SAP und das Fraunhofer IIS treiben 2025 den Einsatz von KI in der Lieferkettenoptimierung voran: Agentenbasierte Workflows und KI-gestützte Prognosemodelle sollen Unternehmen helfen, Störungen in globalen Lieferketten nicht nur zu bewältigen, sondern aktiv zu antizipieren. Globale Lieferketten stehen unter zunehmendem Druck durch Handelspolitik, geopolitische Konflikte und volatile Märkte. Laut SAP riskieren Unternehmen ohne KI-gestützte Prozesse sinkende Servicequalität, höhere Kosten und Umsatzverluste. Das Fraunhofer IIS zeigt: KI kann Beschaffung, Lagerbestände und Produktion auch unter komplexen Bedingungen effizienter steuern. Für den Mittelstand bedeutet das konkreten Handlungsdruck beim Aufbau datengetriebener Supply-Chain-Strukturen.
KI in der Lieferkette: Was Mittelständler 2025 bei Prognosen, Lagerbeständen und Automatisierung beachten müssen
Lieferkettenstörungen gehören für Unternehmen seit Jahren zum Alltag. Pandemie, geopolitische Konflikte und handelspolitische Umbrüche haben die globale Logistik unter dauerhaften Druck gesetzt. Gleichzeitig rücken KI-gestützte Ansätze zur Stabilisierung von Lieferketten in den Fokus von Entscheidern im Mittelstand. SAP und das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS zeigen, wo der konkrete Handlungsbedarf liegt.
Leitfakt: KI als Stabilisierungsfaktor in volatilen Lieferketten
Laut SAP sind es Unternehmen, die auf KI-gestützte Anwendungen, zuverlässige Daten und neu gedachte Prozesse setzen, die Stabilität schaffen und das Kundenvertrauen sichern. Wer diesen Schritt nicht geht, riskiert nach SAP-Einschätzung anhaltende Schocks, sinkende Servicequalität, höhere Kosten und Umsatzverluste. Auf der Konferenz SAP Connect präsentierte das Unternehmen unter dem Format “Supply Chain Connect” konkrete Innovationen, die Führungskräfte dabei unterstützen sollen, Störungen nicht nur zu überstehen, sondern proaktiv zu managen.
Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS verfolgt im Forschungsschwerpunkt “Supply Chain AI” einen komplementären Ansatz: Wissenschaftler verknüpfen dort Methoden-Kompetenz in KI und mathematischen Verfahren mit Domänen-Kompetenz in Logistik, Produktion und Supply Chain Management. Ziel ist es, bisher ungelöste Analyse-, Prognose- und Optimierungsaufgaben entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu adressieren, von der Beschaffung über die Produktion bis zur Ökosystemgestaltung.
Vier praktische Implikationen für mittelständische Entscheider
1. Bedarfsprognosen mit KI substanziell verbessern
Fraunhofer IIS arbeitet an KI-basierten Bedarfsprognosen, die auf historischen und externen Datenpunkten aufsetzen. Für mittelständische Unternehmen bedeutet das: Lagerhaltungskosten lassen sich potenziell senken, wenn Prognosemodelle präziser zwischen saisonalen Schwankungen, Sondereffekten und strukturellen Nachfrageverschiebungen unterscheiden. Der Einsatz solcher Modelle setzt jedoch eine konsistente Datenbasis voraus. Wer seine Stamm- und Bewegungsdaten noch nicht systematisch pflegt, sollte dort ansetzen, bevor er KI-Lösungen einführt.
2. Lagerbestände intelligent steuern statt pauschal aufstocken
Eine verbreitete Reaktion auf Lieferkettenunsicherheiten ist die Erhöhung von Sicherheitsbeständen. Fraunhofer IIS betont, dass KI-gestützte Optimierungsverfahren hier differenzierter vorgehen können: Statt pauschaler Puffer ermöglichen sie eine dynamische Bestandssteuerung, die Volatilität und Lieferantenperformance kontinuierlich einbezieht. Für den Mittelstand heißt das, dass gebundenes Kapital durch datengetriebene Entscheidungen reduziert werden kann, ohne gleichzeitig die Lieferfähigkeit zu gefährden.
