Case Study: Verbessertes Supply-Chain-Monitoring mit KI und Knowledge Graphs
Im komplexen Geflecht der globalen Automobilproduktion kann es den Unterschied zwischen reibungslosen Abläufen und teuren Störungen ausmachen, der Zeit voraus zu sein. Ein global führender Automobilhersteller mit weltweit mehr als 100.000 Zulieferern erkannte den Bedarf an einem ausgefeilteren System zur Überwachung seines riesigen Lieferantennetzwerks und arbeitete mit CID zusammen. Das Ziel? Die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz und Knowledge Graphs zu nutzen, um einen umfassenden Einblick in wichtige Ereignisse in der Lieferkette zu erhalten.
Kernkomponenten der Lösung
1. Knowledge Graph:
Das Herzstück der Lösung ist ein innovativer Knowledge Graph. Dieser Graph geht über traditionelles Mapping hinaus und integriert Zehntausende von Lieferanten, indem er die firmeneigenen Daten des Automobilherstellers mit öffentlichen und branchenführenden Datensätzen Dritter verbindet. Diese vielschichtige Struktur ermöglicht es dem Hersteller, Echtzeit-Ereignisse sofort mit seinen internen Lieferantendaten in Verbindung zu bringen. Die Granularität ist einzigartig. Während wichtige Ereignisse, wie z. B. die Ernennung von Führungskräften, Auswirkungen auf die Organisationsebene haben, stellt das System sicher, dass standortspezifische Störungen – wie z. B. ein Brand in einer Produktionshalle – mit den genauen Produktlinien verknüpft werden, die davon betroffen sein könnten.
2. KI-gestützte Event-Erkennung:
Angesichts der Flut von Online-Informationen fungiert das Event Detection System als kritischer Filter für den Hersteller. Dieses System nutzt strukturierte und unstrukturierte Datenquellen, wobei ein Web-Crawling-Service über 14.000 Online-Quellen in mehreren Sprachen untersucht. Mit KI als Kernstück wird durch präzise Übersetzungen sichergestellt, dass kein kritisches Ereignis in der Übersetzung verloren geht. Durch die Verknüpfung von KI mit dem Knowledge Graph erkennt das System die Relevanz von Ereignissen und deren Auswirkungen auf bestimmte Lieferanten oder Standorte. Darüber hinaus integriert CID öffentliche Daten und Daten von Drittanbietern und bietet eine Echtzeit-Ansicht von geografischen Risiken, von Stürmen bis hin zu Erdbeben. Auch hier spielt der Knowledge Graph eine zentrale Rolle, da er diese Ereignisse genau auf die gefährdeten Lieferantenstandorte zurückführt.
3. API-Integration:
Rohdaten gewinnen nur dann an Wert, wenn sie verwertbar sind. Damit der Automobilhersteller wirklich davon profitieren kann, müssen diese umfangreichen Informationen nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden. Eine robuste API sorgt dafür, dass Risiko- und Beschaffungsmanager sofortigen, benutzerfreundlichen Zugang zu den Erkenntnissen haben. Analysten verfügen über einen umfassenden Datenschatz, der eine fundiertere Entscheidungsfindung ermöglicht. Aktualisierungen fast in Echtzeit ermöglichen es den Supply-Chain-Strategen, schnell auf neue Situationen zu reagieren.
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.
Fazit
In der unbeständigen Welt von heute ist Antizipation der Schlüssel zur Widerstandsfähigkeit. Mit der ausgefeilten Lösung von CID hat der globale Automobilhersteller nicht nur die Überwachung seiner Lieferkette verbessert, sondern grundlegend verändert und sich mit den Tools und Erkenntnissen ausgestattet, um die Herausforderungen von morgen zu meistern.
Die wichtigsten Vorteile
- frühzeitige Erkennung von kritischen Risiken in der Lieferkette
- Vermeidung von Produktionsausfällen
- verbesserte Lieferantenbewertung
- schnellere Entscheidungen mit Echtzeitdaten
- verbessertes Lieferanten-Scouting
- Unterstützung der Einhaltung des Supply Chain Act
