Wissensgraphen: Lieferkettenmanagement der nächsten Generation

In der heutigen vernetzten Welt ist es wichtiger denn je, die Feinheiten von Lieferketten zu verstehen. Angesichts sich ändernder Marktanforderungen, zunehmender gesetzlicher Auflagen, geopolitischer Entwicklungen und einer Vielzahl von Informationsquellen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Lieferketten effizient und effektiv zu verwalten. Knowledge-Graph-Technologie stellt eine richtungsweisende Lösung dar, um wichtige Informationen über Zulieferer bereitzustellen.

Anwendungsfälle von Knowledge-Graphen in der Lieferkette

1. Lieferanten-Insights: Unternehmen müssen über ihre Zulieferer umfassend informiert sein und sie anhand verschiedener Kriterien wie Fähigkeiten, Zuverlässigkeit und Risiken bewerten, um bessere und rechtzeitige Entscheidungen treffen zu können.
2. ESG-Reporting: Mit Vorschriften wie der Richtlinie über die soziale Verantwortung von Unternehmen (CSRD) und dem Lieferkettengesetz in der Europäischen Union liegt der Schwerpunkt verstärkt auf verantwortungsvollen Geschäftsabläufen. Die Hersteller müssen einen konsolidierten Überblick über verschiedene Umwelt-, Sozial- und Governance-Kennzahlen (ESG) bieten. Es wird von entscheidender Bedeutung sein, das Reporting zu optimieren, um Effizienz und Vollständigkeit zu gewährleisten.
3. Lieferantensuche: Da sich die Anforderungen ändern und sich die Strategien weiterentwickeln, ist es von entscheidender Bedeutung, neue potenzielle Lieferanten zu identifizieren.
4. Mehrstufiges Verständnis der Lieferketten: Beschaffungsstrategen profitieren von einem tieferen Verständnis ihrer Lieferkette, sei es um Engstellen und Alternativen zu identifizieren oder die Rückverfolgung von Rohstoffen, Zwischenprodukten und der Endmontage über mehrere Ebenen zu ermöglichen.

Aufbau einer effektiven Lösung mit KI-gestützten Knowledge-Graphen

Während Informationen aus diesen Quellen im Überfluss vorhanden sind, ist die Zusammenführung von Lieferantendaten aus verschiedenen Quellen eine große Herausforderung. Das ESG-Reporting macht diese Herausforderung noch größer.

1. Lieferantendaten aus erster Hand: Beginnen Sie mit der direkten Erhebung von Informationen von Lieferanten, die mit internen Beschaffungssystemen verwaltet werden.
2. Datenintegration von Dritten: Integrieren Sie Daten aus zuverlässigen Drittquellen wie Handelsregistern, D&B, und S&P Global (mit Capital IQ und IHS).
3. ESG-Datenerfassung: Sammeln Sie ESG-Daten direkt von Anbietern und Plattformen wie Sustainalytics und ESG-Book.
4. Nutzung von unstrukturierten Daten: Verarbeitung qualitativer, unstrukturierter Daten, um relevante Ereignisse und Verhaltensmuster in Nachrichten und Berichten zu erkennen.
5. Überwachung von Ereignisdaten: Bleiben Sie mit Echtzeit-Datenströmen für Wetterereignisse, Verkehr und mehr auf dem Laufenden, um zeitnahe Reaktionen zu gewährleisten.

Durch die Zusammenführung interner und externer, strukturierter und unstrukturierter Daten können Supply-Chain-Organisationen umfassendere Informationen über ihre Zulieferer gewinnen und relevante Ereignisse und Chancen rechtzeitig erkennen.

Während die Knowledge-Graph-Technologie eine Grundlage für die Erstellung einer konsistenten, mehrdimensionalen Darstellung von Lieferkettendaten bietet, liegt in künstlicher Intelligenz der Schlüssel zum effizienten und umfassenden Mapping, Kombinieren und Konsolidieren der Informationen aus den unterschiedlichen Quellen.

Wenngleich Unternehmen der Automobil- und Fertigungsindustrie an der Einführung der Graphentechnologie interessiert sind, stehen sie vor der Entscheidung, ob sie interne Lösungen entwickeln oder diese auslagern sollen und wie sie die Systemperformance gewährleisten, die Daten aktuell halten und deren Konsistenz sicherstellen können.

The Advantage Gap

Obwohl die Knowledge-Graph-Technologie vielversprechend ist, gibt es ein deutliches „Advantage Gap“. Diese Lücke bezieht sich auf die Diskrepanz zwischen der verfügbaren Graphen-Technologie, den Nuancen der Datenquellen und den Feinheiten der Business-Logik. Das Überwinden dieses Gaps ist entscheidend, um das volle Potenzial von Knowledge-Graphen im Supply-Chain-Management auszuschöpfen.

Mit der richtigen Herangehensweise und fachkundiger Anleitung können Unternehmen ihre Supply-Chain-Abläufe transformieren und so die Widerstandsfähigkeit, die Einhaltung von Vorschriften und das Wachstum auf dem dynamischen Markt von heute sicherstellen.

CIDs Team von Advantage Engineers steht an erster Stelle, wenn es darum geht, Unternehmen der Automobil- und Fertigungsindustrie dabei zu helfen, das Advantage Gap zu schließen. Mit ihrem Expertenwissen über Knowledge Graphs und künstliche Intelligenz können Unternehmen das verborgene Potenzial ihrer Supply-Chain-Daten aktivieren, die Effizienz steigern und fundierte Entscheidungen treffen.

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