällige Kennzahlen bereitzustellen. Dazu gehören Problemzuordnung, Anomalieerkennung, Multi-Indikator-Kombination, historische Datenvergleiche sowie die organisationsinterne Aufschlüsselung und Zuordnung anomaler Indikatoren.

Control Tower – Entscheidungsempfehlung

Der Control Tower liefert empfohlene Optimierungsstrategien für Netzwerk, Transport, ergänzende Anpassungen und Zollabwicklung auf Basis der Indexleistung sowie der Risikovorhersage und -analyse. So können Sie Ihre automatisierten Lieferkettenprozesse für optimale Ergebnisse anpassen.

Bestandsgesundheit: Dashboard

Diese Lösung diagnostiziert Ihren Bestand anhand wichtiger Faktoren wie dem Lieferketten-Gesundheitsindex, Kapitalbindung und Fehlbestandsverlusten. Sie führt Optimierungssimulationen durch, um die Ursachen des Problems zu analysieren, damit Sie schnell Optimierungsziele identifizieren und Strategien auswählen können, um Ihren Lagerbestand auszugleichen und Stagnationen in Ihrer Lieferkette zu beseitigen.

Nachfrageprognose: Dashboard

Diese Lösung simuliert und analysiert die Marktnachfrage und verarbeitet die Analysedaten auf Basis von Data Intelligence und Zeitreihenprognosealgorithmen wie der historischen Zeitreihenglättung vor. Sie nutzt Machine-Learning-Modelle, um diese Algorithmen mit den aufbereiteten Daten zu trainieren. Die Algorithmen liefern Trendanalysen für die Nachfrageprognose.

Nachfrageprognose – Trendanalyse

Die Machine-Learning-Modelle werden durch Parameteroptimierung und Kreuzvalidierung feinabgestimmt, um die Analyse der Marktnachfrage in präzise Prognosen für die zukünftige Nachfrage nach Woche, Monat oder Jahr zu überführen. So können Sie zentrale Betriebsprozesse wie Logistik, Produktionsplanung und Bestandsauffüllung optimieren und die gesamte Lieferkette effizienter gestalten.

Nachfrageprognose – Trendgraph

Die detaillierte Analyse und der Trendgraph decken verborgene Muster in der historischen Nachfrage innerhalb anpassbarer Zeiträume auf. Sie helfen Ihnen, Probleme proaktiv zu erkennen, um Unterbrechungen der Lieferkette zu verhindern und Auffüllungspläne sowie Vertriebs- und Marketingstrategien entsprechend anzupassen.

Intelligente Auffüllung: Dashboard

Diese Lösung kombiniert Omnichannel-Prognoseergebnisse mit betrieblichen Optimierungszielen wie Bestandsumschlagstagen und Fehlbestandsquote. Sie führt Bestandssimulationen auf Basis wichtiger Faktoren wie Sicherheitsbestand und weiterer Parameter im Zusammenhang mit Beschaffungszeitraum (BP) und Lieferantenlieferzeit (VLT) durch, um Auffüllungsempfehlungen bereitzustellen.

Intelligente Auffüllung – Parameterinformationen

Sie können detaillierte Informationen zu Schlüsselparametern wie Beschaffungsvorlaufzeit und Mindestbestellmenge (MOQ) einsehen und Parametereempfehlungen wie den Sicherheitsbestand heranziehen. Dies verbessert Ihre Entscheidungsfindung in komplexen Szenarien wie groß angelegten Werbeaktionen und mehrstufigen Bestandsnetzwerken, reduziert Umsatzverluste und steigert gleichzeitig die Kapitaleffizienz.

