Supply-Chain-Management Lieferkette: Wie Datenmanagement zu höherer Stabilität führt

Anbieter zum Thema

INFORM GmbH

d.velop AG

Esker Software Entwicklungs-und Vertrieb

Yorizon GmbH & Co. KG

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, trotz zunehmender Datenkomplexität und unsicherer Wirtschaftslage eine widerstandsfähige Lieferkette aufzubauen. Dr. Bernd Heinrichs von Inform erklärt im Gespräch, wie Systeme, Prozesse und menschliche Intuition ineinandergreifen müssen, um eine resiliente und zugleich moderne Lieferkette aufzubauen.

Herr Dr. Heinrichs, beim diesjährigen Gartner Supply Chain Symposium/Xpo im Mai 2026 haben Sie anhand eines Praxisbeispiels bei dem Schweißtechnik-Anbieter Abicor Binzel die zentrale Herausforderung einer moderner Lieferkette hinsichtlich des Datenmanagements gezeigt. Was passiert, wenn Daten schneller wachsen als die Fähigkeit von Menschen, daraus Entscheidungen abzuleiten?

Dr. Bernd Heinrichs: Genau das war der Kern unseres Vortrags mit Abicor Binzel. Eine moderne Lieferkette erzeugt heute eine Datenmenge, die kein Mensch mehr allein überblicken kann. Dabei geht es nicht nur um Bestandsdaten oder Liefertermine, sondern auch um Lieferantensignale, Wechselkurse, geopolitische Entwicklungen, Wetterdaten oder aktuelle Nachrichtenlagen. Im Vortrag haben wir das mit einer Schachpartie verglichen, bei der sich das Spielfeld ständig erweitert und neue Spieler hinzukommen. Wer all diese Signale manuell auswerten will, stößt schnell an Grenzen. Entscheidungen basieren dann oft auf unvollständigen oder veralteten Informationen. Deshalb brauchen Unternehmen nicht mehr Daten oder mehr Dashboards, sondern intelligente Systeme, die Informationen verdichten und daraus konkrete Handlungsoptionen ableiten. Der Mensch entscheidet am Ende auf einer fundierten Grundlage.

Inform hat mit NewsCast einen KI-basierten Lösungsansatz entwickelt, der aktuelle Nachrichtenlagen analysiert und in evidenzbasierte Prognoseszenarien übersetzen kann. Wie funktioniert dieser Lösungsansatz und welche Vorteile bietet dieser bei den aktuellen Anforderungen an die Lieferkette?

BH: NewsCast verfolgt einen einfachen Gedanken: Klassische Prognosen basieren vor allem auf historischen Daten. Viele Störungen in der Lieferkette kündigen sich jedoch lange vorher in der Berichterstattung an, etwa geopolitische Konflikte, Naturkatastrophen oder Handelsbeschränkungen. NewsCast analysiert deshalb kontinuierlich globale Nachrichten und externe Entwicklungen und leitet daraus mögliche Auswirkungen auf Nachfrage und Angebot ab. Unternehmen können dadurch verschiedene Zukunftsszenarien frühzeitig bewerten und Maßnahmen ergreifen, bevor sich Risiken in Beständen oder Lieferfähigkeit bemerkbar machen.

Der gesprächspartner

Dr. Bernd Heinrichs ist Senior Vice President Inventory & Supply Chain sowie Marketing bei der Inform GmbH in Aachen. Er verantwortet die strategische Weiterentwicklung der KI-gestützten Lösungen für Absatzplanung, Forecasting und Bestandsoptimierung und prägt zugleich die Marktpositionierung des Unternehmens als Head of Marketing. Der promovierte Informatiker verfügt über rund 30 Jahre Erfahrung in Technologie-, Innovations- und Transformationsprojekten.

Entscheidend ist der Human-in-the-Loop-Ansatz: Der Mensch versteht die Empfehlung, kann Annahmen hinterfragen und trifft die finale Entscheidung. KI und Optimierung liefern die Entscheidungsgrundlage, den letzten Schritt macht der Mensch.

Dr. Bernd Heinrichs

Ohne KI-Funktionen sind moderne Supply-Chain-Lösungen heute nicht mehr denkbar. Welche Bedeutung kommt Explainable AI zu, um Vertrauen in datengetriebene Entscheidungen aufzubauen? Und was ist zu tun, wenn Entscheidungsträger die Ergebnisse nicht verstehen?

BH: Explainable AI ist aus meiner Sicht keine Kür, sondern die Voraussetzung dafür, dass künstliche Intelligenz in der Lieferkette überhaupt nachhaltig genutzt wird. Eine Empfehlung, die als Black Box daherkommt, wird im Zweifel ignoriert, gerade wenn es um geschäftskritische Entscheidungen wie Bestandshöhen, Lieferantenwechsel oder Produktionspläne geht. Die Menschen müssen verstehen können, warum diese Empfehlung entsteht. Welche Daten waren ausschlaggebend? Welche Annahmen liegen dahinter? Und welche Alternativen gäbe es? Vertrauen entsteht nur, wenn nachvollziehbar ist, welche Faktoren zu einer Empfehlung geführt haben und welche Annahmen dahinterstecken. Und auch nur dann kann ich für eine Entscheidung guten Gewissens Verantwortung übernehmen.

Wenn Entscheidungsträger ein Ergebnis nicht verstehen, ist das für uns kein Randproblem, sondern ein Signal, dass die Lösung nachbessern muss, sei es durch verständlichere Visualisierung, durch das Aufzeigen von Alternativszenarien oder durch die Möglichkeit, Annahmen gezielt zu hinterfragen und anzupassen. Akzeptanz entsteht nicht durch Überzeugungsarbeit, sondern durch Transparenz.

Logistics-Intelligence-Plattform

Lieferkette: IFS integriert industrielle KI ins Transportmanagement