3. Agentenbasierte Automatisierung als nächster Schritt
SAP beschreibt agentenbasierte Arbeitsabläufe als einen der zentralen Transformationsmotoren des kommenden Jahrzehnts im Supply-Chain-Kontext. Diese Systeme können eigenständig auf Störungssignale reagieren, etwa Bestellungen auslösen, Transportrouten anpassen oder Lieferanten-Alerts priorisieren. Mittelständler sollten prüfen, welche operativen Prozesse in ihrer Lieferkette bereits heute regelbasiert ablaufen und damit grundsätzlich automatisierbar sind. Diese eignen sich als Einstiegspunkt für agentenbasierte Ansätze.
4. Datenqualität und Prozessüberdenken als Voraussetzung
Sowohl SAP als auch Fraunhofer IIS machen deutlich, dass KI-Lösungen nur dann wirken, wenn sie auf zuverlässige Daten treffen und Prozesse grundlegend neu bewertet werden. Das bloße Aufsetzen von KI-Werkzeugen auf bestehende, fehlerhafte oder fragmentierte Prozesse erzeugt keinen Mehrwert. Mittelständische Unternehmen sollten KI-Projekte im Supply-Chain-Bereich daher nicht als reine IT-Vorhaben behandeln, sondern als organisatorische Transformationsaufgabe mit klarer Datenstrategie.
Quellen
- SAP stellt Innovationen für Supply Chain Management vor – SAP News, 2025
- Supply Chain AI – Fraunhofer IIS, Forschungsfeld Supply Chain Analytics – Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
- Supply Chain AI – Fraunhofer IIS, MLOps – Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Häufige Fragen
Warum setzen Unternehmen 2025 verstärkt auf KI in der Lieferkette?
Globale Lieferketten sind in den vergangenen Jahren durch Pandemien, handelspolitische Umbrüche und geopolitische Konflikte unter Druck geraten. Laut SAP stehen Unternehmen, die auf KI-gestützte Anwendungen und zuverlässige Daten setzen, stabiler da als Wettbewerber, die solche Technologien nicht einsetzen. Letztere müssen laut SAP mit anhaltenden Schocks, sinkender Servicequalität, höheren Kosten und Umsatzverlusten rechnen.
Welche konkreten Aufgaben übernimmt KI in der Lieferkettenoptimierung?
KI-Verfahren werden entlang der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt: von der Bedarfsprognose und Bestandsoptimierung über die Produktionsplanung bis hin zur Logistik und Ökosystemgestaltung. Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS) entwickelt im Forschungsschwerpunkt ‘Supply Chain AI’ maßgeschneiderte Software-Komponenten, die komplexe Analyse-, Prognose- und Optimierungsaufgaben lösen, die mit herkömmlichen Methoden bisher nicht bewältigbar waren.
Was sind agentenbasierte Arbeitsabläufe, und welche Rolle spielen sie in der Supply Chain?
Agentenbasierte Arbeitsabläufe sind automatisierte Prozesse, bei denen KI-Systeme eigenständig Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen, ohne dass für jeden Schritt menschliches Eingreifen erforderlich ist. SAP bezeichnet sie gemeinsam mit KI als wichtige Transformationsmotoren des kommenden Jahrzehnts im Supply-Chain-Management. Sie sollen Führungskräften helfen, Störungen nicht nur zu überstehen, sondern proaktiv darauf zu reagieren.
Wie hilft KI dabei, Lagerbestände effizienter zu steuern?
KI-basierte Bedarfsprognosen werten historische Daten, Markttrends und externe Einflussfaktoren aus, um Lagerbestände präziser zu planen. Das Fraunhofer IIS beschreibt, dass durch den gezielten KI-Einsatz Beschaffungs- und Bestandsprozesse innerhalb und zwischen Unternehmen effizienter organisiert und automatisiert werden können. Das Ergebnis sind schnellere und fundiertere Entscheidungen bei gleichzeitig ressourcenschonendem Betrieb.
Ist KI-gestützte Lieferkettenoptimierung auch für den Mittelstand realisierbar?
Ja. Sowohl SAP als auch das Fraunhofer IIS richten ihre Lösungen ausdrücklich auf unterschiedliche Unternehmensgrößen aus. Das Fraunhofer IIS entwickelt maßgeschneiderte Software-Komponenten, die Unternehmen auch unter zunehmend komplexen und volatilen Bedingungen ressourcenschonend und effizient steuern sollen. SAP präsentierte auf der Konferenz ‘Supply Chain Connect’ Innovationen, die Führungskräften im Lieferkettenbereich konkrete Werkzeuge zur Verfügung stellen, um Prozesse neu zu gestalten.
Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.