Branchenanwendungsfälle

Absatzprognose für saisonale FMCG-Produkte

Eine bekannte FMCG-Marke nutzte AI Supply Chain, um mithilfe von Kurvenanpassung saisonale Produkte zu identifizieren, wobei die Genauigkeit der Nachfrageprognose um 10 % gesteigert und die Out-of-Stock-Rate um 1 % gesenkt wurde. Die Prognosen basierten auf Backtesting historischer Daten und verhinderten potenzielle Verluste in Höhe von mehreren zehn Millionen Dollar. Darüber hinaus wurde die Umschlagszeit schätzungsweise um 10 % reduziert, was annualisierte Kapitalkosten in Millionenhöhe einsparte.
Neugestaltung der Produktnachfrageprognose
· Analyse und Identifizierung von Rauschen in historischen Verkaufsdaten sowie Bereitstellung von Konfigurationen zur Rauschunterdrückung und Datenauffüllung, um Basisabsätze auf Grundlage bereinigter historischer Daten zu generieren.
· Durchführung von Basisprognosen mit mehreren Algorithmusmodellen, die trainiert und ausgewählt werden können, um Basisabsatzprognosen zu erstellen

Absatzprognose für langlebige Konsumgüter

Eine führende Marke für kleine Haushaltsgeräte stand vor der wachsenden Anforderung datengesteuerter Betriebsabläufe. Das Unternehmen nutzte die AI-Supply-Chain-Lösung von Alibaba Cloud, um die Herausforderungen der digitalen Transformation seiner Lieferkette zu bewältigen.
Bestandsdiagnose und Optimierungssimulation
· Reduzierung des Prognosezyklus von zehn Tagen auf einen Tag durch schnelle Lokalisierung von Produkten und Ergreifung von Maßnahmen basierend auf Bestandswarnungen
Steigerung der Prognosegenauigkeit
· Verbesserung der Prognosegenauigkeit um 10–30 % mit Deep-Learning-Prognosealgorithmen sowie Marketingoptimierung durch verbesserte Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse mittels Whitebox-Funktion zur Genauigkeitszuordnung
Steigerung der Regalverfügbarkeit
· Erhöhung der Regalverfügbarkeit um 2 % durch Aufschlüsselung der Prognoseergebnisse und Umwandlung in ausführbare und effektive Auffüllungsempfehlungen mithilfe von Bestandssimulationsalgorithmen

Personalplanung

Stündliche oder minütliche Nachfrageprognosen für Branchenszenarien mit Personalbedarf ermöglichen eine präzise Planung und senken die Personalkosten um mehrere zehn Millionen Dollar. Beispiele umfassen Logistik und Zustellung, Online-Kundenservice und Inhaltsprüfung.
Feingranulare Prognosezeit
· Reduzierung der Prognosezeit auf Stunden oder sogar Minuten mit Zeitreihen-Prognosealgorithmen, die 5–10 % genauer sind als Open-Source-Algorithmen (stündliche Genauigkeitsrate 90 %, minutengenaue Rate 85 %).
Langer Prognosezeitraum
· Feingranulare Planung von Tagen, Wochen oder sogar Monaten im Voraus
Schnelle Bereitstellung
· Schnelle Bereitstellung basierend auf Konfigurationen von Grund auf, innerhalb von 3 Manntagen

Absatzprognose für E-Commerce

Eine bekannte E-Commerce-Plattform steigerte die Genauigkeit ihrer Absatzprognose (5 % höher als bei Open-Source-Algorithmen) und die Produktverfügbarkeit im Regal, wodurch die Lagerumschlagstage reduziert wurden. Dies ermöglichte die Verlagerung von Vorverkaufs- und Bestsellerprodukten in vorgelagerte Logistikzentren (FDCs), wodurch die Lieferzeit erheblich verkürzt und das Kundenerlebnis verbessert sowie die Logistikkosten gesenkt wurden.
Genaue Prognose
· Sicherstellung von Prognosegenauigkeit und -stabilität durch integrierte Zeitreihen-Prognosealgorithmen
· Vergleich mit historischen Schwankungen zur Steigerung der Prognosegenauigkeit durch Annotierung und Aktualisierung des Marketing-Kampagnenkalenders mithilfe von Algorithmen
Hohe Effizienz
· Parallele Verarbeitung von Millionen Stichproben auf mehreren Servern und GPUs für hohe Prognoseeffizienz
· Reduzierung des Speicherverbrauchs um das Drei- bis Fünffache durch optimierte Zeitreihendaten und Einsparung von Cloud-Ressourcenkosten

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  • PCI 3DS
  • SOC-Bericht

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